Proceedings of the International scientific and practical conference ―Science, technology and culture: integration and prospects‖ (November 3-5, 2025) / Publisher website: www.naukainfo.com. – Kharkiv, Ukraine, 2025. - 254 p.

23 Оцінка ефективності моделі проводилася за стандартними метриками: точність (Precision, ), повнота (Recall, ), середня точність (Average Precision, ) та середня точність по всіх класах (mean Average Precision, ). У таблиці 1 наведено порівняльний аналіз ключових характеристик різних конфігурацій архітектури YOLOv7. Базова модель YOLOv7 демонструє збалансоване співвідношення точності (0.724) та повноти (0.635) при мінімальній обчислювальній складності (36.6 млн параметрів). Модифікації YOLOv7x та YOLOv7-e6e досягають вищих значень (0.704 та 0.702 відповідно), однак вимагають значно більшої кількості параметрів — 71.3 млн та 151.6 млн відповідно. Таблиця 1. Порівняння метрик ефективності та обчислювальної складності моделей YOLOv7 Модель Парамет ри (млн) YOLOv7 0.724 0.635 36.6 0 .691 YOLOv7x 0.716 0.665 71.3 0 .704 YOLOv7-w6 0.724 0.626 70.3 0 .674 YOLOv7-e6e 0.737 0.657 151.6 0 .702 YOLOv7-dsc 0.749 0.635 133.7 0 .692 Запропонована модифікація YOLOv7-dsc , що включає інтеграцію динамічної змієподібної згортки (Dynamic Snake Convolution, DSC) у блок ELAN, досягає найвищої точності ( ), зберігаючи повноту на рівні