Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
YOLOv8 ile Nesne Takibi: Araç Takibi, Sayımı (Giriş Çıkış) ve Hız Tahmini
YOLOv8 ile Nesne Takibi: Araç Takibi, Sayımı (Giriş Çıkış) ve Hız Tahmini
Eğitim videosu, YOLOv8 ve DeepSORT kullanarak nesne takibi, araç sayımı ve hız tahmininin nasıl uygulanacağını açıklar. Sunucu, kodu içeren GitHub deposuna bir bağlantı paylaşır ve depoyu klonlama, DeepSORT dosyalarını indirme, ilgili kitaplıkları içe aktarma ve nesneleri izlemek için bir veri DQ listesi tanımlama sürecini adım adım anlatır. Ayrıca araç yönünün nasıl belirleneceğini ve buna göre sayımın nasıl artırılacağını da açıklarlar. Ek olarak sunum yapan kişi, izlenen nesnelerin X ve Y koordinatlarına dayalı Öklid mesafe formülünü uygulayarak ve sayım gösterimi için bir alan ayarlayarak araçların hızının nasıl tahmin edileceğini gösterir. Sonuç olarak betiğin çıktısı, nesne sayılarını ve hızlarını gösterir ve böylece uygulamanın başarılı olduğunu gösterir.
YOLOV8 ve EasyOCR Kullanarak Otomatik Plaka Tanıma (Resimler ve Videolar)
YOLOV8 ve EasyOCR Kullanarak Otomatik Plaka Tanıma (Resimler ve Videolar)
Bu YouTube videosunda sunucu, YOLOV8 ve EasyOCR kullanarak otomatik plaka tanımanın nasıl uygulanacağını açıklıyor. İzleyicilere, bir Google Colab not defteri ve bir GitHub deposu kullanarak uygulama sürecinde rehberlik ediyor, adım adım talimatlar sağlıyor ve bağımlılıkların nasıl kurulacağını ve gerekli veri kümesinin nasıl indirileceğini açıklıyor. Sunucu, modelin başarı oranını ve doğrulama sürecini gösterir ve ayrıca plaka numaralarını okumak için EasyOCR'nin nasıl kullanılacağını açıklar. Komut dosyasını çalıştırmanın son adımlarını atıyorlar ve düzelttikleri bazı hatalarla karşılaşıyorlar, bu da etkileyici sonuçlara yol açıyor. Plaka tanıma betiği Patreon destekçileri için yalnızca sunum yapan kişinin GitHub deposunda sağlanacak olsa da, izleyiciler benzer sonuçlar için tahmin.py dosyasında yapılan değişiklikleri öğrenebilirler.
Özel Veri Kümesinde YOLOv8 Kullanarak Gerçek Zamanlı Nesne Algılama ve İzleme: Eksiksiz Eğitim
Özel Veri Kümesinde YOLOv8 Kullanarak Gerçek Zamanlı Nesne Algılama ve İzleme: Eksiksiz Eğitim
Bu eğitim videosunda sunum yapan kişi, YOLOv8'in algılama ve izleme ile uygulanmasını göstermek için kullanılan, otomobillerin, kamyonların, motosikletlerin, kamyonetlerin, uçakların ve kamp arabalarının resimlerini içeren özel bir veri kümesini tanıtıyor. Dengeli bir veri kümesinin önemini açıklar ve GitHub deposunda gezinmek, gerekli ortamı ayarlamak ve derin sıralama algoritmasını kullanarak nesne izlemeyi uygulamak için adım adım talimatlar sağlarlar. Sunucu ayrıca, Google Drive'dan indirilen bir demo video ile çıkarım yaparak modelin doğruluğunu test ederken, karışıklık matrisini ve eğitim ve doğrulama kayıplarının önemini tartışıyor. İlgilenenler için ortak çalışma not defteri dosyasını paylaşarak bitirirler.
