Cải tiến mô hình nhận diện hình ảnh YOL0V8 dựa trên thay đổi kiến trúc của mô hình

Tóm tắt

Object detection (phát hiện đối tượng) là một trong những đề tài được quan tâm rất lớn của deep learning (học sâu) bởi khả năng ứng dụng cao, dữ liệu dể chuẩn bị và kết quả ứng dụng thì cực kỳ nhiều.

Các thuật toán mới của Object detection (phát hiện đối tượng) như YOLO, Single Shot Detector có tốc độ khá nhanh và độ chính xác cao nên giúp cho Object detection (phát hiện đối tượng) có thể thực hiện được các tác vụ dường như là real time, thậm chí là nhanh hơn so với con người mà độ chính xác không giảm.

Bài nghiên cứu này nhằm mục đích cải thiện độ chính xác và tốc độ của mô hình nhận diện hình ảnh phiên bản YOLOV8 thông qua việc thay đổi kiến trúc của mô hình.