Публикации по теме 'object-detection'
Обнаружение логотипа в прямых трансляциях с использованием YOLOv4 — Онур Озбек
Это проект, над которым я работал во время стажировки. Цель состоит в том, чтобы в основном обнаруживать логотипы, которые появляются в игровых трансляциях от создателей контента, киберспортивных событий и т. Д. Крупные бренды вкладывают значительные средства в эти потоки и тратят много денег на спонсорство, поэтому имеет смысл только то, что они хотели бы знать если другая сторона придерживалась своей части сделки.
Мы приступим к делу. Давайте поговорим о данных (которые были..
YOLO V8, лучше, чем V7?
Изучение улучшений и улучшений YOLOV8 по сравнению с его предшественником
Введение YOLOV8
YOLOV8, новейшая современная модель YOLO (You Only Look Once), предлагает замечательные возможности для различных задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов, классификация изображений и сегментация экземпляров. Разработанный Ultralytics , той же командой, что и знаменитая модель YOLOV5, YOLOV8 представляет собой значительный шаг вперед в серии YOLO.
В YOLOV8 компания Ultralytics..
Обучение детектора оператора Rainbow Six Siege
Мотивация
Я играю в команде с друзьями в тактическом шутере Rainbow Six Siege, мы разрабатываем стратегии, практикуем их, анализируем наши игры и отслеживаем показатели. Несмотря на то, что мы не самые умелые в механике, мы компенсируем это хорошей подготовкой и благодаря этому можем неплохо выступить против более опытных противников.
Поскольку мы придаем такое большое значение нашему анализу, специалист по анализу данных во мне задавался вопросом: «А что, если бы мы могли использовать..
Обнаружение объектов с использованием областей с функциями CNN
Обнаружение объектов - одна из самых популярных технологий в области компьютерного зрения. Исследования в этой области проводятся очень быстрыми темпами, и результаты просто поразительны.
Но что такое обнаружение объектов? Обнаружение объектов связано с идентификацией и обнаружением объектов определенных классов с ограничивающими рамками на заданном входе (изображение или видео).
Вот некоторые из наиболее успешных алгоритмов обнаружения объектов на эту дату:
1. CNN на основе..
Нарисуйте поле обнаружения объектов на высокой скорости [версия в 10 раз быстрее]
Отрисовывает результаты обнаружения объектов на высокой скорости
Рисование становится узким местом, а не обнаружением
Модель обнаружения объектов для мобильных устройств, таких как Yolo, может быть выполнена на iPhone 11 в порядке 0,02, но если вы отрисуете результат на UIImage методом, подобным моей статье ниже, процесс рисования займет около 0,5 секунды.
Визуализация поля обнаружения объектов Нарисуйте ограничивающую рамку на изображении в iOS Как..
Обнаружение объектов в глубоком обучении (часть 1)
В области компьютерного зрения есть много интересных проблем. Мы собираемся сосредоточиться на проблеме локализации и обнаружения; также называется обнаружением объектов.
«…мы будем использовать термин «распознавание объектов» в широком смысле, чтобы охватить как классификацию изображений (задача, требующая алгоритма для определения того, какие классы объектов присутствуют на изображении), так и обнаружение объектов (задача, требующая алгоритма для локализации всех объекты,..
Обучение пользовательской сегментации экземпляров с помощью 7 строк кода.
Сегментация изображений - важная область компьютерного зрения, она применяется в разных сферах жизни. PixelLib - это библиотека, созданная для упрощения применения сегментации к реальным жизненным проблемам. Он поддерживает сегментирование экземпляров объектов с помощью модели Коко. Сегментация с помощью модели coco ограничена, поскольку вы не можете выполнить сегментацию за пределами 80 классов, доступных в coco. Теперь можно обучить модель сегментации ваших пользовательских объектов..
