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 Opencv и Python
Отслеживание объектов с помощью Opencv и Python
Видеоруководство по отслеживанию объектов с помощью OpenCV и Python объясняет разницу между обнаружением объектов и отслеживанием объектов и показывает, как создать файл отслеживания объектов для эффективного отслеживания. В видео описаны необходимые файлы, такие как видео и файл отслеживания объектов, а также показано, как кодировать файл main.py для отображения видео в реальном времени. В учебнике также рассказывается, как удалить мелкие элементы из маски и определить интересующую область, чтобы извлечь часть изображения, чтобы сфокусироваться на транспортных средствах. Видео завершается объяснением процесса отслеживания объектов и добавлением к объектам уникальных идентификаторов для их правильного подсчета. Однако в учебнике говорится, что этот метод не идеален, но служит отличным введением в отслеживание объектов, и рекомендуется более углубленный курс по OpenCV и глубокому обучению.
Дорожная карта компьютерного зрения | Как стать инженером по компьютерному зрению
Дорожная карта компьютерного зрения | Как стать инженером по компьютерному зрению
В этом видео представлена дорожная карта для того, чтобы стать инженером по компьютерному зрению, разделяя процесс обучения на четыре модуля: Python и OpenCV, робототехника и низкоуровневое программирование, искусственный интеллект и дополнительные темы. Подчеркивается важность практических проектов, связанных с физическими устройствами, такими как робототехника и Arduino, наряду с необходимостью иметь базовое понимание математики. Спикер также рассказывает о конкурсах и проектах, которые могут помочь начинающим инженерам по компьютерному зрению отточить свои навыки. Кроме того, подчеркивается важность навыков межличностного общения, таких как документация и знание программных инструментов, таких как Git и Docker. Наконец, рекомендуется получить степень в области математики, науки о данных, информатики или инженерии, хотя возможно и самостоятельное обучение в рамках проектов и курсов.
КЛАССИФИКАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ с пользовательским набором данных Yolov8 | Учебник по компьютерному зрению
Код: https://github.com/computervisioneng/image-classification-yolov8
КЛАССИФИКАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ с пользовательским набором данных Yolov8 | Учебник по компьютерному зрению
В этом разделе ведущий объясняет, как выбрать лучшую модель для проекта, и дает предложения между выбором последней модели, созданной в процессе обучения, или выбором модели с наивысшей точностью. Решение зависит от различных факторов, включая данные, проблему, вариант использования и процесс обучения. Спикер также объясняет, как сделать все выводы и предсказать новые выборки, импортировав YOLO и указав абсолютный путь к модели, используя изображение с локального компьютера и показав результаты. Результаты предоставляют много информации, включая вероятности и названия категорий, на которых обучался классификатор изображений.
Обучение обнаружению объектов Yolov8 на пользовательском наборе данных | Пошаговое руководство | Учебник по компьютерному зрению
Код: https://github.com/computervisioneng/train-yolov8-custom-dataset-step-by-step-guide
Обучение обнаружению объектов Yolov8 на пользовательском наборе данных | Пошаговое руководство | Учебник по компьютерному зрению
В этом видеоруководстве представлено пошаговое руководство по обучению детектора объектов с помощью YOLOv8 на пользовательском наборе данных для приложений компьютерного зрения. Учебное пособие охватывает такие важные аспекты, как сбор данных, аннотации, форматирование и обучение, а также значение анализа графиков функции потерь и реальных примеров для оценки производительности модели. В руководстве особое внимание уделяется использованию инструмента CVAT для аннотаций, соблюдению требуемого формата данных YOLOv8 и созданию файла конфигурации YAML. В учебнике также демонстрируется использование Google Colab и PyCharm для обучения и тестирования детектора объектов.
Видео демонстрирует производительность модели обнаружения объектов YOLOv8, обученной на наборе данных альпаки. Спикер использует скрипт Python для загрузки видео и выполнения прогнозов, показывая почти идеальное обнаружение в одних случаях и стабильное обнаружение в других, с некоторыми пропущенными обнаружениями в одном видео. Докладчик рекомендует проанализировать функции потерь при обучении и проверке и решить, есть ли возможности для улучшения, прежде чем снова обучать модель, чтобы получить более мощную и более производительную модель.
Обнаружение объектов Yolov8 + отслеживание объектов глубокой сортировки | Учебник по компьютерному зрению
Код: https://github.com/computervisioneng/object-tracking-yolov8-deep-sort
Обнаружение объектов Yolov8 + отслеживание объектов глубокой сортировки | Учебник по компьютерному зрению
В этом видеоуроке показано, как реализовать систему обнаружения и отслеживания объектов с использованием YOLOv8 и глубокой сортировки. Ведущий проходит процесс шаг за шагом, от настройки среды, загрузки и обнаружения объектов в видео с помощью YOLOv8 до отслеживания обнаруженных объектов с течением времени с помощью глубокой сортировки. Они также объясняют важность создания правильной файловой структуры и установки необходимых зависимостей. После извлечения обнаружений из YOLOv8 применяется отслеживание объектов Deep Sort для отслеживания обнаруженных объектов с течением времени. Наконец, ведущий объясняет, как сохранить окончательные выходные кадры в видеофайл, и предлагает зрителям изменить порог обнаружения для большей точности.
