Yolo je jeden z najúspešnejších algoritmov na detekciu objektov v tejto oblasti, známy svojou rýchlosťou zosvetľovania a slušnou presnosťou. V porovnaní s inými regionálnymi návrhovými rámcami, ktoré detegujú objekty región po regióne, čo si vyžaduje mnohokrát extrakciu funkcií, sa vstupné obrázky spracujú raz v programe Yolo. V tomto tutoriáli sa pozrieme na kód Yolo2.
Tí, ktorí chcú namiesto čítania komentárov spustiť kód krok za krokom, pozrite sa na moje doplnkové repo na GitHub! Repo má niekoľko návodov pokrývajúcich všetky aspekty Yola a tiež knižnicu pripravenú na použitie, s ktorou si môžete hrať!
nft umenie financie adresa mince
Výstupný formát Yolo
Aby sme pochopili, ako Yolo2 funguje, je dôležité porozumieť tomu, ako architektúra Yolo vyzerá. Yolo2 používa ako extraktory funkcií CNN v štýle VGG s názvom DarkNet. Upozorňujeme, že DarkNet je dáždnikom rôznych sietí a ľudia používajú rôzne varianty na zvýšenie rýchlosti alebo presnosti.
aká horúca umelá inteligencia
#informatika #hlboké učenie #detekcia objektov #dátová veda #strojové učenie
smerom kdatascience.com
Návod YOLO2 s príkladmi
Surový výstup do ohraničujúcich boxov. Yolo je jeden z najúspešnejších algoritmov na detekciu objektov v tejto oblasti, známy svojou rýchlosťou zosvetľovania a slušnou presnosťou. V porovnaní s inými regionálnymi návrhovými rámcami, ktoré detegujú objekty región po regióne, čo si vyžaduje mnohokrát extrakciu funkcií, sa vstupné obrázky spracujú raz v programe Yolo. V tomto tutoriáli sa pozrieme na kód Yolo2.
Pozri Tiež:
- Podrobná príručka na vykonanie procesu inštalácie bezdrôtovej siete HP LaserJet M15W!
- Blazor WebSocket Helper: Všetky ukážky Blazor
- Ako opraviť, aby sa panika jadra nesynchronizovala po inovácii
- Začíname s R Markdown — Sprievodca a Cheatsheet
- Nástroj jq musíte začať používať pre všetky svoje potreby JSON