В отличие от традиционных методов, которые используют для этой задачи несколько шагов, YOLO делает все за один шаг, что делает его чрезвычайно эффективным и быстрым.
ПУБЛИЧНОСТЬ
Принцип работы YOLO основан на разделении изображения на сетку ячеек и для каждой ячейки прогнозировании прямоугольника, окружающего обнаруженный объект, а также вероятности принадлежности к определенному классу. Благодаря такому подходу алгоритм может быстро идентифицировать объекты, что делает его идеальным для таких приложений, как наблюдение, беспилотные автомобили и т. д.
YOLO широко используется в нескольких областях благодаря своей эффективности и точности. Его области применения варьируются от систем безопасности до распознавания жестов в прямых трансляциях. Расширенные версии YOLO, такие как YOLOv2, YOLOv3 и YOLOv4, продолжают развиваться, обеспечивая еще большую эффективность и производительность в этой фундаментальной задаче обнаружения объектов.
Библиографические ссылки:
- Редмон Дж., Диввала С., Гиршик Р. и Фархади А. (2016). Вы смотрите только один раз: унифицированное обнаружение объектов в реальном времени. В материалах конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR).
- Бочковский А., Ван С.Ю. и Ляо ХИМ (2020). YOLOv4: Оптимальная скорость и точность обнаружения объектов. Препринт arXiv arXiv:2004.10934.
*Текст этой статьи был частично создан ChatGPT, языковая модель на основе искусственного интеллекта, разработанная OpenAI. Текстовые записи были созданы Curto Новости и отзывы намеренно воспроизведены полностью. Ответы от ChatGPT генерируются автоматически и не отражают мнения OpenAI или люди, связанные с моделью. Вся ответственность за опубликованный контент лежит на Curto Новости.
ПУБЛИЧНОСТЬ
См. также:
