Tag Object detection

Tìm kiếm bài viết trong Tag Object detection

Đôi chút về Label Assignment trong Object Detection

Mở đầu. Label assignment đóng vai trò quan trọng trong việc huấn luyện các mô hình object detection, quyết định cách gán các ground-truth boxes cho các anchor boxes hoặc các vị trí dự đoán trên featur

0 0 0

- vừa được xem lúc

Paper reading | DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection

Động lực và đóng góp. Real-time object detection là một chủ đề nghiên cứu chưa bao giờ là hết hot do tính ứng dụng thực tiễn cao, một số ứng dụng có thể kể đến đó là object tracking, xe tự hành,.

0 0 4

- vừa được xem lúc

Open vocabulary object detection - xu hướng mới trong phát hiện đối tượng

Mở đầu. Open vocabulary object detection (OVD) hay còn gọi là phát hiện đối tượng từ vựng mở, đang nổi lên trong lĩnh vực thị giác máy tính hiện, được coi là một hướng đi mới trong nhiệm vụ phát hiện

0 0 14

- vừa được xem lúc

Template Matching giải quyết bài toán Object Detection đơn giản

Template Matching. Hàm cv2.

0 0 23

- vừa được xem lúc

YOLO-NAS: Mô hình phát hiện đối tượng YOLO mới đánh bại YOLOv6 & YOLOv8

Giới thiệu về YOLO-NAS. Việc phát triển một kiến trúc mới dựa trên YOLO có thể xác định lại khả năng phát hiện đối tượng (SOTA) tiên tiến nhất bằng cách giải quyết các hạn chế hiện có và kết hợp các t

0 0 28

- vừa được xem lúc

[Paper Explain] YOLOF: Lời tạm biệt cho multi-scale features trong Object Detection?

Ôn lại kiến thức. Multi-scale features là gì và tại sao chúng lại cần thiết cho Object Detection.

0 0 20

- vừa được xem lúc

[Paper Explain] RTMDet: YOLO của OpenMMLab

Mở đầu. Mình khá là thích OpenMMLab, một team nghiên cứu đã cung cấp rất nhiều repo tăng tốc các thử nghiệm như MMDetection, MMSegmentation, MMCV,.

0 0 24

- vừa được xem lúc

Hành trình cùng Junction X Hanoi 2023

Hành trình Junction X (P1). Xin chào các bạn ! Mình là Duy , là một kẻ thích phá cách và tìm tòi về AI , mình hiện tại vẫn là sinh viên năm thứ 4 thôi ,nên về kiến thức bài viết nếu còn thiếu sót mon

0 0 23

- vừa được xem lúc

Zero-shot Object Detection with Detic

Gần đây chúng ta đã quá quen thuộc với từ khóa "zero-shot", một trong những ví dụ điểm hình của nó chính là ChatGPT của OpenAI đang làm mưa làm gió trên khắp các diễn đàn kể cả không liên quan tới trí

0 0 30

- vừa được xem lúc

YOLOv4 - Kỷ nguyên mới cho những mô hình họ YOLO

Trong lĩnh vực Computer Vision, bài toán Object Detection là một bài toán hết sức phổ biến. Như cái tên gọi của nó, mục tiêu của bài toán này là phát hiện và phân loại ra những vật thể tồn tại ở trong

0 0 42

- vừa được xem lúc

MAP TRONG OBJECT DETECTION

Xin chào các bạn hôm nay tôi sẽ trình bày một metric rất phổ biến trong object detection là mAP. Đây là một metric tương đối phức tạp so với các metrics được dùng trong classification như accuracy, F1

0 0 17

- vừa được xem lúc

Tổng quan Super-resolution và các bài toán về Object Detection

. Đọc bài viết trên Pixta Vietnam tại đây: https://pixta.vn/tong-quan-ve-super-resolution-va-object-detection. . 1.

0 0 28

- vừa được xem lúc

[Paper Explain] TOOD: Thống nhất Classification và Localization cho Object Detection

Tại sao lại là TOOD. Cách giải quyết vấn đề dễ hiểu, trực quan, kèm theo chứng minh về mặt hình ảnh rõ ràng. Author thân thiện :v. .

0 0 26

- vừa được xem lúc

[Paper Explain] YOLOv7: Sử dụng các "trainable bag-of-freebies" đưa YOLO lên một tầm cao mới (phần 3)

Mở đầu. Trong phần 1 của series giới thiệu YOLOv7, mình đã nói qua về các khái niệm, kĩ thuật sẽ xuất hiện trong YOLOv7, các bạn có thể đọc lại ở đây: https://viblo.

0 0 32

- vừa được xem lúc

DINO: SOTA của Object Detection có gì hay ho

1. Lời mở đầu.

0 0 29

- vừa được xem lúc

RCNet: Kiến trúc FPN đỉnh cao cho object detection ?

Giới thiệu chung. Kiến trúc FPN ( feature pyramid network) từ lâu đã được sử dụng trong object detection cho nhiệm vụ tăng cường thông tin của một mức scale bằng cách fusion đặc trưng từ scale trước đ

0 0 31

- vừa được xem lúc

[Paper Explain] YOLOv7: Sử dụng các "trainable bag-of-freebies" đưa YOLO lên một tầm cao mới (phần 2)

Mở đầu. Ở bài viết lần trước, mình đã trình bày sơ qua các kiến thức các bạn sẽ gặp phải trong YOLOv7, nếu muốn các bạn có thể đọc lại ở đây: https://viblo.

0 0 33