Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://elib.psu.by/handle/123456789/45504
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Wang, Hao | ru_RU |
dc.contributor.author | Ablameyko, S. | ru_RU |
dc.date.accessioned | 2024-10-03T08:07:45Z | - |
dc.date.available | 2024-10-03T08:07:45Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier.citation | Wang, Hao Small object detection in remote sensing images by EfficientNet-MBConv and YOLOv8 / Wang Hao, S. Ablameyko // Информационно-коммуникационные технологии: достижения, проблемы, инновации (ИКТ-2024) : электронный сборник статей III международной научно-практической конференции, г. Полоцк, 29 марта 2024 г. / Полоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкой. – Новополоцк : Полоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкой, 2024. – С. 83-86. | ru_RU |
dc.identifier.uri | https://elib.psu.by/handle/123456789/45504 | - |
dc.description.abstract | Small object detection is a very popular research field in computer vision. In this paper, we use the current good performance YOLOv8 and EfficientNet-MBConv to analyze the detection of small objects and compare them. The results show that EfficientNetMBConv using YOLOv8 has better precision and box(P) than using other methods. | ru_RU |
dc.language.iso | en | ru_RU |
dc.publisher | Полоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкой | ru_RU |
dc.rights | open access | ru_RU |
dc.title | Small object detection in remote sensing images by EfficientNet-MBConv and YOLOv8 | ru_RU |
dc.type | Article | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | Информационно-коммуникационные технологии: достижения, проблемы, инновации. 2024 |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
83-86.pdf | 1.29 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.