Алгоритмы машинного обучения (ML) обычно требуют больших объемов данных для обучения обнаружению объектов. Например, если мы хотим обучить модель компьютерного зрения обнаруживать автомобили, нам нужно убедиться, что обучающие данные содержат изображения большого количества различных моделей автомобилей в различных условиях освещения, ландшафта и погодных условий. В случае контролируемого обучения данные должны быть аннотированы правильными метками истинности, чтобы обеспечить..

Изучите интуицию и основные шаги для хитрого обнаружения края Обнаружение краев - основной компонент обработки изображений. Несмотря на многочисленные достижения в методах, основанных на глубоком обучении, таких как сверточные нейронные сети, которые могут выполнять очень сложное обнаружение краев (то есть краев с различной кривизной, шумом, цветом и т. Д.), Классические методы обнаружения краев по-прежнему очень актуальны в определенных случаях! Например, если известно, что данные..