МЕТОДИ ТА ЗАСОБИ РОЗПІЗНАВАННЯ ЛІТАЛЬНИХ ОБ’ЄКТІВ
DOI:
https://doi.org/10.31891/2307-5732-2023-325-5-150-153Ключові слова:
нейронні мережі, CNN, точність, розпаралеленняАнотація
Проведено аналіз результатів застосування нового алгоритму класифікації зображень, який був випробуваний на датасеті, що включає зображення об'єктів у небі. Отримані результати свідчать про високу точність цього алгоритму у класифікації зображень, і він ефективно працює у паралельному режимі. Для оцінки ефективності запропонованого алгоритму було проведено порівняльний аналіз швидкості обчислень при різних кількостях потоків. Один із можливих напрямків для майбутніх досліджень може включати розширення обсягу дослідження на інші типи зображень і використання більш складних архітектур нейронних мереж для покращення результатів. Отримані результати можуть бути застосовані у розробці систем автоматичної класифікації зображень в різних галузях, таких як медицина, безпека, маркетинг та інші.