Özel Veri Kümesinde YOLOv8 Kullanarak Gerçek Zamanlı Nesne Bölümleme ve İzleme: Eksiksiz Eğitim
Özel Veri Kümesinde YOLOv8 Kullanarak Gerçek Zamanlı Nesne Bölümleme ve İzleme: Eksiksiz Eğitim
Bu eğitim videosu, gerçek zamanlı nesne segmentasyonu ve özel veri kümelerinde izleme için YOLOv8'i kullanma konusunda kapsamlı bir kılavuzdur. Eğitim, veri kümelerini içe aktarma, YOLOv8 ve Derin Sıralama algoritmalarını kullanarak özel modelleri eğitme ve demo videolarında modelleri test etme dahil olmak üzere tüm süreci anlatıyor. Konuşmacı, uygulama için gerekli kod ve kitaplıkları sağlar ve modelin tahminlerinin sonuçlarını gösterir. Ayrıca karışıklık matrisini açıklar ve GitHub'daki çıkış videolarına ve kutup dosyalarına erişim için bağlantılar sağlarlar. Genel olarak, bu eğitim, YOLOv8 kullanarak nesne segmentasyonu ve izleme hakkında bilgi edinmek isteyen herkes için harika bir kaynaktır.
YOLOv8 Kullanarak Yol İşaretleri ve Trafik Işıkları Algılama ve Renk Tanıma
YOLOv8 Kullanarak Yol İşaretleri ve Trafik Işıkları Algılama ve Renk Tanıma
Bu YouTube eğitimi, yol işaretleri algılama ve renk tanıma için YOLOv8'in kullanımını gösterir. Sunucu, dengeli bir görüntü dağılımına sahip 17 farklı yol işareti sınıfı içeren veri setini tanıtır. YOLOv8 modeli, 100 dönemin üzerinde eğitilmiş ve ince ayarlanmıştır, bu da iou50 ve ioub50 için iyi ortalama ortalama kesinlik puanlarıyla sonuçlanır. Sunum yapan kişi, karışıklık matrisinin nasıl yorumlanacağını ve modelin doğrulama veri setinde nasıl doğrulanacağını gösterir. Model daha sonra her ikisi de doğru algılama sonuçları gösteren iki demo video üzerinde test edilir. Genel olarak YOLOv8, yol işaretlerini ve trafik ışıklarını algılamada iyi performans gösterir.
YOLOv8 Kullanarak Çukur Tespiti ve Segmentasyon (Görseller ve Videolar)| Özel Veri Kümesi | Eksiksiz Kılavuz
YOLOv8 Kullanarak Çukur Tespiti ve Segmentasyon (Görseller ve Videolar)| Özel Veri Kümesi | Eksiksiz Kılavuz
Bu video, YOLOv8 kullanılarak çukur tespiti ve segmentasyon için özel bir veri kümesinin nasıl oluşturulacağını gösterir. Sunum yapan kişi, görüntü verilerini klonlama ve açıklama ekleme adımlarını gösterir ve modeli eğitmek için Google Collab kullanılmasını önerir. YOLOv8 için gerekli bağımlılıklar, veri seti konumunun ayarlanması ve modelin eğitimi de tartışılmaktadır. Model, tespit için ortalama 0,532 ve segmentasyon için 0,531 ortalama hassasiyet elde etti ve videolardaki çukurları tespit etmede iyi performans gösterdi. Sunucu, özel modeli doğruladıktan ve iyi sonuçlar elde ettikten sonra videoyu sonlandırır.
YOLOv8 Özel Nesne Algılama ve İzleme | Gemi Tespiti | Eksiksiz Öğretici
YOLOv8 Özel Nesne Algılama ve İzleme | Gemi Tespiti | Eksiksiz Öğretici
YouTube eğitimi, YOLOv8'in özel bir gemi algılama veri kümesinde derinlemesine sıralama nesnesi izleme ile uygulanmasını kapsar. Videoda RoboFlow'dan veri kümesinin nasıl indirileceği, Expense ID'de bir proje nasıl kurulacağı ve modelin Google Colab'da nasıl eğitileceği anlatılmaktadır. Eğitim betiği 70 dönem boyunca çalıştırıldı ve IOU 50 ile ortalama 0,968 kesinlik ile sonuçlandı. Sunucu, daha fazla dönem eğitiminin daha iyi sonuçlar vereceğini göstermek için kayıp ve ortalama kesinlik grafiklerini analiz eder. Ardından, bir doğrulama veri kümesinde modelin nasıl doğrulanacağını ve doğrulama veri kümesi görüntülerinde ortalama ortalama kesinliğin nasıl gösterileceğini gösterirler. Son olarak, yanlış bir tahmin örneği de dahil olmak üzere modelin bazı demo videolarını iş başında gösterirler.
