2023 г., Том 28, № 6, с.68-80

Выполнен краткий обзор основных подходов к решению задач обнаружения, определения координат и классификации объектов по их изображениям с применением нейросетевых технологий. Рассмотрены наиболее распространенные методы YOLO и Faster RCNN, применяющие одно- и двухэтапные детекторы на основе предсказания положения объектов. Выполнено экспериментальное сравнение их эффективности на примере классификации изображений 3D-моделей автомобилей, схожих по общим очертаниям и габаритам. Отмечено, что одноэтапные методы позволяют осуществлять обработку видеопотоков в реальном времени, однако уступают по точности при разделении близких классов объектов сложной формы.