id: 39121
Назва: Дослідження та застосування методів глибинного навчання для розпізнавання об’єктів певного типу на зображеннях
Автори: Бех Мирослав Володимирович
Ключові слова: глибоке навчання, виявлення об’єктів, згорточні нейронні мережі, YOLO, Faster R-CNN, комп’ютерний зір, автономні транспортні засоби.
Дата публікації: 2025-05-19 11:38:31
Останні зміни: 2025-05-19 11:38:31
Рік видання: 2025
Аннотація: Дипломна робота досліджує методи глибокого навчання, які використовуються для виявлення об’єктів на зображеннях, і їх застосування в різних сферах. Дослідження аналізує та порівнює сучасні алгоритми виявлення об’єктів, такі як R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD і EfficientDet, підкреслюючи їхні сильні сторони та обмеження з точки зору точності та швидкості обробки. Особлива увага приділяється реалізації цих методів в автономних автомобілях, де баланс між точністю розпізнавання та продуктивністю в реальному часі є вирішальним
URI: http://repository.vsau.org/repository/getfile.php/39121.pdf
Тип виданя: Дипломні роботи 2025
Розташовується в колекціях :
Ким внесений: Адміністратор
Файл : 39121.docx Розмір : 2533163 байт Формат : Текстовий файл docx Доступ : Доступний тільки користувачам ВНАУ
| |
|
|
