Разрабатываются и исследуются новые модели сверточных нейронных сетей (СНС) с механизмом внимания, позволяющие решать задачи объектного детектирования малоразмерных летающих объектов (ЛО). В качестве исходных моделей выбрано две базовых модели СНС класса YOLO: YOLOv5s и YOLOv8s. На их основе создано четыре гибридных модели СНС с использованием модулей SWT и SEA, реализующих различные варианты механизма внимания. Для обучения, валидации и комплексного исследования этих моделей использовался датасет, изображения которого содержат от одного до нескольких ЛО трех классов: «Птица», «Беспилотный летательный аппарат (БПЛА) самолетного типа» и «БПЛА вертолетного типа». Исследования показали, что гибридная модель YOLOv8s + SEA является наиболее предпочтительным вариантом при создании систем компьютерного зрения реального времени для детектирования малоразмерных ЛО.
1 Visitors
1 Hits
0 Downloads
