Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Отслеживание объектов с помощью YOLOv8: отслеживание транспортных средств, подсчет (въезд и выезд) и оценка скорости
Отслеживание объектов с помощью YOLOv8: отслеживание транспортных средств, подсчет (въезд и выезд) и оценка скорости
В видеоруководстве описывается, как реализовать отслеживание объектов, подсчет транспортных средств и оценку скорости с помощью YOLOv8 и DeepSORT. Докладчик делится ссылкой на репозиторий GitHub, содержащий код, и рассказывает о процессе клонирования репозитория, загрузки файлов DeepSORT, импорта соответствующих библиотек и определения списка DQ данных для отслеживания объектов. Они также объясняют, как определить направление транспортного средства и соответственно увеличить счетчик. Кроме того, ведущий показывает, как оценить скорость транспортных средств, применяя формулу евклидова расстояния на основе координат X и Y отслеживаемых объектов, и настроить пространство для отображения подсчета. В конечном итоге выходные данные скрипта показывают количество объектов и их скорость, что указывает на то, что реализация прошла успешно.
Автоматическое распознавание номерных знаков с использованием YOLOV8 и EasyOCR (изображения и видео)
Автоматическое распознавание номерных знаков с использованием YOLOV8 и EasyOCR (изображения и видео)
В этом видео на YouTube ведущий объясняет, как реализовать автоматическое распознавание номерных знаков с помощью YOLOV8 и EasyOCR. Они проводят зрителей через процесс внедрения, используя записную книжку Google Colab и репозиторий GitHub, предоставляя пошаговые инструкции и объясняя, как установить зависимости и загрузить необходимый набор данных. Докладчик демонстрирует успешность модели и процесс проверки, а также объясняет, как использовать EasyOCR для чтения номерных знаков. Они проходят последние этапы запуска скрипта и сталкиваются с некоторыми ошибками, которые они исправляют, что приводит к впечатляющим результатам. Хотя скрипт распознавания номерных знаков будет предоставлен только в репозитории GitHub докладчика для сторонников Patreon, зрители могут узнать об изменениях, внесенных в файл predict.py для получения аналогичных результатов.
Обнаружение и отслеживание объектов в реальном времени с использованием YOLOv8 в пользовательском наборе данных: полное руководство
Обнаружение и отслеживание объектов в реальном времени с использованием YOLOv8 в пользовательском наборе данных: полное руководство
В этом видеоруководстве ведущий представляет пользовательский набор данных, содержащий изображения автомобилей, грузовиков, мотоциклов, пикапов, самолетов и автомобилей для кемпинга, который используется для демонстрации реализации YOLOv8 с обнаружением и отслеживанием. Они объясняют важность сбалансированного набора данных и предоставляют пошаговые инструкции по навигации по репозиторию GitHub, настройке необходимой среды и внедрению отслеживания объектов с использованием алгоритма глубокой сортировки. Докладчик также обсуждает матрицу путаницы и важность потерь при обучении и проверке при проверке точности модели путем выполнения вывода с демонстрационным видео, загруженным с Google Диска. В заключение они делятся файлом совместной записной книжки с заинтересованными лицами.
Сегментация и отслеживание объектов в реальном времени с использованием YOLOv8 в пользовательском наборе данных: полное руководство
Сегментация и отслеживание объектов в реальном времени с использованием YOLOv8 в пользовательском наборе данных: полное руководство
Этот видеоурок представляет собой исчерпывающее руководство по использованию YOLOv8 для сегментации объектов в реальном времени и отслеживания пользовательских наборов данных. В учебнике рассматривается весь процесс, включая импорт наборов данных, обучение пользовательских моделей с использованием алгоритмов YOLOv8 и Deep Sort, а также тестирование моделей на демонстрационных видеороликах. Докладчик предоставляет код и библиотеки, необходимые для реализации, и демонстрирует результаты прогнозов модели. Они также объясняют матрицу путаницы и предоставляют ссылки для доступа к выходным видео и полярным файлам на GitHub. В целом, это руководство — отличный ресурс для всех, кто хочет узнать о сегментации и отслеживании объектов с помощью YOLOv8.
Обнаружение дорожных знаков и светофоров и распознавание цвета с использованием YOLOv8
Обнаружение дорожных знаков и светофоров и распознавание цвета с использованием YOLOv8
В этом учебном пособии на YouTube демонстрируется использование YOLOv8 для обнаружения дорожных знаков и распознавания цветов. Ведущий представляет набор данных, который содержит 17 различных классов дорожных знаков со сбалансированным распределением изображений. Модель YOLOv8 обучена и настроена более чем на 100 эпох, что дает хорошие средние показатели точности для iou50 и ioub50. Докладчик демонстрирует, как интерпретировать матрицу путаницы и проверять модель на наборе данных проверки. Затем модель тестируется на двух демонстрационных видеороликах, оба из которых показывают точные результаты обнаружения. В целом, YOLOv8 хорошо справляется с обнаружением дорожных знаков и светофоров.
