2023 №1 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://voenvestnik.ru/3ecvv130.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 522.5 Кбайт)


Ссылка для цитирования этой статьи:

Нурпейсова А. А., Шаушенова А. Г., Нурмуханова К. Ж., Онгарбаева М. Б. Распознавание объектов с помощью YOLO v3 // Военно-экономический вестник. — 2023 №1. — URL: https://voenvestnik.ru/PDF/3ECVV130.pdf


Распознавание объектов с помощью YOLO v3

Нурпейсова Ардак Алданышовна

доктор PhD, старший преподаватель кафедры «Информационные системы» Казахский агротехнический университет им. С. Сейфуллина

e-mail: naa11317@mail.ru

Республика Казахстан, г. Астана

Nurpeisova A. A. PhD, senior lecturer of the Department

«Information Systems» S. Seifullin Kazakh Agrotechnical University

e-mail: naa11317@mail.ru

Republic of Kazakhstan, Astana

Шаушенова Анаргуль Гимрановна        

к.т.н., старший преподаватель кафедры «Информационные системы»

Казахский агротехнический университет им. С. Сейфуллина

e-mail: shaushenova_78@mail.ru

Республика Казахстан, г. Астана

Shaushenova A. G.,  candidate of Technical Sciences,

 senior lecturer of the Department «Information Systems»

Seifullin Kazakh Agrotechnical University

e-mail: shaushenova_78@mail.ru

Republic of Kazakhstan, Astana

Нурмуханова Каншаим Жумагалиевна

 старший преподаватель кафедры «Высшей математики»

Казахский агротехнический университет им. С.Сейфуллина

e-mail: k.nur.agun@gmail.com

Республика Казахстан, г. Астана

Nurmukhanova K.Zh., senior lecturer of the Department of «Higher Mathematics» S. Seifullin Kazakh Agrotechnical University

e-mail: k.nur.agun@gmail.com

Republic of Kazakhstan, Astana

Онгарбаева   Марал Буркитбаевна

к.п.н., старший преподаватель кафедры

 «Информационно-коммуникационных технологий»

  Международный Таразский инновационный институт

e-mail: Ongarbaevam@mail.ru

Республика Казахстан, г. Тараз

Ongarbayeva M.B., PhD, Senior Lecturer of the Department

of Information and Communication Technologies

International Taraz Innovative Institute

e-mail: Ongarbaevam@mail.ru

Republic of Kazakhstan, Taraz

 

 

Аннотация. Распознавание объектов — это тип классификации изображений, при котором нейронная сеть предсказывает элементы изображения и рисует вокруг них ограничивающие рамки. Обнаружение и размещение объектов на изображении, которые соответствуют предустановленной категории, называется распознаванием объектов. Распознавание объектов является важной областью компьютерного зрения, поскольку такие задачи, как обнаружение, распознавание и локализация, широко используются в реальном мире.

Распознавание лиц является одной из важных задач при обнаружении объектов. Обычно распознавание является первым этапом распознавания образов и аутентификации. В последние годы быстро развиваются алгоритмы распознавание объектов, основанные на глубоком обучении. Эти алгоритмы обычно можно разделить на две категории: двухэтапные детекторы, такие как Faster R-CNN, и одноэтапные детекторы, такие как YOLOv3. В статье рассматривается математическая модель и архитектура распознавания объектов YOLO в реальном времени. YOLOv3 уступает двухкаскадным детекторам в точности, YOLOv3 превосходит двухэтапных детекторов с большим отрывом в скорости. YOLOv3 хорошо работает с объектами нормального размера, но не может обнаруживать мелкие объекты.

 

Ключевые слова: распознавание лиц, искусственный интеллект, машинное распознавание и машинное обучение, обнаружение образов, сверточная нейронная сеть, YOLOv3.

Скачать

Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

ISSN (Online)

Уважаемые читатели! Комментарии к статьям принимаются на русском и английском языках.
Комментарии проходят премодерацию, и появляются на сайте после проверки редактором.
Комментарии, не имеющие отношения к тематике статьи, не публикуются.

Добавить комментарий