Застосування глибокого навчання до виявлення об’єктів

Стрельцов, О. А.

Публікація:
Застосування глибокого навчання до виявлення об’єктів

dc.contributor.author	Стрельцов, О. А.
dc.date.accessioned	2024-09-03T12:56:53Z
dc.date.available	2024-09-03T12:56:53Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	The paper considers the key aspects of object detection in images in the field of computer vision. It is shown that thanks to the development of deep learning, in particular convolutional neural networks (CNN), modern object detection systems have become extremely effective. Key technologies such as R-CNN, YOLO, SSD used for object detection in images are identified. Important components of training deep learning models, such as data augmentation and transfer learning, are also discussed. Examples of the application of object detection systems in various fields, such as the automotive industry, medicine, security, and cooking, are given
dc.identifier.citation	Стрельцов О. А. Застосування глибокого навчання до виявлення об’єктів / О. А. Стрельцов ; наук. керівн. к. т. н., доц. О. В. Тітова // Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті : матеріали 28-го Міжнар. молодіж. форуму, 16-18 квітня 2024 р. – Харків : ХНУРЕ, 2024. – Т. 7. – С. 112–113. – DOI: https://doi.org/10.30837/IYF.CVSAMM.2024.112.
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.30837/IYF.CVSAMM.2024.112
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/28547
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.subject	застосування глибокого навчання
dc.subject	виявлення об’єктів
dc.title	Застосування глибокого навчання до виявлення об’єктів
dc.type	Thesis
dspace.entity.type	Publication