Публикации по теме 'yolo'
Понимание метода прогнозирования YOLOv7 и развертывание модели YOLOv7 как услуги
Эта статья переведена из моего поста в китайском блоге. Если вы хотите ознакомиться со статьей в китайской версии, вы можете щелкнуть следующую ссылку, чтобы получить информацию.
理解YOLOv7 預測方式並且部署YOLOv7 模型成為一個服務 YOLOv7 模型開源出來後，我就一直很想要寫這篇文章，在經過一段時間的整理和 YOLOv7 預測模型的使用方法,並且透過 Развертывание PrimeHub… blog.infuseai.io
Введение
Я хочу написать статью, представляющую модель YOLOv7, когда она будет выпущена на Github. После того, как я..
Baidu предлагает PP-YOLOE: усовершенствованную версию YOLO, которая обеспечивает производительность SOTA в объектах…
Обнаружение объектов является фундаментальной задачей компьютерного зрения, и одноэтапные детекторы объектов YOLO (You Only Look Once) установили стандарт производительности с момента дебюта YOLOv1 в 2015 году. Серия YOLO претерпела значительные изменения в сети и структуре за эти годы. последняя версия YOLOX , достигшая…
Сеть YOLOv1 — основные моменты/наиболее важные понятия, которые следует помнить
Хотел бы я начать делать карточки давным-давно
Этот пост будет охватывать содержимое карточек, которые я сделал, чтобы запомнить самые важные моменты об алгоритме YOLOv1, первоначально разработанном Джозефом Редмоном в 2015 году для обнаружения объектов.
В конце концов я сделаю пост, в котором опишу, почему я делаю карточки, какое программное обеспечение я использую (Anki) и как именно я их делаю и использую. Тем не менее, в этом посте я просто покажу, как выглядят мои карточки, на..
Экономичный и масштабируемый вывод модели YOLOv5 в производстве
Больше, чем просто AWS Lambda
Стоимость логического вывода может составлять значительную часть стоимости вычислений. Чтобы решить эту проблему и снизить высокую стоимость логического вывода, AWS уже предлагает несколько решений для логического вывода моделей для широкого спектра сценариев:
Вывод в реальном времени Пакетное преобразование Асинхронный вывод Бессерверный вывод
Но что, если вы ищете более гибкое, настраиваемое бессерверное решение с еще более низкой..
Второй взгляд на YOLOv8 (часть 3)
Точная настройка моделей YOLOv8 для пользовательских приложений компьютерного зрения
Добро пожаловать в третью и последнюю часть нашей серии из трех частей о YOLOv8 ! В этой серии мы покажем вам, как работать с YOLOv8, от загрузки готовых моделей до точной настройки этих моделей для конкретных случаев использования и всего, что между ними.
На протяжении всей серии мы будем использовать две библиотеки: FiftyOne , набор инструментов компьютерного зрения с открытым исходным кодом, и..
Инструмент создания реального синтетического набора данных, помогающий алгоритмам машинного обучения
Инструмент создания реального синтетического набора данных
Этот инструмент используется для создания синтетических наборов данных с целью тестирования и сравнительного анализа алгоритмов машинного обучения. Инструмент написан на Python и использует библиотеку OpenCV для манипулирования данными и NumPy для числовых операций. Инструмент предназначен для использования в среде Python.
Вот понятный рабочий процесс инструмента.
Монтаж
Предварительные условия
Подготовьте данные и..
Что следует учитывать при создании пользовательского набора данных для работы с YOLO?
На основе моего опыта и экспериментов
Если вы хотите обучить свою собственную модель с использованием пользовательского набора данных, у вас могут возникнуть вопросы о том, что делать, особенно если вы только начали работать с YOLO. Если вы хотите научиться плавать, прыгая в воду, я хотел бы рассказать о нескольких моих опытах, которые откроют для вас новые двери.
Не принимайте близко к сердцу!
Если вы решили обучать модель, вы приняли решение о некоторых из следующих вопросов: -..
