Данные Dubline Core

DC.Title:
Сравнение моделей YOLOv5 для задачи детекции радужной форели в видеопотоке
DC.Title.Alternative
DC.Creator

Павлов Максим Павлович

DC.Subject
16.6
DC.Subject.keyword

Информатика, нейронные сети, YOLOv5, детекция радужной форели, оптимальное множество, фронт Парето

DC.Description.abstract

Разнообразие моделей и параметров обучения затрудняют поиск оптимального решения задачи детекции объектов. В данной статье рассматриваются модели YOLOv5. Для каждой из них замеряются ключевые метрики обучения, и с помощью метода прямоугольников строится фронт Парето оптимальных решений. На его основании выбирается лучшая по точности и скорости детекции радужной форели модель. Автор приходит к выводу, что обучение моделей зависит не только от их архитектуры, аппаратных возможностей системы, но и от количества классов детекции.

DC.Description.tableOfContents
DC.Publisher.CorporateName
Петрозаводский государственный университет
DC.Publisher.CorporateName.Address
DC.Contributor
DC.Type
Text.Article
DC.Format
PDF
DC.Identifier
http://elibrary.petrsu.ru/books/61180
DC.Source
http://elibrary.petrsu.ru/books/61180
DC.Language
Русский
DC.Coverage

DC.Rights
Петрозаводский государственный университет