Обнаружение движущихся объектов широко используется в самых разных приложениях, от видеонаблюдения до мониторинга дорожного движения. Это важнейшая задача в постоянно развивающейся области компьютерного зрения. Библиотека OpenCV с открытым исходным кодом, известная своим полным набором инструментов для компьютерного зрения, предоставляет надежные решения для обнаружения движущихся объектов. В этой статье рассмотрим комбинацию обнаружения контуров и вычитания фона, которые можно использовать для обнаружения движущихся объектов с помощью OpenCV.
Модели YOLO-NAS Pose это последний вклад в область оценки позы. Ранее в этом году Deci получила широкое признание за свою новаторскую базовую модель обнаружения объектов YOLO-NAS. Основываясь на успехе YOLO-NAS, компания представила YOLO-NAS Pose в качестве своего аналога в оценке позы. Эта модель обеспечивает превосходный баланс между задержкой и точностью.
Оценка позы играет решающую роль в компьютерном зрении, охватывая широкий спектр важных задач таких как:
• мониторинг движений пациентов в медицинских учреждениях,
• анализ результатов спортсменов в спорте,
• создание бесшовных интерфейсов человек-компьютер и совершенствование роботизированных систем.
На данный момент YOLO-NAS является новейшей моделью обнаружения объектов YOLO. С самого начала он превосходит все другие модели YOLO по точности. Предварительно обученные модели YOLO-NAS обнаруживают больше объектов с большей точностью по сравнению с предыдущими моделями YOLO. Но как нам обучить YOLO NAS пользовательскому набору данных? Это и будет нашей целью в этой статье – обучить различные модели YOLO NAS пользовательскому набору данных.
Ultralytics недавно выпустила семейство моделей обнаружения объектов YOLOv8. Эти модели превосходят предыдущие версии моделей YOLO как по скорости, так и по точности в наборе данных COCO. Но как насчет производительности на пользовательских наборах данных? Чтобы ответить на этот вопрос, мы будем обучать модели YOLOv8 на пользовательском наборе данных. В частности, мы будем обучать его на крупномасштабном наборе данных для обнаружения выбоин.
Диффузионные модели могут значительно расширить мир творческой работы и создания контента в целом. За последние несколько месяцев они уже доказали свою эффективность. Количество диффузионных моделей растет с каждым днем, а старые версии быстро устаревают
В последние годы наблюдается огромный прогресс в серии YOLO, в настоящее время в ней используются как модели обнаружения объектов без привязки, так и модели обнаружения объектов на основе привязки. Вместо того, чтобы сосредоточиться исключительно на архитектурных изменениях, YoloR выбирает новый маршрут. Он черпает вдохновение в том, как люди сочетают неявные знания с явными знаниями для решения новых задач. Предлагаемые методы значительно улучшают производительность Обнаружение объектов YoloR модели, в результате которых они будучи на ~88% ?быстрее и лучше (?57,3% на Набор для тестирования COCO) с минимальными дополнительными затратами.
Разметка- самая важная часть проекта глубокого обучения. Это решающий фактор того, насколько хорошо модель обучится. Однако это очень утомительно и отнимает много времени. Одним из решений является использование автоматизированного инструмента разметки изображений, который значительно сокращает время.
В этой статье мы обсудим некоторые приемы и приемы разметки в OpenCV. С помощью этих методов мы создадим автоматизированный инструмент для разметки одного класса. Он также будет иметь функцию отклонения ненужных объектов. Все это использует возможности некоторых простых алгоритмов в OpenCV.
По данным CDC (Центры по контролю и профилактике заболеваний США), “по оценкам, 1 из 25 взрослых водителей (18 лет и старше) сообщают о засыпании во время вождения ...”. В статье сообщается: “... сонное вождение стало причиной 91 000 дорожно-транспортных происшествий ...”.Чтобы помочь в решении таких проблем, в этом посте мы создадим систему обнаружения сонливости водителя и оповещения, используя API-интерфейс Mediapipe для решения Face Mesh на Python. Эти системы оценивают бдительность водителя и при необходимости предупреждают водителя.
Если вы выполняете проект по обнаружению объектов, высока вероятность того, что вы выберете одну из многих моделей YOLO. Учитывая количество моделей обнаружения объектов YOLO, сделать выбор в пользу лучшей из них непросто.
FCOS: полностью сверточное одноступенчатое обнаружение объектов - это детектор объектов без привязки. Он решает проблемы обнаружения объектов с помощью метода прогнозирования по пикселям, аналогичного сегментации. Большинство последних детекторов объектов без привязки или без привязки на основе глубокого обучения используют FCOS в качестве основы.
Поза YOLOv7 была представлена в репозитории YOLOv7 через несколько дней после первоначального выпуска в июле ‘22. Это одноступенчатая модель оценки позы для нескольких человек. Поза YOLOv7 уникальна, поскольку она отличается от обычных двухэтапных алгоритмов оценки позы. Благодаря снижению сложности одноступенчатых моделей мы можем ожидать, что они будут быстрее и эффективнее.
Статья по обучению YOLOv7 на своих данных, для обнаружения выбоин на дорогах
С момента своего создания семейство моделей обнаружения объектов YOLO прошло долгий путь. YOLOv7 является самым последним дополнением к этому знаменитому семейству детекторов объектов с одним выстрелом на основе привязки. Он поставляется с множеством улучшений, которые включают в себя самую современную точность и скорость. В этой статье мы проведем точную настройку модели обнаружения объектов YOLOv7 на основе реального набора данных для обнаружения выбоин.
Этот учебник поможет вам легко создать yolov4 в облаке с включенным графическим процессором, чтобы вы могли выполнять обнаружение объектов за миллисекунды!
