DOI: 10.17587/prin.17.510-519

УДК: 004.89

Особенности фреймворков и библиотек для работы с нейронными сетями на примере экосистемы Ultralytics YOLO

В. А. Пантюшин, канд. техн. наук, доц. каф., v.pantyushin@customs-academy.ru, А. С. Старостин, канд. техн. наук, зав. каф., as.starostin@customs-academy.ru, В. А. Катышев, студент, va.katyshev25@customs-academy.ru, Российская таможенная академия, Люберцы, Московская область

Представлены классическая теория архитектуры сверточных нейронных сетей и алгоритмы их глубокого обучения на практических примерах их реализации с использованием современных библиотек и фреймворков для работы с нейронными сетями. Рассмотрены варианты установки и использования программного обеспечения нейронных сетей из облачных сервисов и хранилищ. На примере экосистемы Ultralytics YOLO рассмотрена топология сети и даны характеристики используемых нейронных слоев. Раскрыты особенности операций монтирования и настройки устройств локальной машины к виртуальной машине Google Colab в целях обучения сверточной нейронной сети YOLO. Представленный в статье алгоритм обучения демонстрирует, что успешное применение нейронных сетей сегодня строится на симбиозе понимания их внутреннего устройства, эффективного использования высокоуровневых инструментальных средств вычислительных платформ и облачных сервисов.

Ключевые слова: архитектура сети, библиотеки изображений, весовые коэффициенты, предо-бученная модель, сверточная нейронная сеть, файлы разметки, функция потерь

Стр. 510—519

Ссылка для цитирования:
Пантюшин В. А., Старостин А. С., Катышев В. А. Особенности фреймворков и библиотек для работы с нейронными сетями на примере экосистемы Ultralytics YOLO // Программная инженерия. 2026. Том 17, № 9. С. 510—519. DOI: 10.17587/prin.17.510-519.

Полный текст на eLIBRARY