В настоящей работе было проведено исследование влияния входных данных на скорость работы системы с МЗ. Применяются такие архитектуры CNN, как YOLO и FOMO и решаются следующие задачи: 1) Подготовка собственного датасета и обучение модели. 2) Определение быстродействия систем, в зависимости от выбранного типа архитектуры обучения. 3) Сравнение скорости и точности детектирования объекта, исходя из выбранного типа камеры и освещённости объекта. Произведён анализ полученных данных и сделаны выводы.
Круглов А.В. (науч. рук. Афанасьев М.Я.) ИССЛЕДОВАНИЕ ВХОДНЫХ ДАННЫХ МЗ И ИХ ВЛИЯНИЕ НА СКОРОСТЬ РАБОТЫ СИСТЕМЫ // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2023]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/10521