Создайте набор данных изображений с нуля Введение Обнаружение объектов — это новаторская задача компьютерного зрения, которая имеет множество применений в различных отраслях. Это выходит за рамки традиционной классификации изображений, когда модель присваивает одну метку всему изображению, чтобы идентифицировать и находить несколько объектов на изображении, часто сопровождаемых ограничивающими прямоугольниками, обозначающими их положение. При работе над пользовательскими моделями для..

Создание собственного приложения для обнаружения объектов в реальном времени: Roboflow (YOLOv8) и Streamlit Введение Чтобы следовать этому руководству, вам понадобится Raspberry Pi 4. Вам потребуется запустить 64-разрядную операционную систему Raspberry Pi OS (версия Bullseye). Raspberry Pi — полезное устройство для периферийного развертывания для многих приложений и вариантов использования компьютерного зрения. Для приложений, работающих с более низкой частотой кадров, от систем..

Создание собственного приложения для обнаружения объектов в реальном времени: Roboflow (YOLOv8) и Streamlit Введение Активное обучение направлено на выбор наиболее информативных образцов из большого пула немаркированных данных, которые обычно помечает человек-аннотатор для повышения производительности модели. В контексте Raspberry Pi активное обучение в этом проекте будет заключаться в сборе данных и загрузке этих новых данных в Roboflow для повышения производительности модели. Это..

Самый утомительный и часто самый эффективный шаг в построении любой модели машинного обучения - это создание набора данных для обучения, проверки и тестирования вашей модели. В этом руководстве вы изучите самый простой способ собрать и аннотировать набор данных компьютерного зрения в два этапа: Массовое извлечение изображений из Bing с помощью простой библиотеки Python Аннотируйте и экспортируйте свой набор данных с помощью инструмента Roboflow в браузере. 1) Загрузить..