Публикации по теме 'yolo'
10 эпических инструментов для разработчиков компьютерного зрения в 2023 году
Инструменты компьютерного зрения , мои коллеги-разработчики, подобны секретному оружию в нашем арсенале программирования. Они являются ключом к обработке и анализу визуальных данных, и сегодня я здесь, чтобы представить десять великолепных инструментов, которые вызвали переполох в захватывающем мире разработки компьютерного зрения .
1. OpenCV
Мастер на все руки OpenCV , или, как мне нравится ее называть, библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, является..
Запустите детектор лицевой маски Yolov5 в видео или IP-браузере или на фото
Шаги установки:
Скачайте и установите йолов5
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
git clone https://github.com/pritul2/yolov5_FaceMask
2. Запустите вывод. Для запуска вывода вам потребуются обученные веса, полученные из моего репозитория, клонированного как yolov5_FaceMask.
$ python detect.py --weights last_mask_yolov5s_results.pt --conf 0.4 --source 0 # webcam..
Сколько изображений вам нужно для обнаружения объекта?
Каков минимальный объем данных? Как вы решаете проблемы с несбалансированными данными?
· 1. Модель YOLOv5 · 2. Корейский набор данных о тротуарах · 3. Минимальный размер набора данных · 4. Противодействие классовому дисбалансу · 5. Как обновить модель · Заключение · Справочник
В этой статье я хочу ответить на три вопроса об обучающем наборе данных модели обнаружения объектов:
каков минимальный размер набора данных для максимального повышения точности? Как вы..
YOLOv7 от Academia Sinica превосходит все детекторы объектов и снижает затраты на 50 %
Выпуск в 2016 году на CVPR детектора объектов в реальном времени YOLO (You Only Look Once) произвел революцию в области компьютерного зрения. YOLO обеспечивает беспрецедентную скорость и точность решения фундаментальной задачи с приложениями для автономного вождения, робототехники, безопасности, анализа медицинских изображений и многого другого. Различные приемы и хитрости (многомасштабные прогнозы, лучший…
Простой подход к распознаванию номерных знаков
Проблема
Как Gov.Tech и PaaS (платформа как услуга) — оператор eValidation Austria хочет максимально упростить и ускорить для своих клиентов процесс взаимодействия с клиентом. Поскольку Швейцария является страной, не входящей в ЕС, которая непосредственно соседствует с Австрией, большое количество автомобилей и пассажиров очень заметно на границе. Помимо обычных пассажиров, путешественники и дневные покупатели должны проходить таможенный контроль. Проблема очевидна — длинные очереди в..
Привет Антон,
Привет Антон,
При выполнении команды ниже на шаге 2 для обучения она терпит неудачу между эпохами 24 и 26. Я пытался выполнить одни и те же шаги трижды. Я провожу обучение по версии процессора
Пожалуйста, подскажите, как двигаться дальше.
Эпоха 10/51 1/1 [==============================] — 113с 113с/шаг — потеря : 4782.5337 — val_loss: 4320.5269 Эпоха 11/51 1/1 [=========================== ==] — 91s 91s/шаг — loss: 4205.9111 — val_loss: 3830.9856 Эпоха 12/51 1/1 [==================..
Обнаружение пользовательских объектов YOLOv4 с помощью TensorFlow 2
Мешок специальных предложений (BoS) и мешок халявы (BoF): Как обучить пользовательскую модель YOLOv4.
Чтобы быть современной моделью, YOLOv4 должен быть на переднем крае глубокого обучения. Авторы YOLOv4 работали над методами повышения точности модели во время обучения и постобработки.
Эти методы называются бесплатными и специальными предложениями . В моем предыдущем руководстве мы в основном рассмотрели позвоночник YOLOv4, шею и часть специальной сумки (BoS) для детектора ...
