Гибридные модели сверточных нейронных сетей YOLO для обнаружения и классификации летающих объектов на изображениях

Abstract

Для решения задачи объектного детектирования летающих объектов на изображениях предложены две гибридные модели на основе стандартной сверточной нейронной сети YOLOv8s с использованием блоков трансформеров и механизма внимания. Показано, что эти модели по точности детектирования объектов по метрикам AP0,5, mAP0,5 и mAP0,5-0,95 превосходят стандартную модель, а их производительность близка к ее производительности