Akademik arama
“YOLOv8” için 1 doğrulanmış makale incelemesi bulundu.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Deniz taşımacılığı ve küresel ticaret hatlarının güvenliği, kural dışı avlanmanın önlenmesi, kaçakçılıkla mücadele ve boğaz trafiğinin yönetimi gibi kritik alanlarda optik uydu görüntülerinden otomatik gemi tespiti büyük stratejik önem taşımaktadır. Sentetik Açıklıklı Radar (SAR) verilerine kıyasla optik uydu görüntüleri zengin renk ve detay bilgisi sunsa da, bulutluluk, olumsuz hava koşulları ve karmaşık deniz arka planı nesne tespitini zorlaştırmaktadır. Son yıllarda evrişimli sınır ağları (CNN) ve özellikle YOLO (You Only Look Once) mimarileri, gerçek zamanlı tespit kapasiteleriyle ön plana çıkmıştır. Ancak literatürdeki kamuya açık veri setlerindeki etiketleme hataları ve çoklu sınıflandırma yetersizlikleri, tespit doğruluk oranlarını sınırlamaktadır. Bu çalışma, güncel YOLOv8 ve YOLOv9 modellerini optik uydu verileri üzerinde sınayarak bu zorluklara çözüm aramaktadır.