Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/341171| Title: | Нейросетевые архитектуры детекции объектов на основе ориентированных ограничительных рамок |
| Other Titles: | Neural network architectures for object detection based on oriented bounding boxes / A. A. Kolb, M. M. Lukashevich |
| Authors: | Колб, О. О. Лукашевич, М. М. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы XI Междунар. науч. конгр. по информатике (CSIST-2025), Респ. Беларусь, Минск, 29–31 окт. 2025 г. В 2 ч. Ч. 2 / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др]. – Минск : БГУ, 2025. – С. 263-270. |
| Abstract: | В работе исследуются алгоритмы глубокого обучения для задачи обнаружения объектов на изображениях с акцентом на архитектуры YOLOv8, YOLOv11 и YOLOv12 с поддержкой ориентированных ограничительных рамок (OBB). Проведён сравнительный анализ их производительности, точности и способности к обобщению на медицинском датасете. Результаты представлены в виде мета-таблиц и визуализаций, а также проанализированы по метрикам. Проведено тестирование моделей на реальных данных |
| Abstract (in another language): | The paper investigates deep learning algorithms for object detection in images, with a focus on the YOLOv8, YOLOv11, and YOLOv12 architectures with support for oriented bounding boxes (OBBs). A comparative analysis of their performance, accuracy, and generalisation ability on a medical dataset is conducted. The results are presented in the form of meta-tables and visualisations, and analysed according to metrics. The models are tested on real data |
| Description: | Раздел III. Теоретическая информатика и программная инженерия |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/341171 |
| ISBN: | 978-985-881-851-7 978-985-881-853-1 (ч. 2) |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Appears in Collections: | 2025. Информационные системы и технологии |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 263-270.pdf | 926,25 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.