А.Л. Осипов, С.Н. Терещенко
Новосибирский государственный университет экономики и управления, Новосибирск, Россия alosip@mail.ru
Ключевые слова: нейронные сети, искусственный интеллект, беспилотный летательный аппарат, лесной массив, поиск человека, глубокое обучение, аугментация, детекция объектов
Страницы: 123-128
Исследован подход применения методов обучения для настройки моделей нейронных сетей, которые используются для автоматического обнаружения людей в лесостепной местности на изображениях. Для обнаружения применялись модели нейронных сетей YOLOv51, DenseNet, CenterNet, InceptionV3, Xception, Faster R-CNN. Среди представленных моделей наилучшие результаты продемонстрировала дообученная нейронная сеть YOLOv51, которая позволила с точностью 0,8795 на тестовой выборке по метрике F1-score с пороговым значением 0,5 определять людей по графическим изображениям.
Наш сайт использует куки. Продолжая им пользоваться, вы соглашаетесь на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности. Подробнее
