You Only Look Once… But it Sees Everything! Обзор YOLO детекторов. Часть 1
Вступление
Детекция объектов в реальном времени является важнейшей задачей и охватывает большое количество областей, таких как беспилотные транспортные средства, робототехника, видеонаблюдение, дополненная реальность и многие другие. Сейчас такая задача решается с помощью двух типов алгоритмов: one-step алгоритм детекции, например You Only Look Once (YOLO), и two-steps алгоритм, например Faster Region-Based Convolutional Neural Network (Faster R-CNN). Двухстадийный подход имеет ряд недостатков: долгое обучение и инференс, плохое качество детекции маленьких объектов, неустойчивость к различным размерам входных данных. Одностадийный алгоритм детекции подразумевает одновременное выполнение детекции и классификации, что обеспечивает end-to-end обучение с сохранением высоких показателей как точности, так и скорости.
Читать далее
#детекция #yolo #computer_vision #detection #you_only_look_once #bounding_box #data_science | @habr_ai
Вступление
Детекция объектов в реальном времени является важнейшей задачей и охватывает большое количество областей, таких как беспилотные транспортные средства, робототехника, видеонаблюдение, дополненная реальность и многие другие. Сейчас такая задача решается с помощью двух типов алгоритмов: one-step алгоритм детекции, например You Only Look Once (YOLO), и two-steps алгоритм, например Faster Region-Based Convolutional Neural Network (Faster R-CNN). Двухстадийный подход имеет ряд недостатков: долгое обучение и инференс, плохое качество детекции маленьких объектов, неустойчивость к различным размерам входных данных. Одностадийный алгоритм детекции подразумевает одновременное выполнение детекции и классификации, что обеспечивает end-to-end обучение с сохранением высоких показателей как точности, так и скорости.
Читать далее
#детекция #yolo #computer_vision #detection #you_only_look_once #bounding_box #data_science | @habr_ai
Хабр
You Only Look Once… But it Sees Everything! Обзор YOLO детекторов. Часть 1
Вступление Детекция объектов в реальном времени является важнейшей задачей и охватывает большое количество областей, таких как беспилотные транспортные средства, робототехника, видеонаблюдение,...
CV/ML-проект от идеи до продакшена: практическое руководство
Привет, меня зовут Вадим Медяник, я технический директор ИТ-компании BPA. Я регулярно участвую в реализации проектов, где используется машинное обучение и компьютерное зрение — от первых обсуждений с заказчиком до вывода решения в прод. Со временем накопилось достаточно практики, чтобы выделить повторяющиеся этапы, типичные ошибки и решения, которые реально работают.
Это практическое руководство собрал для коллег и команд, кто работает с подобными проектами — или только планирует. Здесь нет задач про state-of-the-art или подбор идеальных архитектур. Скорее хочу пройтись по каждому этапу — с чего начать, о чём спросить бизнес, где обычно «сыпется» проект, и что помогает пройти до конца. Рассчитано на тех, кто хочет разобраться в базовой структуре CV/ML-проекта, будь то инженер, аналитик или управленец. Если понадобится — можно будет углубиться в технические детали отдельно. Для удобства разделил весь путь подготовки CV-проекта на несколько основных этапов. Читать далее
#ai #проект #компьютерное_зрение #ии #ии_модель #искусственный_интеллект #разработка #датасет #bounding_box #сегментация | @habr_ai
Привет, меня зовут Вадим Медяник, я технический директор ИТ-компании BPA. Я регулярно участвую в реализации проектов, где используется машинное обучение и компьютерное зрение — от первых обсуждений с заказчиком до вывода решения в прод. Со временем накопилось достаточно практики, чтобы выделить повторяющиеся этапы, типичные ошибки и решения, которые реально работают.
Это практическое руководство собрал для коллег и команд, кто работает с подобными проектами — или только планирует. Здесь нет задач про state-of-the-art или подбор идеальных архитектур. Скорее хочу пройтись по каждому этапу — с чего начать, о чём спросить бизнес, где обычно «сыпется» проект, и что помогает пройти до конца. Рассчитано на тех, кто хочет разобраться в базовой структуре CV/ML-проекта, будь то инженер, аналитик или управленец. Если понадобится — можно будет углубиться в технические детали отдельно. Для удобства разделил весь путь подготовки CV-проекта на несколько основных этапов. Читать далее
#ai #проект #компьютерное_зрение #ии #ии_модель #искусственный_интеллект #разработка #датасет #bounding_box #сегментация | @habr_ai
Хабр
CV/ML-проект от идеи до продакшена: практическое руководство
Привет, меня зовут Вадим Медяник, я технический директор ИТ-компании BPA. Я регулярно участвую в реализации проектов, где используется машинное обучение и компьютерное зрение — от первых обсуждений с...