Стаття Наукова стаття

Розпізнавання об'єктів в реальному часі з використанням глибокого навчання

Item ID: 17943
1 Media file
2025/03/11
Набір елементів
Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти » Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти (магістр) 122 Комп'ютерні науки
Руднік
Властивості
Тип
Українська
Студентські роботи
Назва
Українська
Розпізнавання об'єктів в реальному часі з використанням глибокого навчання
Автор
Українська
Руднік, О.С.
Опис
Українська
У роботі досліджено ефективность сучасних архітектур глибокого навчання, таких як YOLOv8, MobileNet-SSD та Faster R-CNN, у задачі розпізнавання об’єктів у реальному часі. Задля досягнення цієї мети провели аналіз точності моделей на основі метрик, таких як середнє значення точності (mAP), оцінили їхню продуктивність за параметрами швидкості обробки (FPS) та затримки, а також порівняли результати з реальними анотаціями, використовуючи дані з датасету Pascal VOC 2012. На основі отриманих результатів сформульовано висновки про доцільність застосування цих моделей у конкретних задачах.
Мова
Українська
Дата випуску
2025
Тематика
Українська
розпізнавання об'єктів
Українська
глибоке навчання
Англійська
YOLOv8
Англійська
MobileNet-SSD
Англійська
Faster R-CNN
Англійська
Pascal VOC
Видавництво
Українська
Національний університет "Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка"
Бібліографічний опис
Українська
Руднік О.С. Розпізнавання об'єктів в реальному часі з використанням глибокого навчання : кваліф. робота магістра зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» / О.С. Руднік. – Полтава : Нац. ун-т ім. Юрія Кондратюка, 2025. – 100 с.
Набори елементів 1
Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти (магістр) 122 Комп'ютерні науки
134 164 items
Медіа
Руднік
Руднік
Metadata Information
Створено
2025-3-11 10:52
Last Modified
2026-3-4 09:02
(Updated 357 days after creation)
Date Issued (DC)
2025
Item ID
#17943
Resource Class
Стаття
Resource Template
Наукова стаття