Порiвняльний аналiз нейромережевих методiв i моделей розпiзнавання та сегментацiї об’єктiв у вiзуальних процесах будiвельного середовища
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Будівельні майданчики характеризуються високою складністю візуальної сцени, що ускладнює автоматизоване виявлення та сегментацію об’єктів. У цьому дослідженні виконано порівняльний аналіз трьох сучасних моделей сегментації екземплярів: Mask R-CNN, YOLOv8l-seg та Mask2Former. Навчання та оцінювання проводили на наборі даних Alberta Construction Image Dataset (ACID) із використанням стандартних метрик COCO (mAP, mAP50, mAP75) та оцінки швидкості інференсу (FPS). Результати показали, що Mask2Former досягає найвищої точності (mAP 79.2%), тоді як YOLOv8l-seg забезпечує найвищу швидкість обробки (33.7 FPS) із високою точністю (mAP 77.1%). Mask R-CNN поступається обом сучаснішим моделям як за точністю, так і за швидкістю. Отримані результати ілюструють компроміс між точністю і продуктивністю в задачах сегментації будівельної техніки та підкреслюють ефективність використання трансформерних архітектур у складних візуальних умовах.
Опис
Ключові слова
сегментація екземплярів, комп’ютерний зір, нейронні мережі, будівництво, Mask R-CNN, YOLOv8, Mask2Former, ACID
Бібліографічний опис
Данiлов, К. В. Порiвняльний аналiз нейромережевих методiв i моделей розпiзнавання та сегментацiї об’єктiв у вiзуальних процесах будiвельного середовища / К. В. Данiлов, В. В. Хайдуров // Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матерiали XXIII Всеукраїнської науково-практичної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених, [Київ], 14−17 травня 2025 р. / КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2025. – С. 311-315.