Дослідження процедури квантування для оптимізації нейронних мереж за умови застосування граничних обчислень
Метою дослідження є комплексний аналіз процедури квантування нейронних мереж детекції об’єктів для граничних обчислень та розробка практичних рекомендацій щодо вибору оптимальних конфігурацій моделей та апаратних платформ. Експериментальне дослідження виконано на двох контрастних платформах (високоп...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Проблеми керування та інформатики |
|---|---|
| Дата: | 2025 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2025
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211473 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Дослідження процедури квантування для оптимізації нейронних мереж за умови застосування граничних обчислень / О.М. Головін, В.С. Зелінський // Проблемы управления и информатики. — 2025. — № 6. — С. 88-112. — Бібліогр.: 35 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862744342099132416 |
|---|---|
| author | Головін, О.М. Зелінський, В.С. |
| author_facet | Головін, О.М. Зелінський, В.С. |
| citation_txt | Дослідження процедури квантування для оптимізації нейронних мереж за умови застосування граничних обчислень / О.М. Головін, В.С. Зелінський // Проблемы управления и информатики. — 2025. — № 6. — С. 88-112. — Бібліогр.: 35 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Проблеми керування та інформатики |
| description | Метою дослідження є комплексний аналіз процедури квантування нейронних мереж детекції об’єктів для граничних обчислень та розробка практичних рекомендацій щодо вибору оптимальних конфігурацій моделей та апаратних платформ. Експериментальне дослідження виконано на двох контрастних платформах (високопродуктивній NVIDIA GeForce RTX 4060Ti та граничній NVIDIA Jetson Orin Nano Super) із застосуванням моделей YOLOv8 та YOLO11 різного розміру.
The research aim is a comprehensive analysis of neural network quantization procedures for object detection in edge computing and the development of practical recommendations for selecting optimal model configurations and hardware platforms. The experimental study was conducted on two contrasting platforms: the high-performance NVIDIA GeForce RTX 4060Ti and the edge NVIDIA Jetson Orin Nano Super, using YOLOv8 and YOLO11 models of various sizes.
|
| first_indexed | 2026-04-17T18:43:57Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-211473 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0572-2691 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-04-17T18:43:57Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Головін, О.М. Зелінський, В.С. 2026-01-03T10:07:35Z 2025 Дослідження процедури квантування для оптимізації нейронних мереж за умови застосування граничних обчислень / О.М. Головін, В.С. Зелінський // Проблемы управления и информатики. — 2025. — № 6. — С. 88-112. — Бібліогр.: 35 назв. — укр. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211473 681.5:004.8 10.34229/1028-0979-2025-6-6 Метою дослідження є комплексний аналіз процедури квантування нейронних мереж детекції об’єктів для граничних обчислень та розробка практичних рекомендацій щодо вибору оптимальних конфігурацій моделей та апаратних платформ. Експериментальне дослідження виконано на двох контрастних платформах (високопродуктивній NVIDIA GeForce RTX 4060Ti та граничній NVIDIA Jetson Orin Nano Super) із застосуванням моделей YOLOv8 та YOLO11 різного розміру. The research aim is a comprehensive analysis of neural network quantization procedures for object detection in edge computing and the development of practical recommendations for selecting optimal model configurations and hardware platforms. The experimental study was conducted on two contrasting platforms: the high-performance NVIDIA GeForce RTX 4060Ti and the edge NVIDIA Jetson Orin Nano Super, using YOLOv8 and YOLO11 models of various sizes. uk Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблеми керування та інформатики Роботи та системи штучного інтелекту Дослідження процедури квантування для оптимізації нейронних мереж за умови застосування граничних обчислень Research of quantization procedure for neural network optimization in edge computing applications Article published earlier |
| spellingShingle | Дослідження процедури квантування для оптимізації нейронних мереж за умови застосування граничних обчислень Головін, О.М. Зелінський, В.С. Роботи та системи штучного інтелекту |
| title | Дослідження процедури квантування для оптимізації нейронних мереж за умови застосування граничних обчислень |
| title_alt | Research of quantization procedure for neural network optimization in edge computing applications |
| title_full | Дослідження процедури квантування для оптимізації нейронних мереж за умови застосування граничних обчислень |
| title_fullStr | Дослідження процедури квантування для оптимізації нейронних мереж за умови застосування граничних обчислень |
| title_full_unstemmed | Дослідження процедури квантування для оптимізації нейронних мереж за умови застосування граничних обчислень |
| title_short | Дослідження процедури квантування для оптимізації нейронних мереж за умови застосування граничних обчислень |
| title_sort | дослідження процедури квантування для оптимізації нейронних мереж за умови застосування граничних обчислень |
| topic | Роботи та системи штучного інтелекту |
| topic_facet | Роботи та системи штучного інтелекту |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211473 |
| work_keys_str_mv | AT golovínom doslídžennâprocedurikvantuvannâdlâoptimízacííneironnihmerežzaumovizastosuvannâgraničnihobčislenʹ AT zelínsʹkiivs doslídžennâprocedurikvantuvannâdlâoptimízacííneironnihmerežzaumovizastosuvannâgraničnihobčislenʹ AT golovínom researchofquantizationprocedureforneuralnetworkoptimizationinedgecomputingapplications AT zelínsʹkiivs researchofquantizationprocedureforneuralnetworkoptimizationinedgecomputingapplications |