Обнаружение выбоин и сегментация с использованием YOLOv8 (изображения и видео) | Пользовательский набор данных | Полное руководство
Обнаружение выбоин и сегментация с использованием YOLOv8 (изображения и видео) | Пользовательский набор данных | Полное руководство
В этом видео показано, как создать собственный набор данных для обнаружения и сегментации выбоин с помощью YOLOv8. Докладчик показывает шаги по клонированию и аннотированию данных изображений и рекомендует использовать Google Collab для обучения модели. Также обсуждаются необходимые зависимости для YOLOv8, а также настройка местоположения набора данных и обучение модели. Модель достигла средней средней точности 0,532 для обнаружения и 0,531 для сегментации, а также показала хорошие результаты при обнаружении выбоин на видео. Ведущий завершает видео после проверки пользовательской модели и достижения хороших результатов.
Обнаружение и отслеживание пользовательских объектов YOLOv8 | Обнаружение кораблей | Полное руководство
Обнаружение и отслеживание пользовательских объектов YOLOv8 | Обнаружение кораблей | Полное руководство
Учебное пособие на YouTube описывает реализацию YOLOv8 с отслеживанием объектов глубокой сортировки в пользовательском наборе данных обнаружения кораблей. В видео рассказывается, как загрузить набор данных из RoboFlow, настроить проект в Expense ID и обучить модель в Google Colab. Сценарий обучения был запущен для 70 эпох, и в результате средняя точность составила 0,968 при IOU 50. Докладчик анализирует графики потерь и средней точности, чтобы показать, что обучение для большего количества эпох даст лучшие результаты. Затем они демонстрируют, как проверить модель на наборе данных проверки, и показывают среднюю точность на изображениях набора данных проверки. Наконец, они показывают несколько демонстрационных видеороликов модели в действии, включая пример ложного прогноза.
YOLOv8 и VGG16 для распознавания лиц, определения пола, подсчета лиц и отслеживания людей | Пользовательский набор данных
YOLOv8 и VGG16 для распознавания лиц, определения пола, подсчета лиц и отслеживания людей | Пользовательский набор данных
В видеоуроке объясняется процесс обнаружения лиц, классификации по полу, подсчета лиц и отслеживания людей с использованием моделей YOLOv8 и VGG16. Учебное пособие охватывает различные аспекты реализации и обучения этих моделей, включая подготовку данных, увеличение данных, тонкую настройку предварительно обученной модели VGG16, использование трансферного обучения и обучение модели YOLOv8 распознаванию лиц. Докладчик также объясняет, как подключить Google Диск к блокноту Google Colab, получить доступ к наборам данных изображений и преобразовать их, загрузить необходимые библиотеки и интегрировать отслеживание объектов с помощью глубокой сортировки. В руководстве представлены подробные объяснения кода для рисования ограничивающих рамок вокруг обнаруженных объектов, интеграции модели классификации по полу, подсчета количества лиц в кадре и присвоения каждому обнаруженному лицу уникального идентификатора с помощью deepsort.update.
Счетчик посетителей с использованием YOLOv8 и отслеживания объектов | Подсчет людей (вход и выход)
Счетчик посетителей с использованием YOLOv8 и отслеживания объектов | Подсчет людей (вход и выход)
В видео объясняется, как создать счетчик посетителей с помощью YOLOv8 и отслеживания объектов. Процесс включает в себя обнаружение объектов с уникальными идентификаторами, определение координат центра обнаруженного объекта, отслеживание объектов с помощью Deep SORT и обнаружение пересечения объектами определенных линий для подсчета количества людей, входящих и выходящих из определенной области. Уникальные идентификаторы хранятся в списках для подсчета людей, входящих и выходящих из зоны, а подсчет графически отображается зелеными и красными кружками. Видео также предоставляет код для проекта и демонстрирует вывод системы в режиме реального времени.
Обнаружение, отслеживание, размытие и подсчет объектов в реальном времени с использованием YOLOv8: пошаговое руководство
Обнаружение, отслеживание, размытие и подсчет объектов в реальном времени с использованием YOLOv8: пошаговое руководство
В этом руководстве основное внимание уделяется реализации размытия и подсчета объектов с обнаружением и отслеживанием объектов в реальном времени с использованием YOLOv8. В руководстве представлены шаги для загрузки необходимых файлов, включая файлы глубокой сортировки для отслеживания объектов и образец видео для тестирования. В учебнике используется библиотека OpenCV CV2 для размытия обнаруженных объектов и предоставляется код для обнаружения, отслеживания и размытия объектов. Докладчик демонстрирует процесс определения координат ограничивающей рамки, кадрирования изображения и применения функции размытия. Кроме того, ведущий объясняет код для подсчета общего количества объектов в каждом кадре с помощью словаря и демонстрирует, как код обнаруживает, отслеживает и размывает объекты при отображении общего количества объектов в каждом кадре. В целом результаты хорошие, в описании указан GitHub-репозиторий проекта.