ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БИБЛИОТЕКИ YOLOV8 НА ЯЗЫКЕ ПРОГРАММИРОВАНИЯ PYTHON ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ В ВИДЕОРОЛИКАХ, СНЯТЫХ С ПОМОЩЬЮ ИНСТРУМЕНТОВ ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ
https://doi.org/10.5281/zenodo.15682130
Ключевые слова:
YOLOv8 веб-иловалар, API , ультралитература, смешение, мозаикаАннотация
В мире компьютерного зрения обнаружение объекта YOLOv8 действительно отличается исключительной точностью и скоростью. Это последняя версия серии YOLO, известная своей способностью обнаруживать объекты в реальном времени. Yolov8 выводит веб-приложения, API-интерфейсы и анализ изображений на новый уровень с обнаружением объектов более высокого уровня. В этой статье мы рассмотрим, как yolov8 используется для идентификации объекта.
Скачивания
Библиографические ссылки
Xiao Y., Tian Z., Yu J. et al. A review of object detection based on deep learning. Multimed Tools Appl 79, 23729–23791 (2020). https://doi.org/10.1007/s11042-020- 08976-6
Sampath V., Maurtua I., Aguilar Martín J.J. et al. A survey on generative adversarial networks for imbalance problems in computer vision tasks. J Big Data 8, 27 (2021). https://doi.org/10.1186/s40537-021- 00414-0
Carbonell, Jaime G., Ryszard S. Michalski, and Tom M. Mitchell. "An overview of machine learning." Machine learning (1983): 3-23.
Javlon K., Erali M. STRUCTURE AND PRINCIPLE OF OPERATION OF FULLY CONNECTED NEURAL NETWORKS //International Journal of Contemporary Scientific and Technical Research. – 2023. – С. 136-141.
Mustafoyev E., Abdurasulov A. KONVOLYUTSION NEYRON TARMOQLAR (KNT) QO'LLANILISHI: https://doi. org/10.5281/zenodo. 15316208 // Xalqaro fan tarmoqlari jurnali. – 2025. – T. 1. – №. 5. – S. 48-51.
Muxamadiyev A.Sh., Abdullayev Y.Y. TASVIRDAGI OB’YEKTLARNI ANIQLASH USULLARI // Экономика и социум. 2022. No12-2 (103).
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.