Siirry sisältöön
VuFind
  • Kirjaudu sisään
    • English
    • Deutsch
    • Español
    • Français
    • Italiano
    • 日本語
    • Nederlands
    • Português
    • Português (Brasil)
    • 中文(简体)
    • 中文(繁體)
    • Türkçe
    • עברית
    • Gaeilge
    • Cymraeg
    • Ελληνικά
    • Català
    • Euskara
    • Русский
    • Čeština
    • Suomi
    • Svenska
    • polski
    • Dansk
    • slovenščina
    • اللغة العربية
    • বাংলা
    • Galego
    • Tiếng Việt
    • Hrvatski
    • हिंदी
    • Հայերէն
    • Українська
    • Sámegiella
    • Монгол
Tarkennettu
  • Performance comparison of YOLO...
  • Sitaatti
  • Tekstiviesti
  • Lähetä sähköpostilla
  • Tulosta
  • Vie tietue
    • Vienti: RefWorks
    • Vienti: EndNoteWeb
    • Vienti: EndNote
  • Lisää suosikkeihin
  • Pysyvä linkki
Performance comparison of YOLOv5n with various modifications.

Performance comparison of YOLOv5n with various modifications.

<p>Performance comparison of YOLOv5n with various modifications.</p>

Tallennettuna:
Bibliografiset tiedot
Päätekijä: Delun Lai (22394723) (author)
Muut tekijät: Kai Kang (195645) (author), Ke Xu (134879) (author), Xuzhe Ma (22394726) (author), Yue Zhang (30585) (author), Fengling Huang (19356064) (author), Jishizhan Chen (15273712) (author)
Julkaistu: 2025
Aiheet:
Sociology
Space Science
Biological Sciences not elsewhere classified
Mathematical Sciences not elsewhere classified
Information Systems not elsewhere classified
unmanned aerial vehicle
severe scale variations
reducing task conflicts
lightweight yolov5n model
independently processes regression
improving localization precision
experimental results demonstrate
conventional fusion techniques
achieves higher accuracy
significantly benefiting applications
resolution remote sensing
grained features essential
detecting small objects
traditional detection methods
scale object detection
resolution features
time applications
small targets
xlink ">
urban planning
typically lost
specifically designed
rapid advancement
msfe ),
facilitated dynamic
environmental complexities
enhanced version
disaster management
decoupled head
classification tasks
Tagit: Lisää tagi
Ei tageja, Lisää ensimmäinen tagi!
  • Saatavuustiedot
  • Kuvaus
  • Kommentit
  • Samankaltaisia teoksia
  • Henkilökuntanäyttö

Samankaltaisia teoksia

  • The architecture of SRD-YOLOv5 model.
    Tekijä: Delun Lai (22394723)
    Julkaistu: (2025)
  • Comparison of detection effects of YOLOv5n (left), and SRD-YOLOv5 (right) in dense road scenes, high-altitude small objects, crowded 522 pedestrian scenes, and multi-scale targets captured at night.
    Tekijä: Delun Lai (22394723)
    Julkaistu: (2025)
  • Comparison between SRD-YOLOv5 and YOLO series models on the VisDrone2019 dataset.
    Tekijä: Delun Lai (22394723)
    Julkaistu: (2025)
  • Performance comparison of YOLOv5n and its enhanced versions incorporating the SSFF, MSFE, and ESTDL modules across object sizes.
    Tekijä: Delun Lai (22394723)
    Julkaistu: (2025)
  • Comparison experiments with various classic models on RSOD dataset.
    Tekijä: Delun Lai (22394723)
    Julkaistu: (2025)

Haun vaihtoehdot

  • Hakuhistoria
  • Tarkennettu haku

Hae lisää

  • Selaa luetteloa
  • Selaa aakkosittain
  • Tutki kanavia
  • Kurssikirjat
  • Uutuusluettelo

Tarvitsetko apua?

  • Hakuohje
  • Kysy kirjastosta
  • UKK:t