Обнаружение объектов - одна из проблем в области компьютерного зрения, когда мы распознаем, какие объекты находятся внутри данного изображения, а также где они находятся на изображении. Обнаружение объектов также реализовано для видео.
Обнаружение объекта рисует ограничивающую рамку вокруг найденных объектов и помечает рамку именем объекта. Модель предсказывает, на каком изображении находится каждый объект и какую метку следует нанести на найденный объект.
Применение обнаружения объектов
Известное применение обнаружения объектов - это беспилотные автомобили, где алгоритм должен обнаруживать не только автомобили,
но также пешеходов, велосипеды и т. д. деревья и другие объекты в кадре.
Давайте обсудим 10 лучших алгоритмов обнаружения объектов в машинном обучении.
10 лучших алгоритмов обнаружения объектов в машинном обучении - это короткое видео, в котором обсуждаются десять типов алгоритмов обнаружения объектов в глубоком обучении.
Обсуждаемые алгоритмы:
- Региональные сверточные нейронные сети (R-CNN)
- Быстрый R-CNN
- Быстрее R-CNN
- Маска R-CNN
- Полностью сверточная сеть на основе регионов (R-FCN)
- Гистограмма ориентированных градиентов (HOG)
- Объединение пространственных пирамид (SPP-net)
- Детектор одиночного выстрела (SSD)
- Ты смотришь только один раз (YOLO)
- Блицнет.
Удачного обучения !!
