Статья

VIDEO MA'LUMOTLARDAGI OBYEKTLARNI AVTOMATIK TANIB OLISH ALGORITMLARI

Ravshanbek Zulunovfizika-matematika fanlari nomzodi, dotsent Farg'ona davlat texnika universitetiAsadbek MuxtorovDasturiy injiniring yo'nalishi, magistrant Farg'ona davlat texnika universiteti

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)repository2025uz

ABI

Аннотация

Video oqimlarda obyektlarni real vaqtda aniqlash va tanib olish zamonaviy kompyuter ko'rishning eng muhim vazifalaridan biridir. Ushbu maqolada YOLOv8, Faster R-CNN va EfficientDet kabi zamonaviy chuqur o'quv modellarining video ma'lumotlarda obyektlarni aniqlashdagi samaradorligi solishtirildi. COCO va MOT17 ochiq ma'lumotlar to'plamlarida o'tkazilgan tajribalar shuni ko'rsatdiki, YOLOv8 modeli eng yuqori tezlik (145 FPS) va yetarlicha aniqlik ([email protected] = 53.9%) ko'rsatkichlariga ega bo'lib, real vaqt talab qiladigan ilovalarda ustunlik qildi. Shu bilan birga, yuqori aniqlik talab qilinadigan holatlarda EfficientDet-D7 ([email protected] = 55.1%) eng yaxshi natija berdi.

Перевод пока недоступен

Темы

Engineering and Agricultural Innovations Advanced Computational Techniques in Science and Engineering Applied Advanced Technologies

Идентификаторы

DOI: 10.5281/zenodo.17831606

Цитирования и источники

Цитирований: 0Использованных источников: 0

Показатели — AkademScholar · Скоро