Yüz, Cinsiyet Tespiti, Yüz Sayma ve Kişi İzleme için YOLOv8 ve VGG16 | Özel Veri Kümesi
Yüz, Cinsiyet Tespiti, Yüz Sayma ve Kişi İzleme için YOLOv8 ve VGG16 | Özel Veri Kümesi
Video eğitimi, YOLOv8 ve VGG16 modellerini kullanarak yüz algılama, cinsiyet sınıflandırması, yüz sayımı ve kişi izleme sürecini açıklamaktadır. Eğitim, veri hazırlama, veri artırma, önceden eğitilmiş VGG16 modelinde ince ayar yapma, transfer öğrenmeyi kullanma ve YOLOv8 modelini yüz algılama için eğitme dahil olmak üzere bu modellerin uygulanmasına ve eğitilmesine ilişkin çeşitli yönleri kapsar. Sunum yapan kişi ayrıca bir Google Drive'ı bir Google Colab not defterine nasıl ekleyeceğinizi, görüntü veri kümelerine nasıl erişeceğinizi ve bunları dönüştüreceğinizi, gerekli kitaplıkları nasıl indireceğinizi ve derin sıralama kullanarak nesne izlemeyi nasıl entegre edeceğinizi açıklar. Eğitim, algılanan nesnelerin çevresine sınırlayıcı kutular çizmek, cinsiyet sınıflandırma modelini entegre etmek, bir çerçevedeki yüz sayısını saymak ve deepsort.update kullanarak algılanan her yüze benzersiz bir kimlik atamak için ayrıntılı kod açıklamaları sağlar.
YOLOv8 ve Nesne Takibi Kullanarak Kişi Sayma |Kişi Sayma (Giriş ve Çıkış)
YOLOv8 ve Nesne Takibi Kullanarak Kişi Sayma |Kişi Sayma (Giriş ve Çıkış)
Video, YOLOv8 ve nesne izleme kullanılarak bir kişi sayacının nasıl oluşturulacağını açıklar. Süreç, benzersiz kimliklere sahip nesnelerin algılanmasını, algılanan nesnenin merkez koordinatının bulunmasını, nesnelerin Derin SORT ile izlenmesini ve belirli bir alana giren ve çıkan kişilerin sayısını saymak için nesnelerin belirli çizgileri geçtiğinde algılanmasını içerir. Benzersiz kimlikler, alana giren ve çıkan kişileri saymak için listelerde saklanır ve sayımlar yeşil ve kırmızı dairelerle grafiksel olarak gösterilir. Video ayrıca proje için kod sağlar ve sistemin çıktısını gerçek zamanlı olarak gösterir.
YOLOv8 Kullanarak Gerçek Zamanlı Nesne Algılama, İzleme, Bulanıklaştırma ve Sayma: Adım Adım Öğretici
YOLOv8 Kullanarak Gerçek Zamanlı Nesne Algılama, İzleme, Bulanıklaştırma ve Sayma: Adım Adım Öğretici
Bu eğitim, YOLOv8 kullanarak gerçek zamanlı nesne algılama ve izleme ile nesne bulanıklaştırma ve sayma uygulamasına odaklanır. Öğretici, nesne takibi için Derin Sıralama dosyaları ve test için örnek bir video dahil olmak üzere gerekli dosyaların indirilmesi için adımlar sağlar. Öğretici, algılanan nesneleri bulanıklaştırmak için OpenCV'nin CV2 kitaplığını kullanır ve nesne algılama, izleme ve bulanıklaştırma için kod sağlar. Konuşmacı, sınırlayıcı kutunun koordinatlarını belirleme, görüntüyü kırpma ve bulanıklaştırma işlevini uygulama sürecini gösterir. Ek olarak sunum yapan kişi, bir sözlük kullanarak her karedeki toplam nesne sayısını sayma kodunu açıklar ve kodun her karedeki toplam nesne sayısını görüntülerken nesneleri nasıl algıladığını, izlediğini ve bulanıklaştırdığını gösterir. Genel olarak, sonuçlar iyidir ve açıklamada proje için bir GitHub deposu sağlanmıştır.