Підсистема розпізнавання перешкод на дорогах - Чипиль, М. І. (My University, 2025)
Метою даної роботи є підвищення точності детектування об'єктів на вулицях міста в умовах наявності диких та домашніх тварин. Базовою моделлю обрано YOLOv8n, яку було протестовано у трьох сценаріях: без донавчання (на COCO), після донавчання на датасеті тварин, та після додаткового навчання на комбінованому наборі даних UA-DETRAC + Animal Street Dataset. Результати показали, що донавчання значно покращує показники середньої точності (mAP) і загальної точності моделі, зокрема для класів, відсутніх у COCO. Експерименти підтвердили ефективність адаптації моделей детекції об‘єктів до контекстно–специфічних сценаріїв.
Keywords: обробка зображень; виявлення об'єктів; тварини на вулицях; безпека дорожнього руху