Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/60914
Title: Детектирование с помощью сверточных нейронных сетей класса YOLO на изображениях деревьев пихты, пораженных уссурийским полиграфом
Authors: Фоминский, Виталий Сергеевич
metadata.dc.contributor.advisor: Марков, Николай Григорьевич
Keywords: YOLO; сверточные нейронные сети; детектирование объектов; пихтовые деревья; уссурийский полиграф; YOLO; convolutional neural networks; object detection; fir trees; polygraphus proximus
Issue Date: 2020
Citation: Фоминский В. С. Детектирование с помощью сверточных нейронных сетей класса YOLO на изображениях деревьев пихты, пораженных уссурийским полиграфом : магистерская диссертация / В. С. Фоминский ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. Н. Г. Марков. — Томск, 2020.
Abstract: Приведены результаты исследования сверточных нейронных сетей класса YOLO при детектировании пихт различной степени поражения уссурийским полиграфом. Показаны пути улучшения полученных результатов.
The conduction results of affected firs by Polygraphus proximus detection with convolutional neural network YOLO class were demonstrated. The ways of improvement the results were suggested.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/60914
Appears in Collections:Магистерские диссертации

Files in This Item:
File SizeFormat 
TPU929532.pdf2,58 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.