Сегментация изображений с пользовательским набором данных Yolov8 | Учебник по компьютерному зрению
Код: https://github.com/computervisioneng/image-segmentation-yolov8
Данные: https://drive.google.com/drive/folders/1JvA2IvHBy2QOnAtPtoy4JbEEmtbz5dnK .
Сегментация изображений с пользовательским набором данных Yolov8 | Учебник по компьютерному зрению
В этом руководстве рассматривается процесс аннотирования изображений и создания бинарной маски для семантической сегментации, форматирования и структурирования набора данных для обучения с помощью YoloV8, обучения модели в Google Collab, анализа результатов обучения и создания прогнозов с использованием скрипта Python. Докладчик подчеркивает важность структурирования файловой системы и анализа функции потерь и показателей проверки для обучения хорошей модели для пользовательского набора данных YoloV8. Они также обсуждают влияние ошибочных данных на качество прогнозов и рекомендуют использовать прогнозы текущей модели для обучения новой и улучшенной модели. В целом, учебник представляет собой исчерпывающее руководство по сегментации изображений с помощью пользовательского набора данных YoloV8.
Обнаружение объектов Tensorflow за 5 часов с помощью Python | Полный курс с 3 проектами
Получить код Tensorflow Object Detection Python Code Course Code: https://github.com/nicknochnack/TFODCourse
Приложение React для обнаружения объектов Tensorflow: https://github.com/nicknochnack/TFODApp
Обнаружение объектов Tensorflow для Raspberry Pi: https://github.com/nicknochnack/TFODRPi
Обнаружение объектов Tensorflow за 5 часов с помощью Python | Полный курс с 3 проектами
Часть 1
Часть 2
Часть 3
Часть 4
Часть 5
в разные стороны, используя обе руки и наблюдая за тем, как работает модель. Затем он замораживает график, экспортирует его и конвертирует в tensorflow.js. Он также объясняет, как загрузить модель в IBM Cloud Object Store, и выполняет шаги, доступные в репозитории github. Затем инструктор клонирует репозиторий, открывает новую командную строку и показывает, как перейти к нужным папкам.
Часть 6
Автоматическое распознавание номерных знаков с использованием Tensorflow и EasyOCR Полный курс за 2 часа | питон
Jupyter Notebook: https://github.com/nicknochnack/RealTimeAutomaticNumberPlateRecognition
Код: https://github.com/nicknochnack/TFODCourse
Автоматическое распознавание номерных знаков с использованием Tensorflow и EasyOCR Полный курс за 2 часа | питон
Видео на YouTube под названием «Автоматическое распознавание номерных знаков с использованием Tensorflow и полного курса EasyOCR за 2 часа | Python» содержит подробное руководство по созданию точной и эффективной системы автоматического распознавания номерных знаков (ANPR) с использованием Tensorflow и EasyOCR. Система ANPR использует двухкомпонентную систему: TensorFlow используется для обнаружения интересующей области номерного знака, а EasyOCR извлекает текст из обнаруженной области. Видео охватывает целый ряд тем, от настройки виртуальных сред и установки необходимых зависимостей до подготовки данных для обучения и устранения ошибок, которые могут возникнуть во время обучения. В целом, зрители могут получить подробное представление о том, как построить систему распознавания номеров производственного уровня с возможностями обнаружения изображений в реальном времени или стандартными возможностями.
Учебник YouTube по автоматическому распознаванию номерных знаков (ANPR) с TensorFlow и EasyOCR рассказывает, как точно определять номерные знаки с помощью обнаружения объектов и как извлекать номерные знаки с помощью OCR. Преподаватель обсуждает, как фильтровать текст по размеру и координатам, чтобы извлечь из таблички только нужную информацию. Они демонстрируют, как распределять ресурсы графического процессора и ограничивать потребление памяти для TensorFlow, извлекать оценки изображений, классы и блоки, которые проходят порог обнаружения, и применять распознавание символов с помощью EasyOCR. Кроме того, в видео рассказывается, как сохранить результаты вывода в файл CSV и путь к папке как для результатов в реальном времени, так и для изображений. Спикер подчеркивает, что код доступен для зрителей, и призывает их обращаться за помощью и делиться своими отзывами.
Обучение с подкреплением за 3 часа | Полный курс с использованием Python
Код: https://github.com/nicknochnack/ReinforcementLearningCourse
Обучение с подкреплением за 3 часа | Полный курс с использованием Python
00:00:00 - 01:00:00 Видеокурс «Обучение с подкреплением за 3 часа» охватывает ряд тем обучения с подкреплением, включая практическую реализацию и преодоление разрыва между теорией и практикой. Курс охватывает все, от настройки среды RL до создания пользовательских сред, с акцентом на обучение агентов обучения с подкреплением и их оценку с использованием различных алгоритмов и архитектур. Обсуждаются популярные приложения RL, такие как робототехника и игры, а также ограничения RL, такие как предположение о марковской среде и возможность нестабильного обучения. В курсе используются Stable Baselines, библиотека RL с открытым исходным кодом и OpenAI Gym для создания симулированных сред. Преподаватель объясняет различные типы пробелов, используемые для представления действий и значений, которые агенты могут принимать в среде, а также различные алгоритмы RL, такие как A2C и PPO. Подчеркивается важность понимания среды перед внедрением алгоритмов, и пользователи получают инструкции по настройке вычислительной платформы для обучения с подкреплением, выбору подходящих алгоритмов RL, а также обучению и тестированию модели.
