Цель: Представленные результаты исследования направлены на тестирование эффективности современных методов обнаружения объектов. Было проверено две популярные одношаговые нейронные сети, основанные на подходе "вы смотрите только один раз». Методы исследования: сверточная нейронная сеть, логистическая регрессия, вероятностная теория, стохастический градиентный спуск. Результаты: Рассмотренные архитектуры искусственных нейронных сетей для обнаружения объектов были обучены и применены для конкретной задачи обнаружения летательных аппаратов на изображениях с воздуха, снятых с беспилотных летательных аппаратов и спутников. Обсуждение: Представлены результаты экспериментальной проверки подтверждают высокую способность этих методов к обнаружению, их высокую точность определения местоположения и скорость обработки в реальном времени с помощью современного графического процессора. Рассмотрены нейронные сети могут быть легко переобучены для обнаружения различных классов наземных объектов.


    Access

    Download


    Export, share and cite



    Title :

    Виявлення літаків на зображеннях з повітря з використанням нейронної мережі YOLO


    Contributors:


    Publication date :

    2018




    Type of media :

    Article (Journal)


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    Unknown