TY -的A2 - Lim, Sangsoon AU -阿西夫•默罕默德盟——回历的七月,Tabarka AU -侯赛因,Samreen AU -拉希德,Munaf盟——Wasi萨瓦AU -艾哈迈德,Areeb盟,坎瓦尔Kehkashan PY - 2022 DA - 2022/12/07 TI -绩效评估的深度学习算法在实时环境中使用高端媒体处理董事会SP - 6335118六世- 2022 AB -提供基于图像处理人工智能算法是一个关键的任务,和实现需要仔细检查算法的选择和处理单元。随着技术的发展,研究人员已经开发出许多算法来实现高精度至少处理需求。另一方面,具有成本效益的高端图形处理单元(gpu)现在可以处理复杂的处理任务。然而,最优配置的各种深层学习算法在gpu上实现有待调查。在这个提议,我们测试了卷积神经网络(CNN)基于你只看一次(YOLO)意思变体在NVIDIA杰森Xavier识别GPU和YOLO模型意思之间的兼容性。此外,YOLOv3的性能、YOLOv3-tiny YOLOv4和YOLOv5s模型评估培训期间使用我们戴尔PowerEdge R740服务器。我们已经成功证明YOLOV5s是一个很好的基准对象检测,分类,并使用杰森Xavier GPU委员会交通拥堵。YOLOv5s达到平均精度为95.9%在所有YOLO变异和成功率最高的意思是98.89。SN - 1687 - 725 - 2022/6335118 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/6335118——摩根富林明——《传感器PB - Hindawi KW - ER