Kharchenko V. Airplanes detection in aerial images using YOLO neural network = Виявлення літаків на зображеннях з повітря з використанням нейронної мережі YOLO / V. Kharchenko, Iu. Chyrka // Вісн. Нац. авіац. ун-ту. - 2018. - 76, № 3. - С. 8-15. - Бібліогр.: 24 назв. - англ.Мета роботи - представлені результати дослідження спрямовані на тестування ефективності найсучасніших методів виявлення об'єктів. Перевірено дві популярні одноступеневі нейронні мережі, що базуються на підході "ви дивитеся лише один раз". Методи дослідження: згорткова нейронна мережа, логістична регресія, імовірнісна теорія, стохастичний градієнтний спуск. Розглянуті архітектури штучних нейронних мереж для виявлення об'єктів були навчені та застосовані для конкретного завдання виявлення літальних апаратів на зображеннях з повітря, знятих з безпілотних літальних апаратів та супутників. Представлені результати експериментальної перевірки підтверджують високу здатність цих методів до виявлення, їх високу точність визначення місцезнаходження та швидкість обробки в реальному часі за допомогою сучасного графічного процесора. Розглянуті нейронні мережі можуть бути легко перенавчені для виявлення різних класів наземних об'єктів. Індекс рубрикатора НБУВ: О571-5
Рубрики:
Шифр НБУВ: Ж70861 Пошук видання у каталогах НБУВ
Повний текст Наукова періодика України Додаткова інформація про автора(ів) публікації: (cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці) ![](/irbis_nbuv/images/info.png) Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
|