Свързани публикации 'object-detection'
Откриване на лого в потоци на живо с помощта на YOLOv4 — Onur Ozbek
Това е проект, върху който работих по време на стажа си. Целта е основно да се открият лога, които се случват в потоци на живо от създатели на съдържание, eSports събития и т.н. Големите марки са силно инвестирани в тези потоци и харчат много пари за спонсорство, така че има смисъл да искат да знаят ако другата страна държеше своята част от сделката.
Ще влезем направо в него. Нека поговорим за данните (които бяха синтетични):
Това, което направих, бяха две неща:
Вземете списък с SVG..
YOLO V8, по-добър ли е от V7?
Проучване на подобренията и напредъка на YOLOV8 спрямо неговия Forerunner
Представяне на YOLOV8
YOLOV8, най-новият модерен модел YOLO (You Only Look Once), предлага забележителни възможности за различни задачи за компютърно зрение като откриване на обекти, класификация на изображения и сегментиране на екземпляри. Разработен от Ultralytics , същия екип зад влиятелния модел YOLOV5, YOLOV8 представлява значителен напредък в серията YOLO.
С YOLOV8, Ultralytics въведе няколко подобрения на..
Обучение на операторски детектор на Rainbow Six Siege
Мотивация
Играя в отбор с няколко приятели в тактическата стрелба Rainbow Six Siege, създаваме стратегии, практикуваме ги, анализираме нашите игри и проследяваме показатели. Въпреки че не сме с най-добрите механични умения, ние компенсираме това с добра подготовка и можем да се справим сравнително добре срещу по-квалифицирани опоненти поради това.
Тъй като отдаваме толкова голямо значение на нашия анализ, специалистът по данни в мен се чудеше: „Ами ако можем да използваме задълбочено..
Откриване на обект с помощта на региони с функции на CNN
Откриването на обекти е една от най-модерните технологии в момента в областта на компютърното зрение. Изследванията се извършват с наистина бързи темпове в тази област и резултатите са просто изумителни.
Но какво точно е откриването на обект? Откриването на обекти се занимава с идентифициране и локализиране на обекти от определени класове с ограничаващи полета от даден вход (изображение или видео).
Някои от най-успешните алгоритми за откриване на обекти към тази дата са..
Начертайте кутия за откриване на обект с висока скорост [10 пъти по-бърза версия]
Чертае резултати от откриване на обекти с висока скорост
Рисуването се превръща по-скоро в тясно място, отколкото в откриване
Моделът за откриване на обекти за мобилни устройства като Yolo може да се изпълни на iPhone 11 в порядъка на 0,02, но ако нарисувате резултата на UIImage по метода като моята статия по-долу, процесът на рисуване ще отнеме около 0,5 секунди.
Визуализирайте полето за откриване на обект Начертайте ограничителна рамка върху..
Откриване на обекти в дълбокото обучение (част 1)
Има много интересни проблеми в областта на компютърното зрение. Този, върху който ще се съсредоточим, е проблемът за локализиране и откриване; наричано още откриване на обекти.
„...ние ще използваме термина разпознаване на обект широко, за да обхванем както класификацията на изображението (задача, изискваща алгоритъм за определяне какви класове обекти присъстват в изображението), така и откриването на обект (задача, изискваща алгоритъм за локализиране на всички обекти, присъстващи в..
Обучение за сегментиране на потребителски екземпляр със 7 реда код.
Сегментирането на изображението е важна област в компютърното зрение, прилага се в различни области на живота. PixelLib е библиотека, създадена, за да позволи лесно прилагане на сегментирането към проблеми от реалния живот. Поддържа сегментиране на екземпляри на обекти с модел Coco. Сегментирането с модел coco е ограничено, тъй като не можете да извършвате сегментиране извън 80-те класа, налични в coco. Вече е възможно да обучите модела за сегментиране на вашите персонализирани обекти..
