Публикации по теме 'yolo'
Объяснение YOLOX — Как работает YOLOX?
Эта статья — вторая в серии, в которой я подробно объясняю, как работает модель YOLOX (You Only Look Once X). Если вас заинтересовал код, вы можете найти ссылку на него ниже:
GitHub — gmongaras/YOLOX_From_Scratch Попытка создать алгоритм YOLOX с нуля. github.com
Эта серия состоит из 4 частей, посвященных алгоритму YOLOX:
Что такое YOLO и что делает его особенным? Как работает YOLOX? ( я ) SimOTA для динамического присвоения..
Обнаружение объектов с YOLO
Обнаружение объектов с YOLO
Обнаружение объектов - это компьютерная технология, связанная с компьютерным зрением и обработкой изображений , которая занимается обнаружением экземпляров семантических объектов определенного класса (таких как люди, здания или автомобили) в цифровом формате. изображения и видео.
Скорость, распознавание и совершенство - главные критерии для обнаружения и обработки изображения, видео или прямой трансляции. Ни в коем случае не могут быть выполнены..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..