Виявлення об’єктів в процесі розпізнавання зображень за допомогою трансформерів
Modern object detection methods in the image recognition process using transformer technology are analyzed. The various methods advantages and disadvantages are identified. An own network was created based on the DETR transformer from the FAIR team, and its operation was analyzed. A comparison of th...
Збережено в:
| Дата: | 2022 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University
2022
|
| Онлайн доступ: | http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/269340 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences |
Репозитарії
Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences| id |
mcmtechkpnueduua-article-269340 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
mcmtechkpnueduua-article-2693402022-12-19T12:47:32Z Object Detection in the Image Recognition Process Using Transformers Виявлення об’єктів в процесі розпізнавання зображень за допомогою трансформерів Миронюк, Дмитро Благітко, Богдан Заячук, Ігор Modern object detection methods in the image recognition process using transformer technology are analyzed. The various methods advantages and disadvantages are identified. An own network was created based on the DETR transformer from the FAIR team, and its operation was analyzed. A comparison of the transformer networks performance with optimized architectures of convolutional neural networks is made. The cloud computing tools, graphics processors, Internet of Things clusters or embedded microprocessor systems were used in the research process. To ensure high object detector accuracy and real-time detection results on different types of devices, an efficient object detector and model scaling technique are required. The transformer model learning is illustrated step-by-step process. Проаналізовано сучасні методи виявлення об’єктів в процесі розпізнавання зображень за допомогою технології трансформера. Означено переваги та недоліки різних методів. Створено власну мережу на основі трансформера DETR від FAIR team, проаналізовано його роботу. Зроблено порівняння продуктивності трансформерних мереж із оптимізованими архітектурами згорткових нейронних мереж. В процесі досліджень були використані засоби хмарних обчислень, графічні процесори, кластери Інтернету речей або вбудовані мікропроцесорні системи. Для забезпечення високої точності детектора об’єктів та результатів виявлення в реальному часі на різних типах пристроїв розроблено ефективний детектор об’єктів і необхідна техніка для масштабування моделі. Поетапно проілюстровано процес навчання моделі трансформера. Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University 2022-10-24 Article Article application/pdf http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/269340 10.32626/2308-5916.2022-23.83-90 Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences; 2022: Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences. Issue 23; 83-90 Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки ; 2022: Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки. Випуск 23; 83-90 2308-5916 10.32626/2308-5916.2022-23 uk http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/269340/264835 |
| institution |
Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| format |
Article |
| author |
Миронюк, Дмитро Благітко, Богдан Заячук, Ігор |
| spellingShingle |
Миронюк, Дмитро Благітко, Богдан Заячук, Ігор Виявлення об’єктів в процесі розпізнавання зображень за допомогою трансформерів |
| author_facet |
Миронюк, Дмитро Благітко, Богдан Заячук, Ігор |
| author_sort |
Миронюк, Дмитро |
| title |
Виявлення об’єктів в процесі розпізнавання зображень за допомогою трансформерів |
| title_short |
Виявлення об’єктів в процесі розпізнавання зображень за допомогою трансформерів |
| title_full |
Виявлення об’єктів в процесі розпізнавання зображень за допомогою трансформерів |
| title_fullStr |
Виявлення об’єктів в процесі розпізнавання зображень за допомогою трансформерів |
| title_full_unstemmed |
Виявлення об’єктів в процесі розпізнавання зображень за допомогою трансформерів |
| title_sort |
виявлення об’єктів в процесі розпізнавання зображень за допомогою трансформерів |
| title_alt |
Object Detection in the Image Recognition Process Using Transformers |
| description |
Modern object detection methods in the image recognition process using transformer technology are analyzed.
The various methods advantages and disadvantages are identified. An own network was created based on the DETR transformer from the FAIR team, and its operation was analyzed. A comparison of the transformer networks performance with optimized architectures of convolutional neural networks is made.
The cloud computing tools, graphics processors, Internet of Things clusters or embedded microprocessor systems were used in the research process.
To ensure high object detector accuracy and real-time detection results on different types of devices, an efficient object detector and model scaling technique are required.
The transformer model learning is illustrated step-by-step process. |
| publisher |
Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University |
| publishDate |
2022 |
| url |
http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/269340 |
| work_keys_str_mv |
AT mironûkdmitro objectdetectionintheimagerecognitionprocessusingtransformers AT blagítkobogdan objectdetectionintheimagerecognitionprocessusingtransformers AT zaâčukígor objectdetectionintheimagerecognitionprocessusingtransformers AT mironûkdmitro viâvlennâobêktívvprocesírozpíznavannâzobraženʹzadopomogoûtransformerív AT blagítkobogdan viâvlennâobêktívvprocesírozpíznavannâzobraženʹzadopomogoûtransformerív AT zaâčukígor viâvlennâobêktívvprocesírozpíznavannâzobraženʹzadopomogoûtransformerív |
| first_indexed |
2024-04-08T14:59:21Z |
| last_indexed |
2024-04-08T14:59:21Z |
| _version_ |
1795779054388903936 |