Rezultati

eNauka >  Rezultati >  YOLOv8 Model Architecture Selection for Human Fall Detection, Chapter in LNNS Lecture Notes in Networks and Systems: ICDAM 2024: International Conference on Data Analytics & Management, Springer, volume 1301
Naziv: YOLOv8 Model Architecture Selection for Human Fall Detection, Chapter in LNNS Lecture Notes in Networks and Systems: ICDAM 2024: International Conference on Data Analytics & Management, Springer, volume 1301
Autori: T. Zivkovic  ; M. Zivkovic  ; L. Jovanovic ; J. Kaljevic  ; M. Dobrojevic  ; N. Bacanin  
Godina: 2025
Publikacija: LNNS Lecture Notes in Networks and Systems: ICDAM 2024: Proceedings of Data Analytics and Management, volume 1301
ISSN: 2367-3370 Pretraži identifikator
Izdavač: Springer, Singapore
Tip rezultata: Poglavlje u monografiji
Kolacija: str. 219-227
DOI: 10.1007/978-981-96-3372-2_15
Scopus-ID: 2-s2.0-105010386398
URI: http://ezaposleni.singidunum.ac.rs/rest/sciNaucniRezultati/oai/record/3/11409
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-96-3372-2_15
https://enauka.gov.rs/handle/123456789/982402
M-kategorija: 
Mp kategorija će biti prikazana naknadno.

2
SCOPUSTM
Alt metrika
Dimensions
Unpaywall

Google ScholarTM

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.