Tag Yolo
Tìm kiếm bài viết trong Tag Yolo
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 17
[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 10
[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 14
Xây Dựng WebApp Đọc Biển Số Xe Sử Dụng YOLOv6 + Tesseract OCR + Streamlit
Giới thiệu bài toán. Phát hiện biển số xe là công nghệ thị giác máy tính cho phép tự động nhận dạng biển số xe trong hình ảnh hoặc luồng video.
0 0 18
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 20
[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 23
[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 23
[Paper Explain] YOLOv7: Sử dụng các "trainable bag-of-freebies" đưa YOLO lên một tầm cao mới (Phần 1)
Mở đầu. Chắc hẳn mọi người đã không còn xa lạ gì với cái tên YOLO, làm mưa làm gió trong bài toán Object Detection với tốc độ cực nhanh mà vẫn có độ chính xác khá cao.
0 0 38
ByteTrack: Multi-object detector hiện đại nhất hiện nay 🐱👓
1. Giới thiệu.
0 0 33
Tổng hợp kiến thức từ YOLOv1 đến YOLOv5 (Phần 3)
Mở đầu. Đây là bài viết cuối cùng trong chuỗi series giải thích họ nhà YOLO, lần này tập trung vào YOLOv4 và YOLOv5.
0 0 105
Tổng hợp kiến thức từ YOLOv1 đến YOLOv5 (Phần 2)
Mở đầu. Tiếp tục với series giải thích họ nhà YOLO, lần này là YOLOv2 và YOLOv3.
0 0 28
Tổng hợp kiến thức từ YOLOv1 đến YOLOv5 (Phần 1)
Mở đầu. Object Detection là một bài toán phổ biến trong Computer Vision.
0 0 65
[Paper Explain] YOLOX: đi ngược lại những người tiền nhiệm
Những nghiên cứu mới xuất hiện mới với tốc độ cực nhanh trong ngành trí tuệ nhân tạo nói chung và thị giác máy tính nói riêng. Nghiên cứu sau dựa trên nghiên cứu trước.
0 0 75
[Paper Explain] YOLOR: Unified Network for Multiple Tasks
YOLO có lẽ là một trong những họ giải thuật được phát triển nhiều phiên bản nhất. Chúng ta đã có YOLOv1 đến YOLOv5 và mới nhất hiện nay là hai phiên bản YOLOR và YOLOX.
0 0 25
YOLOv1 - Ý tưởng chính
Mở đầu. Trong bài này chúng ta sẽ cùng tìm hiểu các ý chính về YOLOv1. Inference. .
0 0 89
[YOLO series] p2. Build YOLO from scratch
1. Introduction. . Trong bài trước Lý thuyết YOLO và YOLOv2, mình đã viết về lý thuyết, tư tưởng, ưu nhược điểm của YOLO.
0 0 29
[YOLO series] p1. Lý thuyết YOLO và YOLOv2
Trong lĩnh vực computer vision, có rất nhiều chủ đề, bài toán mà con người vẫn đang cố gắng tối ưu: classification, object detection/recognition, semantic segmentation, style transfer... Trong đó obje
0 0 179