Comparative analysis on YOLO object detection with OpenCV
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 592
فایل این مقاله در 19 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_RIEJ-9-1_004
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1400
چکیده مقاله:
Computer Vision is a field of study that helps to develop techniques to identify images and displays. It has various features like image recognition, object detection and image creation, etc. Object detection is used for face detection, vehicle detection, web images, and safety systems. Its algorithms are Region-based Convolutional Neural Networks (RCNN), Faster-RCNN and You Only Look Once Method (YOLO) that have shown state-of-the-art performance. Of these, YOLO is better in speed compared to accuracy. It has efficient object detection without compromising on performance.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
H. Deshpande
Department of Computer Application, Jain (Deemed to-be) University, Bengaluru, Karnataka, India.
A. Singh
Department of Computer Application, Jain (Deemed to-be) University, Bengaluru, Karnataka, India.
H. Herunde
Department of Computer Application, Jain (Deemed to-be) University, Bengaluru, Karnataka, India.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :