30.05.2025; Київ, Україна: IV Міжнародна наукова конференція «Інноваційна наука: пошук відповідей на виклики сучасності»
Роботи, що індексуються в Google Scholar

ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ВЕРСІЙ АРХІТЕКТУРИ YOLO ДЛЯ ЗАДАЧ ДЕТЕКЦІЇ ОБ’ЄКТІВ

  • Вадим Горбань,
  • Сергій Левченко
DOI: https://doi.org/10.62731/mcnd-30.05.2025.008
PDF

Опубліковано 30.05.2025

Як цитувати

Горбань, В., & Левченко, С. (2025). ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ВЕРСІЙ АРХІТЕКТУРИ YOLO ДЛЯ ЗАДАЧ ДЕТЕКЦІЇ ОБ’ЄКТІВ. Матеріали конференцій МЦНД, (30.05.2025; Київ, Україна), 374–377. https://doi.org/10.62731/mcnd-30.05.2025.008

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Авторське право (c) 2025 Вадим Горбань, Сергій Левченко

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Google Scholar

Анотація

Детекція об’єктів у реальному часі є однією з найважливіших задач комп’ютерного зору, що знаходить широке застосування у автономних транспортних засобах, системах відеонагляду, медичній діагностиці та робототехніці. Архітектура YOLO, вперше представлена Redmon et al. у 2016 році [1], революціонізувала підхід до детекції об’єктів, запропонувавши single-stage архітектуру, що дозволяє досягти високої швидкості обробки при збереженні прийнятної точності.

PDF

Посилання

  1. 1. Bochkovskiy, A., Wang, C. Y., & Liao, H. Y. M. (2020). YOLOv4: Optimal speed and accuracy of object detection. arXiv preprint arXiv:2004.10934. https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.10934.
  2. 2. Jocher, G., Chaurasia, A., & Qiu, J. (2023). YOLO by Ultralytics [Computer software]. Ultralytics. https://github.com/ultralytics/ultralytics
  3. 3. Jocher, G., Stoken, A., Borovec, J., Chaurasia, A., Changyu, L., Hogan, A., Hajek, J., Diaconu, L., Kwon, Y., Defretin, Y., Lohia, A., Miralles, B., Fang, J., Zhang, D., Clauss, D., Rai, P., Skalski, P., Saifullah, M., Stoken, A., . . . Ingham, F. (2020). ultralytics/yolov5: v3.1 (Version v3.1) [Computer software]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.4154370
  4. 4. Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You only look once: Unified, real-time object detection. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 779-788). IEEE. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.91
  5. 5. Wang, C. Y., Bochkovskiy, A., & Liao, H. Y. M. (2023). YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 7464-7475). IEEE. https://doi.org/10.1109/CVPR52729.2023.00721