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Rastreamento de objetos em tempo real usando YOLOv8 e DeepSORT | Contagem de Veículos (Entrada e Saída de Veículos)
Rastreamento de objetos em tempo real usando YOLOv8 e DeepSORT | Contagem de Veículos (Entrada e Saída de Veículos)
O vídeo demonstra a implementação do rastreamento de objetos em tempo real usando YOLOv8 e DeepSORT para contar o número de veículos entrando e saindo de uma rodovia. O apresentador fornece um guia passo a passo, começando com a clonagem do repositório GitHub, instalando os pacotes necessários, configurando o diretório e examinando o script de rastreamento. O tutorial aborda o uso de filas duplas, pré-processamento, regressão não máxima e função Deep SORT para gerar IDs exclusivos e determinar nomes de classe. O apresentador também explica como adicionar um recurso de contagem de veículos usando uma linha na tela, e cada vez que a trilha de um veículo se cruza com essa linha, a contagem aumenta. A interface do usuário é definida usando uma função específica. Por fim, o apresentador mostra como a saída atual do script pode detectar cruzamentos com a linha e contar os veículos entrando e saindo da área.
Segmentação e rastreamento de objetos em tempo real usando YOLOv8 | Contagem de Veículos (Entradas e Saídas)
Segmentação e rastreamento de objetos em tempo real usando YOLOv8 | Contagem de Veículos (Entradas e Saídas)
Este tutorial em vídeo se concentra na implementação de segmentação e rastreamento de objetos em tempo real usando o YOLOv8 e o algoritmo de classificação profunda. Especificamente, demonstra como contar e distinguir entre os diferentes subtipos de veículos que entram e saem de uma determinada área. O tutorial abrange vários aspectos, incluindo estimativa de velocidade, medição de direção e segmentação e rastreamento precisos de cada veículo com seu ID e trilhas. O apresentador também fornece as etapas necessárias para implementar isso em vários IDEs e oferece o código final para seus apoiadores do Patreon.
Rastreamento de objetos com YOLOv8: rastreamento de veículos, contagem (entrada e saída) e estimativa de velocidade
Rastreamento de objetos com YOLOv8: rastreamento de veículos, contagem (entrada e saída) e estimativa de velocidade
O tutorial em vídeo descreve como implementar rastreamento de objetos, contagem de veículos e estimativa de velocidade usando YOLOv8 e DeepSORT. O apresentador compartilha um link para o repositório GitHub contendo o código e percorre o processo de clonagem do repositório, download de arquivos DeepSORT, importação de bibliotecas relevantes e definição de uma lista DQ de dados para rastrear objetos. Eles também explicam como determinar a direção do veículo e incrementar a contagem de acordo. Além disso, o apresentador mostra como estimar a velocidade dos veículos implementando a fórmula de distância euclidiana com base nas coordenadas X e Y dos objetos rastreados e configura um espaço para a exibição da contagem. Por fim, a saída do script mostra contagens e velocidades de objetos, indicando assim que a implementação foi bem-sucedida.
Reconhecimento automático de placas de veículos usando YOLOV8 e EasyOCR (imagens e vídeos)
Reconhecimento automático de placas de veículos usando YOLOV8 e EasyOCR (imagens e vídeos)
Neste vídeo do YouTube, o apresentador explica como implementar o reconhecimento automático de placas usando YOLOV8 e EasyOCR. Eles guiam os visualizadores pelo processo de implementação usando um bloco de anotações do Google Colab e um repositório GitHub, fornecendo instruções passo a passo e explicando como instalar dependências e baixar o conjunto de dados necessário. O apresentador demonstra a taxa de sucesso do modelo e o processo de validação, além de explicar como usar o EasyOCR para ler placas de veículos. Eles percorrem as etapas finais da execução do script e encontram alguns erros que corrigem, resultando em resultados impressionantes. Embora o script de reconhecimento da placa de licença seja fornecido apenas no repositório GitHub do apresentador para os apoiadores do Patreon, os visualizadores podem aprender sobre as alterações feitas no arquivo predict.py para obter resultados semelhantes.
Detecção e rastreamento de objetos em tempo real usando YOLOv8 no conjunto de dados personalizado: tutorial completo
Detecção e rastreamento de objetos em tempo real usando YOLOv8 no conjunto de dados personalizado: tutorial completo
Neste tutorial em vídeo, o apresentador apresenta um conjunto de dados personalizado contendo imagens de carros, caminhões, motocicletas, picapes, aviões e carros de camping, que é usado para demonstrar a implementação do YOLOv8 com detecção e rastreamento. Eles explicam a importância de um conjunto de dados equilibrado e fornecem instruções passo a passo para navegar no repositório GitHub, configurar o ambiente necessário e implementar o rastreamento de objetos usando o algoritmo de classificação profunda. O apresentador também discute a matriz de confusão e a importância das perdas de treinamento e validação enquanto testa a precisão do modelo executando a inferência com um vídeo de demonstração baixado do Google Drive. Eles concluem compartilhando o arquivo do caderno de colaboração para os interessados.
