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'i Özel Veri Kümesinde Eğitin | YOLOv8 Kullanarak İşaret Dili Alfabelerini Algılama ve Tanıma
YOLOv8'i Özel Veri Kümesinde Eğitin | YOLOv8 Kullanarak İşaret Dili Alfabelerini Algılama ve Tanıma
Video, YOLOv8'in işaret dili alfabesi algılama ve tanıma için özel bir veri kümesine uygulanmasını gösterir. Süreç, veri setinin indirilmesini, modeli 50 dönem için eğitmeyi ve karışıklık matrisi ile eğitim ve doğrulama kayıplarını kullanarak performansını değerlendirmeyi içerir. Sunum yapan kişi ayrıca, modelin doğrulama grubu ve eğitim için kullanılmayan görüntüler üzerindeki tahminlerinin, farklı görüntüler üzerinde nasıl davranacağını belirlemek için nasıl doğrulandığını tartışır. Eğitilen model daha sonra doğrulanır ve doğrulama veri seti görüntüleri üzerinde test edilir ve iyi sonuçlarla bir demo video çıkarımı gösterilir. Genel olarak video, özel veri kümesi eğitimi ve nesne algılama için YOLOv8 uygulamasını vurgular.
Nesne İzleme ile YOLOv8 Segmentasyonu: Adım Adım Kod Uygulaması | Google İşbirliği | pencereler
Nesne İzleme ile YOLOv8 Segmentasyonu: Adım Adım Kod Uygulaması | Google İşbirliği | pencereler
Bu eğitim videosu, YOLOv8 segmentasyonunun derin sıralama izleme kimliği ve izleriyle nasıl uygulanacağına ilişkin kapsamlı bir kılavuz sağlar. Sunum yapan kişi, izleyicileri gerekli betik dosyalarını içe aktarma, bağımlılıkları kurma ve derin sıralama ile segmentasyon ve nesne izleme için gerekli dizini ayarlama sürecinde yönlendirir. Öğretici, benzersiz kimlikler ve hareket izleriyle nesne izlemenin bir gösterimini ve YOLOv8 segmentasyonu ve derin sıralama izleme için tek tıklamayla çözüm kodu sağlayan GitHub deposu hakkında bir tartışma içerir. Eğitim ayrıca, YouTube kanalına yüklenmeyecek video eğitimlerine özel erişim sağlayan bir patreon programını da tanıtıyor. Genel olarak, öğretici, nesne izleme ile YOLOv8 segmentasyonu için kod uygulamasının adım adım açıklamasını sunar.
YOLOv8 | Nesne Algılama | segmentasyon | Eksiksiz Eğitim Google Colab| Tek Tıkla Çözüm
YOLOv8 | Nesne Algılama | segmentasyon | Eksiksiz Eğitim Google Colab| Tek Tıkla Çözüm
Video eğitimi, nesne algılama ve segmentasyon için Google Colab kullanılarak YOLOv8'in nasıl uygulanacağını gösterir. Kullanıcılar, GitHub deposunu klonlama, paketleri yükleme, dizinleri yapılandırma ve test için Google Drive'dan demo videoları içe aktarma adımlarında yönlendirilir. Kullanıcıya ayrıca bir demo videoda nesne algılama için YOLOv8 modelini nasıl çalıştıracağı, herhangi bir boşluk sorununu nasıl çözeceği ve çıktı videosunu nasıl kaydedip indireceği gösterilir. Öğretici, YOLOv8 ile segmentasyon gerçekleştirmeyi de kapsar ve devam etmeden önce önceki sıkıştırılmış dosyaları kaldırmanın önemini vurgular. Not defteri dosyasını indirmek için bir bağlantı sağlanır ve izleyiciler yorum bölümünde soru sormaya teşvik edilir.
AI Yüz Duygu Tanıma | V7 ile Yüz İfadelerini Tanımlama
AI Yüz Duygu Tanıma | V7 ile Yüz İfadelerini Tanımlama
Video eğitimleri, yapay zeka yüz duygu tanıma için açıklamalı veri kümeleri oluşturmak üzere V7 platformunu kullanma sürecini tartışır. Öğreticiler, bir veri kümesi oluşturma, görüntülere ve videolara duygular için açıklama ekleme, modeli eğitme ve onu örnek görüntüler ve canlı web kameralarında test etme dahil olmak üzere sürecin çeşitli yönlerini kapsar. Yapay zeka modellerinin etkin eğitimi için doğru etiketlemenin önemi eğitimler boyunca vurgulanır ve V7 platformunun özellikleri ve çoklu modeller vurgulanır. Öğreticiler, yapay zeka kullanarak yüz ifadelerini tanımlamak için ek açıklama sürecinin uçtan uca örneklerini sunar.
