Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://elib.belstu.by/handle/123456789/73811| Название: | Исследование нейросетевых моделей YOLOv8 и F-RCNN для задачи распознавания образов (спец одежды на людях) |
| Авторы: | Курочка, К. С. Карпенко, Д. Е. |
| Ключевые слова: | распознавание образов нейронные сети нейросетевые модели YOLOv8 Fasten RCNN детектирование объектов распознавание спецодежды |
| Дата публикации: | 2025 |
| Издательство: | БГТУ |
| Библиографическое описание: | Курочка, К. С. Исследование нейросетевых моделей YOLOv8 и F-RCNN для задачи распознавания образов (спец одежды на людях) / К. С. Курочка, Д. Е. Карпенко // Информационные технологии. Физика и математика : материалы 89-й научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов (с международным участием), Минск, 3-18 февраля 2025 г. - Минск : БГТУ, 2025. – С. 50-53. |
| Краткий осмотр (реферат): | Трудовая безопасность на производстве является ключевым аспектом. Это двухсторонние отношения, как производства, так и работника. Для того что бы отслеживать процесс выполнения правил безопасности, можно использовать специально обученного человека или машину. В отличии от человека, машина может автоматизированно оповещать о нарушении, вносить данные в базу данных. Для исследования качества работы, производительности и требования к вычислительным ресурсам в ркаботе рассмотрены модели YOLOv8m и Fasten RCNN с измененной классификационной головой с использованием FPN (Feature Pyramid Network). |
| URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | https://elib.belstu.by/handle/123456789/73811 |
| Располагается в коллекциях: | материалы конференции постатейно |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Курочка_Исследование.pdf | 254.73 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.