Segmentação e rastreamento de objetos em tempo real usando YOLOv8 no conjunto de dados personalizado: tutorial completo
Segmentação e rastreamento de objetos em tempo real usando YOLOv8 no conjunto de dados personalizado: tutorial completo
Este tutorial em vídeo é um guia abrangente sobre o uso do YOLOv8 para segmentação e rastreamento de objetos em tempo real em conjuntos de dados personalizados. O tutorial percorre todo o processo, incluindo a importação de conjuntos de dados, o treinamento de modelos personalizados usando os algoritmos YOLOv8 e Deep Sort e o teste dos modelos em vídeos de demonstração. O palestrante fornece o código e as bibliotecas necessárias para a implementação e mostra os resultados das previsões do modelo. Eles também explicam a matriz de confusão e fornecem links para acessar os vídeos de saída e os arquivos polares no GitHub. No geral, este tutorial é um ótimo recurso para quem quer aprender sobre segmentação e rastreamento de objetos usando o YOLOv8.
Detecção de sinais de trânsito e semáforos e reconhecimento de cores usando YOLOv8
Detecção de sinais de trânsito e semáforos e reconhecimento de cores usando YOLOv8
Este tutorial do YouTube mostra o uso do YOLOv8 para detecção de sinais de trânsito e reconhecimento de cores. O apresentador apresenta o conjunto de dados, que contém 17 classes diferentes de sinais de trânsito com uma distribuição equilibrada de imagens. O modelo YOLOv8 é treinado e ajustado em mais de 100 épocas, resultando em boas pontuações médias de precisão para iou50 e ioub50. O apresentador demonstra como interpretar a matriz de confusão e validar o modelo no conjunto de dados de validação. O modelo é então testado em dois vídeos de demonstração, ambos mostrando resultados de detecção precisos. No geral, o YOLOv8 funciona bem para detectar sinais de trânsito e semáforos.
Detecção e segmentação de buracos usando YOLOv8 (imagens e vídeos) | Conjunto de Dados Personalizado | Guia Completo
Detecção e segmentação de buracos usando YOLOv8 (imagens e vídeos) | Conjunto de Dados Personalizado | Guia Completo
Este vídeo demonstra como criar um conjunto de dados personalizado para detecção e segmentação de buracos usando o YOLOv8. O apresentador mostra as etapas para clonar e anotar os dados da imagem e recomenda o uso do Google Collab para treinar o modelo. As dependências necessárias para o YOLOv8 também são discutidas, bem como a configuração do local do conjunto de dados e o treinamento do modelo. O modelo alcançou uma precisão média média de 0,532 para detecção e 0,531 para segmentação e teve um bom desempenho na detecção de buracos em vídeos. O apresentador conclui o vídeo após validar o modelo personalizado e obter bons resultados.
Detecção e rastreamento de objetos personalizados YOLOv8 | Detecção de Navios | Tutorial Completo
Detecção e rastreamento de objetos personalizados YOLOv8 | Detecção de Navios | Tutorial Completo
O tutorial do YouTube cobre a implementação do YOLOv8 com rastreamento de objeto de classificação profunda em um conjunto de dados de detecção de navio personalizado. O vídeo discute como baixar o conjunto de dados do RoboFlow, configurar um projeto no Expense ID e treinar o modelo no Google Colab. O script de treinamento foi executado por 70 épocas e resultou em uma precisão média média de 0,968 com IOU 50. O apresentador analisa os gráficos de perda e precisão média para mostrar que treinar por mais épocas produzirá melhores resultados. Em seguida, eles demonstram como validar o modelo em um conjunto de dados de validação e mostram a precisão média média nas imagens do conjunto de dados de validação. Finalmente, eles mostram alguns vídeos de demonstração do modelo em ação, incluindo um exemplo de uma previsão falsa.
YOLOv8 e VGG16 para Face, Detecção de Gênero, Contagem de Faces e Rastreamento de Pessoas | Conjunto de dados personalizado
YOLOv8 e VGG16 para Face, Detecção de Gênero, Contagem de Faces e Rastreamento de Pessoas | Conjunto de dados personalizado
O tutorial em vídeo explica o processo de detecção facial, classificação de gênero, contagem facial e rastreamento de pessoas usando os modelos YOLOv8 e VGG16. O tutorial abrange vários aspectos da implementação e treinamento desses modelos, incluindo preparação de dados, aumento de dados, ajuste fino do modelo VGG16 pré-treinado, usando aprendizado de transferência e treinamento do modelo YOLOv8 para detecção facial. O apresentador também explica como montar um Google Drive em um notebook do Google Colab, acessar e converter conjuntos de dados de imagens, baixar as bibliotecas necessárias e integrar o rastreamento de objetos usando o deepsort. O tutorial fornece explicações de código detalhadas para desenhar caixas delimitadoras em torno de objetos detectados, integrando o modelo de classificação de gênero, contando o número de faces em um quadro e atribuindo a cada face detectada uma ID exclusiva usando deepsort.update.