YOLOv8 Canlı :Object Tracking YOLOv8 ile Gerçek Zamanlı Futbolcu ve Top Tespiti ve Takibi
YOLOv8 Canlı :Object Tracking YOLOv8 ile Gerçek Zamanlı Futbolcu ve Top Tespiti ve Takibi
Bu YouTube video eğitiminde sunum yapan kişi, Roboflow kullanarak bir futbolcu ve top algılama ve izleme veri kümesi oluşturma sürecini gösterir. Sunum yapan kişi, görüntüleri karşıya yükleme ve açıklama ekleme, veri kümesini hazırlama, modeli eğitme, örnek videolar ve canlı web kamerası üzerinde test etme ve izlemeyi iyileştirmek için kodu değiştirme adımlarını gözden geçirir. Genel olarak, YOLOv8 modeli iyi çalışıyor ancak belirli senaryolarda futbolu tespit etme konusunda bazı sınırlamaları var.
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 Kullanarak Trafik Işıklarını Algılama ve Renk Tanıma | Özel Nesne Algılama Eğitimi
YOLOv8 Kullanarak Trafik Işıklarını Algılama ve Renk Tanıma | Özel Nesne Algılama Eğitimi
"YOLOv8 kullanarak Trafik Işıkları Algılama ve Renk Tanıma" video eğitimi, Ultralytics YOLOv8 web pro kullanarak bir trafik ışığı algılama ve renk tanıma modeli oluşturma adımlarını açıklar. Trafik ışığı veri kümesini, veri artırmayı, gerekli kitaplıkları kurmayı, YOLOv8 modelinde ince ayar yapmayı ve modeli birkaç video üzerinde test etmeyi kapsar. Sunum yapan kişi, gerekli tüm kitaplıkların kurulmasının önemini vurgular ve modelin videolar üzerinde test edilmesinin sonuçları, çeşitli renkteki trafik ışıklarını algılama ve tanımadaki doğruluğunu gösterir.
YSA Kullanarak Müşteri Kaybı Analizi ve Tahmini | Derin Öğrenme Eğitimi(Tensorflow, Keras ve Python)
YSA Kullanarak Müşteri Kaybı Analizi ve Tahmini | Derin Öğrenme Eğitimi(Tensorflow, Keras ve Python)
"YSA Kullanarak Müşteri Kaybı Analizi ve Tahmini | Derin Öğrenme Eğitimi(Tensorflow, Keras & Python)" başlıklı YouTube videosu, Kaggle'dan bir veri kümesi kullanarak müşteri kaybını tahmin etmek için yapay sinir ağlarının kullanımını gösteriyor. Video, veri temizleme, kategorik özellikleri kodlama ve sütunlardaki değerleri ölçekleme gibi verilerin hazırlanmasında yer alan çeşitli adımları kapsar. Konuşmacı daha sonra 20 nöronluk tek bir gizli katmana ve giriş ve çıkış katmanlarını tanımlarken bir sigmoid aktivasyon işlevine ve ikili çapraz entropi kaybı işlevine sahip bir optimize ediciye sahip bir sinir ağı oluşturur. Ulaşılan doğruluk ve Scikit-learn kitaplığı kullanılarak yapılan sınıflandırma raporu, tahmin edilen değerlerin 0,78'lik bir doğruluk gösterecek şekilde 0 veya 1 biçimine dönüştürülmesiyle görüntülenir.
Araç takip / Trafik izleme yolov5+deepsort
Araç takip / Trafik izleme yolov5+deepsort
Herkes buraya youtube'dan geliyor veya sadece çıkarım için depomu kullanmak istiyor. Bu, ben okuldayken CV öğrenmek için çok eski bir proje. Uzun zaman oldu, bu yüzden bu oyuncak projesinde yaptığım her şeyi unuttum. Bu depodan düzenleme yaptım ve bazı kısıtlamalar için bazı kod satırları ekledim. Referans için bu repoyu kullanabilirsiniz. Teşekkürler.
YOLOv5 tarafından üretilen tespitler, nesneleri izleyen Derin Sıralama algoritmasına iletilir.
Kod: https://github.com/duongcongnha/Vehicle-tracking
CVPR 2018'deki 2. AI City Challenge Workshop'ta araç takibi ve hız tahmini demosu
CVPR 2018'deki 2. AI City Challenge Workshop'ta araç takibi ve hız tahmini demosu
Washington Üniversitesi'nden ekibimiz, CVPR 2018'deki 2. AI City Challenge Workshop'ta Track 1'in (Trafik Akışı Analizi) galibi oldu.
2. AI City Challenge (2018) için veri kümeleri artık halka açık değil. Ancak yine de 3. AI City Challenge'ın (2019) veri kümelerine erişebilir veya CVPR 2020'deki en son 4. AI City Challenge'a katılabilirsiniz.
Görüntü tabanlı yeniden tanımlamanın yanı sıra çok kameralı araç takibi için şehir ölçeğinde yeni bir veri seti sağladılar. Ayrıca trafik anormalliği tespiti için yeni bir veri setine sahiplerdi. Veri kümelerinin ölçeği ve değerlendirme için kullanılan araç sayısı emsalsizdir. AI City Challenges'ın web sitesi https://www.aicitychallenge.org/ adresindedir.
Kod: https://github.com/zhengthomastang/2018AICity_TeamUW