01:00:00 - 02:00:00 В этом видео на YouTube представлен трехчасовой курс по обучению с подкреплением с использованием Python. Инструктор объясняет основные компоненты обучения с подкреплением, включая агента, среду, действие и вознаграждение. В этом разделе обсуждается, как определить среду, обучить модель с помощью обучения с подкреплением и просмотреть журналы обучения с помощью TensorBoard для мониторинга процесса обучения. Лектор также охватывает другие темы, такие как сохранение и перезагрузка обученной модели, тестирование и улучшение производительности модели, определение сетевой архитектуры для пользовательского актера и функции значения в нейронной сети, а также использование обучения с подкреплением для игры в игру Atari Breakout. Кроме того, курс включает в себя три проекта, которые учащиеся будут создавать с использованием методов обучения с подкреплением, включая игру Breakout в Atari, создание гоночного автомобиля для автономного вождения и создание пользовательских сред с использованием пространств OpenAI Gym.
02:00:00 - 03:00:00 Это видео на YouTube под названием «Обучение с подкреплением за 3 часа | Полный курс с использованием Python» охватывает различные темы, связанные с обучением с подкреплением. Инструктор демонстрирует, как обучить агента обучения с подкреплением играм Atari и автономному вождению в среде гоночного автомобиля. Они также представляют различные зависимости OpenAI для тренажерного зала, помощники и стабильные базовые уровни, а также различные типы пространств для обучения с подкреплением. Кроме того, в видео рассказывается, как создать пользовательскую среду для обучения с подкреплением, определить состояние среды, ее области наблюдения и действия, протестировать и обучить модель, а также сохранить обученную модель после обучения. Инструктор также обсуждает важность обучения моделей в течение более длительных периодов времени для повышения производительности и призывает зрителей обращаться к нам, если они столкнутся с какими-либо трудностями.
Часть 2
Часть 3
Детектирование языка жестов с использованием ACTION RECOGNITION с Python | Модель глубокого обучения LSTM
Код: https://github.com/nicknochnack/ActionDetectionforSignLanguage
Детектирование языка жестов с использованием ACTION RECOGNITION с Python | Модель глубокого обучения LSTM
В этом видео докладчик объясняет, как создать поток обнаружения языка жестов в реальном времени с использованием обнаружения действий и ключевых моделей. Докладчик использует OpenCV и MediaPipe Holistic для извлечения ключевых точек из рук, лица и тела, а затем TensorFlow и Keras для построения модели LSTM, которая предсказывает действие, демонстрируемое в последовательности кадров. Ведущий выполняет процесс доступа и извлечения ключевых точек с веб-камеры, настраивает цикл для доступа к веб-камере и упрощает определение языка жестов, применяя ориентиры к последнему захваченному кадру с веб-камеры. Они также демонстрируют, как изменить код для обработки отсутствующих ключевых точек и добавить обработку ошибок в модель позы и обнаружение ориентиров лица. Наконец, ведущий объясняет функцию извлечения ключевых точек для обнаружения языка жестов с помощью распознавания действий с помощью Python.
Видео содержит подробное объяснение того, как создать модель обнаружения языка жестов с помощью распознавания действий с помощью Python. Чтобы собрать данные, ведущий создает папки для каждого действия и последовательности и изменяет цикл MediaPipe, чтобы собирать 30 значений ключевых точек для каждого видео для каждого действия. Данные предварительно обрабатываются путем создания меток и функций для модели глубокого обучения LSTM, а модель обучается с использованием TensorFlow и Keras. Обученная модель оценивается с использованием матрицы путаницы с несколькими метками и функции оценки точности. Наконец, обнаружение в реальном времени устанавливается путем создания новых переменных для обнаружения, объединения кадров и применения логики прогнозирования с пороговой переменной, реализованной для отображения результатов выше определенной метрики достоверности.
В видеоуроке показано, как использовать Python и модель глубокого обучения LSTM для обнаружения языка жестов с помощью распознавания действий. Спикер прошел через логику прогнозирования и объяснил код, чтобы его было легко понять. Они также показали зрителям, как настроить код с помощью метода добавления, увеличения порога обнаружения и добавления визуализации вероятности, чтобы сделать обнаружение визуально убедительным. Спикер также рассказал, как проверить, превышает ли результат пороговое значение, как манипулировать вероятностями и как расширять и модифицировать проект, добавляя дополнительные действия или визуализации. Наконец, спикер представил дополнительную логику модели, которая минимизирует ложные обнаружения и повышает точность модели, а также предложил поддержать видео и канал.