Стрельцов, О. А.2024-09-032024-09-032024Стрельцов 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.https://openarchive.nure.ua/handle/document/28547The 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 givenukзастосування глибокого навчаннявиявлення об’єктівЗастосування глибокого навчання до виявлення об’єктівThesishttps://doi.org/10.30837/IYF.CVSAMM.2024.112