В современном быстро меняющемся мире заторы на дорогах, вызванные неожиданными дорожными препятствиями, могут привести к значительным задержкам и неудобствам для пассажиров. Чтобы решить эту проблему, мы разработали практическое решение с использованием компьютерного зрения и машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим программу Python, которая использует YOLOv8, расширенную модель обнаружения объектов, а также библиотеку Ultralytics для обнаружения крупного рогатого скота на..

Алгоритмы компьютерного зрения штурмом захватили мир, революционизировав отрасли и изменив то, как мы воспринимаем окружающее. Эти алгоритмы стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, от распознавания лиц на вашем смартфоне до беспилотных автомобилей. В этой статье мы более подробно рассмотрим некоторые из наиболее влиятельных алгоритмов компьютерного зрения , их увлекательные приложения и то, как вы можете освоить эти передовые методы. Сверточные нейронные сети (CNN):..

Эффективность без усилий с trainYOLO В компьютерном зрении точная маркировка поз человека играет решающую роль в широком спектре приложений, от распознавания действий до спортивной аналитики. Хотя уже есть некоторые предварительно обученные модели, такие как, например, Ultralytics YOLOv8, они часто требуют некоторой тонкой настройки для решения поставленной задачи. Однако процесс аннотирования скелетов человеческих поз вручную часто занимает много времени и утомителен. Признавая эту..

Подход к маркировке с помощью модели YOLOv8 — это новейшее дополнение к семейству YOLO, которое устанавливает новые максимумы в тесте COCO. Разработанные теми же создателями YOLOv5, командой Ultralytics, они не только оптимизировали алгоритм обнаружения объектов, но и включили очень востребованную функцию: сегментацию экземпляров.‍ В этом руководстве мы покажем вам, как обучить детектор объектов YOLOv8 на пользовательском наборе данных с использованием платформы trainYOLO . В..

YOLOv6 v3.0 и YOLOv8 — это современные системы обнаружения объектов, разработанные разными организациями. Они предназначены для обнаружения объектов в режиме реального времени, что делает их хорошо подходящими для таких приложений, как автономные транспортные средства, системы безопасности и многие другие. YOLOv6 v3.0 разработан командой Meituan. Это последняя версия семейства моделей обнаружения объектов YOLOv6, включающая несколько различных моделей, таких как YOLOv6-N, YOLOv6-S,..