Spre deosebire de metodele tradiționale, care folosesc mai mulți pași pentru această sarcină, YOLO face totul într-un singur pas, ceea ce îl face extrem de eficient și rapid.
PUBLICITATE
Modul în care funcționează YOLO se bazează pe împărțirea imaginii într-o grilă de celule și, pentru fiecare celulă, prezicerea unui dreptunghi care înconjoară obiectul detectat, împreună cu probabilitatea de a face parte dintr-o anumită clasă. Cu această abordare, algoritmul poate identifica rapid obiectele, făcându-l ideal pentru aplicații precum supraveghere, mașini cu conducere autonomă și multe altele.
YOLO a fost utilizat pe scară largă în mai multe domenii datorită eficienței și acurateței sale. Aplicațiile sale variază de la sisteme de securitate la recunoașterea gesturilor în transmisiile live. Versiunile îmbunătățite ale YOLO, cum ar fi YOLOv2, YOLOv3 și YOLOv4, continuă să evolueze, oferind eficiență și performanță și mai mari în această sarcină fundamentală de detectare a obiectelor.
Referințe bibliografice:
- Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R. și Farhadi, A. (2016). Te uiți doar o dată: Detectare unificată a obiectelor în timp real. În Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).
- Bochkovskiy, A., Wang, C.Y. și Liao, H.Y.M. (2020). YOLOv4: Viteza optimă și acuratețea detectării obiectelor. arXiv preprint arXiv:2004.10934.
*Textul acestui articol a fost parțial generat de ChatGPT, un model de limbaj bazat pe inteligența artificială dezvoltat de OpenAI. Intrările de text au fost create de Curto Știri și răspunsuri reproduse integral în mod intenționat. Răspunsurile de la ChatGPT sunt generate automat și nu reprezintă opiniile lui OpenAI sau persoane asociate cu modelul. Toată responsabilitatea pentru conținutul publicat revine Curto Știri.
PUBLICITATE
Veja também:
