АНАЛІЗ ТОЧНОСТІ ТА ШВИДКОДІЇ ДЕТЕКЦІЇ АВТОМОБІЛІВ ЗА ДОПОМОГОЮ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ YOLOV8 ТА YOLOV11

Анотація

Предметом дослідження є застосування згорткових нейронних мереж YOLOv8 та YOLOv11 для виявлення зображень автомобілів. Сформовано спеціалізований датасет, який містить зображення автомобілів для різних умов отримання. Створений датасет розділено на навчальний, контрольний та тестовий набори даних.  Програмне забезпечення для навчання нейромережі та детекції обʼєктів розроблено на мові Python із використанням хмарних технологій. Для підвищення швидкості навчання моделей використано паралельні обчислення, які реалізовано на GPU. Проведено донавчання моделей YOLOv8m та YOLOv11m на створеному датасеті. Оцінку точності детекції виконано за метриками повноти, точності, IOU, mAP50 та mAP60-95. Донавчені моделі продемонстрували вищу точність при виявленні зображень автомобілів.  Точність моделей YOLOv8m та YOLOv11m після донавчання практично співпадає. Показано, що модель YOLOv11m забезпечує вищу швидкодію при детекції об’єктів і потребує меншого обсягу пам’яті. Моделі нейромереж успішно протестовано при трекінгу автомобілів на реальних відеозаписах.