СУРЕТТЕРДЕГІ ОБЪЕКТІЛЕРДІ ТАНУ ӘДІСТЕРІНІҢ ТИІМДІЛІГІН ТАЛДАУ
DOI:
https://doi.org/10.26577/jpcsit2024-v2-i4-a4Ключові слова:
YOLOv7, object detection, Python, Google Colab, training epochs, accuracy, deep learning, computer visionАнотація
Бұл жұмыста компьютерлік көрудің негізгі мәселелерінің бірі болып табылатын кескіндердегі объектілерді тану мәселесі қарастырылады. Зерттеудің өзектілігі қауіпсіздік, медицина, робототехника, автомобиль өнеркәсібі және сапаны бақылау сияқты салаларда объектілерді тану жүйелерін кеңінен қолданумен байланысты. Зерттеу барысында танудың қолданыстағы әдістері, соның ішінде дәстүрлі тәсілдер мен терең оқытудың заманауи әдістері талданады. Олардың артықшылықтары, кемшіліктері және әртүрлі ортадағы тиімділігі бағаланады. Эксперименттік мәліметтер негізінде тану жүйелерінде қолданудың ең тиімді алгоритмдері таңдалды. Жұмыстың нәтижелері объектілерді тану әдістерін таңдау және жетілдіру бойынша ұсыныстар беруге мүмкіндік берді, бұл осындай жүйелердің дәлдігі мен сенімділігін арттыруға көмектеседі. Алынған тұжырымдар компьютерлік көру саласындағы мамандар мен тану технологияларын қолданатын қосымшаларды жасаушылар үшін пайдалы болуы мүмкін.





