Обнаружение движущихся объектов с помощью OpenCV с использованием обнаружения контуров и вычитания фона

Для этого, но в статье так написано, решил оставить)

YOLO-NAS Pose: прорыв в технологии оценки позы

Применять то, можно, но вот если человек будет перекрыт другим человеком, то тут уже модель не сможет определить ключевые точки. Надо экспериментировать

Обучите YOLOv8 на пользовательском наборе данных

что вы запускали и на какой платформе?

P.S. в колабе я запускал обучение вот так:

EPOCHS = 200
!yolo task=detect mode=train model=yolov8m.pt imgsz=640 data=pothole_v8.yaml epochs={EPOCHS} batch=8 project=/content/drive/MyDrive/bass/yolov8_best  name=yolov8m_v8_50e

Обучите YOLOv8 на пользовательском наборе данных

Модель забывает все, и учится только для 1 или n пользовательских классов

Обучите YOLOv8 на пользовательском наборе данных

Спасибо, поправил:)

Обучите YOLOv8 на пользовательском наборе данных

Спасибо, поправил.

Ultralytics YOLOv8

В репозитории сегодня как раз появилось сравнение с предыдущими версиями, но там только до 5 версии, с 3 скорее всего не будет сравнения

можно посмотреть по ссылке

YOLOR — Объяснение статьи и выводы – Углубленный анализ

Похоже на то, они тут пользуются специфичной терминологией, бумагой называют статью по YOLOR в arxiv. Да и сравнивают в основном только документацию и объясняют поход который реализовали авторы YOLOR. Вскоре у них должна выйти статья по обучению на своем dataset YOLOR.

YOLOv7 пользовательское обнаружение объектов

Пожалуйста :)

Поповоту предикта, то почитать можно почитать на официальном github, или в п. 4.1. Но тут только для видео

Tutorial к автоматизации разметки изображений с использованием OpenCV Python

Тоже верно)

Tutorial к автоматизации разметки изображений с использованием OpenCV Python

Это означает, что наибольшая и наиболее важная чать проекта по реализации любого проекта связанного с Искусственный интеллект занимает именно разметка и это скорее уж моя опечатка

Обнаружение сонливости водителя с помощью MediaPipe в Python

Интересная статья, как по мне она больше описывает проблемы подбора железа. Но комментарии действительно очень хороши. Спасибо, за ссылку!

P.S. ссылка на оригинал приведена, в разделе Автор оригинала: Vaibhav (кликабельная ссылка на оригинал)

YOLOv7 pose vs MediaPipe при оценке позы человека

Спасибо! поправил

YOLOv7 пользовательское обнаружение объектов

Аугментацию они оставили вот есть в коде для обучения:

--hyp data/hyp.scratch.tiny.yaml

ну я сравнивал по детекции паспортов, там мне показалось как раз что YOLOv7 лучше справляется с задачей, да и обучение проходит быстрее

YOLOv7 пользовательское обнаружение объектов

Отличная идея! надо ее предложить дяде.

Обучение YOLOv4 в Google Colab

Согласен, особенно когда у YOLO 7 результаты гораздо лучше, но лучше поздно, чем никогда)