Комментарии 5
В реальной жизни объект не может просто пропасть на секунду а потом снова появиться в том же месте, неужели для решения этой проблемы так ничего и не придумали?
В реальной жизни его могут чем-то перекрыть, посмотрите видео с потоком машин!
Я не про это, мы понимаем что в реальном мире ничего просто так не появляется и не исчезает, когда же на практически в идентичных изображениях нейросеть выдает разный результат, то тут есть явная проблема. Да скорее всего нейросеть не воспринимает видеоролик как нечто цельное, а скорее как набор отдельных картинок(кадров), но тем не менее проблема есть и о ней я и пишу.
Вы про какой из роликов?
Любой из них обрабатывается как набор изображений. Но на то и есть трекинг объектов, чтобы находить закономерности!
Потом - это лишь демонстрация работы базовой модели, а также методики обучения нейросети на своих данных!
Пробуйте, экспериментируйте с датасетами и параметрами обучения!
Супер, много примеров, благодарю за статью!
Работа с YOLOV8. Детекция, сегментация, трекинг объектов, а также подготовка собственного датасета и обучение