DenoiseLAB
486 subscribers
1.33K photos
159 videos
3 files
1.57K links
Блог DenoiseLAB (машинное обучение, аналитика)

Информация в канале служит только для ознакомления и не является призывом к действию. Не нарушайте законы РФ и других стран. Мы не несем отвественность за ваши действия или бездействия.
Download Telegram
200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_122

🔠Q_122: Что такое object detection и какие алгоритмы с ним работают ?

Object detection — это задача компьютерного зрения, которая заключается в определении и локализации объектов различных классов на изображении или видео. Целью алгоритмов object detection является не только идентификация объектов, но и определение их прямоугольной области на изображении.

Существует несколько алгоритмов для решения задачи object detection:

1. R-CNN (Region-Based Convolutional Neural Networks) — этот алгоритм применяет выделение регионов для локализации объектов, а затем применяет нейронные сети для классификации найденных регионов.

2. Fast R-CNN — улучшенная версия R-CNN, которая предложила совместное обучение сверточных слоев для выделения регионов и классификации.

Сcылки:
- https://habr.com/ru/companies/jetinfosystems/articles/498652/
- https://habr.com/ru/articles/421299/

#object #detection #cnn #fast
200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_122 (Часть_2)

🔠Q_122: Что такое object detection и какие алгоритмы с ним работают ?

3. Faster R-CNN — алгоритм, который добавляет в Fast R-CNN специальный слой Region Proposal Network (RPN), отвечающий за генерацию предложений регионов.

4. YOLO (You Only Look Once) — это алгоритм, который обрабатывает изображение одним проходом через нейронную сеть и делает прогнозы прямоугольных областей объектов и их классов в реальном времени.

Cсылка: https://medium.com/@bigdataschool/3-метода-детектирования-объектов-c-deep-learning-r-cnn-fast-r-cnn-и-faster-r-cnn-acdf6380fd33

#object #detection #cnn #fast