Модуль машинного зору для розпізнавання об’єктів
| dc.contributor.author | Смолій, Вікторія Миколаївна | |
| dc.contributor.author | Смолій, Натан | |
| dc.date.accessioned | 2026-08-12T10:27:41Z | |
| dc.date.issued | 2025-11-13 | |
| dc.description.abstract | В роботі для реалізації завдання сегментації зображень було сформовано спеціалізований датасет для об’єктів захисного спорядження. На етапі підготовки до тренування моделі до цього набору даних було застосовано процедури аугментації, зокрема віддзеркалення, обертання, масштабування та зміну яскравості, що дозволило суттєво підвищити різноманітність навчальних прикладів. Збільшення розміру датасету забезпечило більш збалансоване представлення даних і підвищило узагальнювальну здатність моделі. Отримані в роботі результати підтверджують доцільність і ефективність запропонованого авторами для даної проблеми окремого навчання моделей для сегментації та класифікації зображень | |
| dc.identifier.citation | Смолій В. М., Смолій Н. Модуль машинного зору для розпізнавання об’єктів // Глобальні та регіональні проблеми інформатизації в суспільстві і природокористуванні : матеріали XIІІ Міжнародної науково-практичної конференції (м. Київ, 13–14 листопада 2025 року). - К. : НУБіП України, 2025. - С. 137-139. | |
| dc.identifier.uri | https://dglib.nubip.edu.ua/handle/123456789/16639 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | НУБіП України | |
| dc.subject | виявлення об’єктів | |
| dc.subject | модель детекції | |
| dc.subject | сегментація зображень | |
| dc.subject | попереднє навчання моделі | |
| dc.subject | object detection | |
| dc.subject | detection model | |
| dc.subject | image segmentation | |
| dc.subject | model pre-training | |
| dc.title | Модуль машинного зору для розпізнавання об’єктів | |
| dc.type | ConferencePaper | |
| dspace.author.orcid | https://orcid.org/0000-0002-1268-7837 |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Smolii_Smolii_Tezy_2025_Modul_mashynnoho_zoru.pdf
- Розмір:
- 342,86 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format