Публикации по теме 'object-detection'


Памятка по обнаружению объектов от RCNN до последней версии (июль 2020 г.)
TL; DR Обнаружение объектов - относительно хорошо изученная задача в области машинного обучения. Однако, как и в любой другой области, последние исследования всегда основаны на множестве предыдущих исследований. Эта статья нацелена на то, чтобы организовать каждое репрезентативное исследование по обнаружению объектов и отметить ключевые особенности, которые делают их репрезентативными. Не стесняйтесь обращаться ко мне, если вы думаете, что есть другие важные исследования, о которых..
YOLO демистифицирует
Рабочий механизм YOLO, сильные стороны, ограничения и потенциал You Only Look Once (YOLO) — один из самых популярных и мощных алгоритмов обнаружения объектов в реальном времени, выпущенный в 2016 году. Он быстрый, поскольку может обрабатывать изображения и обнаруживать объекты со скоростью 45 кадров в секунду. Fast YOLO, уменьшенная версия этой системы, обеспечивает еще более высокую скорость — 155 кадров в секунду…
Автоматизация искусственного интеллекта без кода с помощью DeepStack и Node-RED
Пошаговое руководство о том, как внедрить процесс автоматизации ИИ без кода с помощью DeepStack и Node-RED Промышленная и домашняя автоматизация ИИ может быть очень утомительным процессом, особенно при работе с разными инструментами, использующими разные интерфейсы и протоколы. В большинстве случаев вам нужно написать много кода, чтобы иметь полностью работающие сквозные рабочие процессы, которые может быть трудно поддерживать и отлаживать при возникновении проблем. Больше не..
YOLO Nano: очень компактная сеть для обнаружения объектов, которую можно использовать только один раз
YOLO Nano: Очень компактная сеть для обнаружения объектов, которую можно использовать только один раз Обнаружение объектов, одно из самых передовых приложений компьютерного зрения, вызывает все больший интерес со стороны исследовательского сообщества. Глубокое обучение, особенно использование глубоких сверточных нейронных сетей, является движущей силой его последних достижений. Обнаружение объектов требует точности модели, что требует большого количества сложного обучения. Такие..
Обнаружение 2D в открытом наборе данных Waymo
Следующий пост является частью курса нейронных сетей в Тартуском университете и создан тремя студентами: Индреком Полдингом, Андреасом Пеэтером Леттом и Лизетт Паюла. Целью нашего проекта было впервые познакомиться с 2D-обнаружением и опробовать различные подходы с использованием Waymo Open Dataset. Для этого мы поэкспериментировали с алгоритмом обнаружения объектов под названием YOLO (версии 3 и 5) в Google Colab. Введение Набор данных Открытый набор данных Waymo - это самый..
Обзор RCNN [1311.2524]
Я планировал прочитать основные документы по обнаружению объектов (хотя я прочитал большинство из них примерно, я буду читать их достаточно подробно, чтобы написать о них в блоге). Документы связаны с обнаружением объектов на основе глубокого обучения. Не стесняйтесь давать предложения или задавать сомнения, я сделаю все возможное, чтобы помочь всем. Ниже я напишу коды arxiv каждой статьи и дам ссылку на блог (буду обновлять их по мере написания) и их статью ниже. Любой, кто начинает..
Обнаружение объектов с использованием dlib, opencv и python
Обнаружение объектов — это метод идентификации объектов внутри изображения и их местоположения внутри изображения. Он используется в автономном вождении транспортных средств для обнаружения пешеходов, идущих или бегающих по улице, чтобы избежать несчастных случаев. Вот изображение с 3 пешеходами, правильно обнаруженными при обнаружении объектов и заключенными в зеленые прямоугольники. Видео Amazon использует обнаружение объектов для распознавания лиц в потоковом видео. Это..