В последней части обсуждалась подготовка пользовательского набора данных для модели обнаружения объектов. В этой части мы сосредоточимся на обучении, оценке и выводе моделей . Кодовая база Скрипты для этого проекта находятся в репозитории Github. Он полностью реплицируется , поэтому убедитесь, что вы его следуете! Как клонировать репозиторий Клонировать репозиторий git clone https://github.com/CertifaiAI/classifai-blogs.git База кода будет в папке..

Обучение пользовательских наборов данных с помощью YOLOv5 В этой статье я хочу поделиться своим опытом работы с детектированием объектов YOLOv5 . Раньше я работал с большим количеством моделей CNN (например, ResNet50, VGG16, EfficientNet). Однако я столкнулся с проблемой обнаружения нескольких элементов на изображении или видео. Таким образом, я наткнулся на YOLO. YOLOv5 был выпущен не так давно, и я знаю, что есть некоторые разногласия по поводу имени, но, поскольку я новичок в..

Наука о данных в реальном мире Как YOLOv5 разрешил двусмысленность, с которой столкнулся YOLOv3 Надежное обнаружение индийских номерных знаков с помощью YOLOv5 Для тех, кто не знает, новая версия YOLO (You Only Look Once) уже здесь, а именно YOLO v5. Большое спасибо Ultralytics за создание этого репозитория. Проблема с YOLOv3 Вы только посмотрите один раз (YOLO) - это современная система обнаружения объектов в реальном времени. На Pascal Titan X он обрабатывает..