Оцінка можливостей алгоритмів YOLOv3 та faster R-CNN для покращення якості розпізнавання об'єктів та підвищення швидкодії глибоких нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorРоманкевич, В. О.
dc.contributor.authorПолюхович, Н. І.
dc.date.accessioned2024-03-10T11:17:56Z
dc.date.available2024-03-10T11:17:56Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractotherThis paper concerns the task of improving the quality of object recognition and increasing the performance of neural networks by evaluating the capabilities of the algorithms You Only Look Once v3 and Faster Region based Convolutional Neural Networks. The features of the proposed algorithms are studied and discussed, and their comparative analysis is carried out. The architecture, advantages and disadvantages of the YOLOv3 and Faster R-CNN algorithms are described.
dc.format.pagerangeС. 354-357
dc.identifier.citationРоманкевич, В. О. Оцінка можливостей алгоритмів YOLOv3 та faster R-CNN для покращення якості розпізнавання об'єктів та підвищення швидкодії глибоких нейронних мереж / Романкевич В. О., Полюхович Н. І. // Прикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2023 : збірник тез доповідей Шістнадцятої конференції магістрантів та аспірантів (28-30 листопада 2023 р. Київ, Україна). - Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023. - С. 354-357.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/65381
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofПрикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2023 : збірник тез доповідей Шістнадцятої конференції магістрантів та аспірантів (28-30 листопада 2023 р. Київ, Україна)
dc.titleОцінка можливостей алгоритмів YOLOv3 та faster R-CNN для покращення якості розпізнавання об'єктів та підвищення швидкодії глибоких нейронних мереж
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
P_354-357.docx
Розмір:
28.9 KB
Формат:
Microsoft Word XML
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Матеріали конференції