На відміну від традиційних методів, які використовують кілька кроків для цього завдання, YOLO робить все лише за один крок, що робить його надзвичайно ефективним і швидким.
ПУБЛІЦИДА
Принцип роботи YOLO ґрунтується на розподілі зображення на сітку комірок і передбаченні для кожної комірки прямокутника, який оточує виявлений об’єкт, разом із ймовірністю належності до певного класу. Завдяки такому підходу алгоритм може швидко ідентифікувати об’єкти, що робить його ідеальним для таких програм, як спостереження, безпілотні автомобілі тощо.
YOLO широко використовується в кількох сферах завдяки своїй ефективності та точності. Його застосування варіюється від систем безпеки до розпізнавання жестів у прямих трансляціях. Покращені версії YOLO, такі як YOLOv2, YOLOv3 і YOLOv4, продовжують розвиватися, забезпечуючи ще більшу ефективність і продуктивність у цій фундаментальній задачі виявлення об’єктів.
Бібліографічні посилання:
- Редмон, Дж., Діввала, С., Гіршик, Р., і Фархаді, А. (2016). Ви дивитеся лише раз: уніфіковане виявлення об’єктів у реальному часі. У матеріалах конференції IEEE з комп’ютерного зору та розпізнавання образів (CVPR).
- Бочковський, А., Ван, C.Y., і Ляо, H.Y.M. (2020). YOLOv4: Оптимальна швидкість і точність виявлення об'єктів. препринт arXiv arXiv:2004.10934.
*Текст цієї статті частково створено ChatGPT, мовна модель на основі штучного інтелекту, розроблена OpenAI. Текстові записи були створені Curto Новини та відгуки навмисно відтворені повністю. Відповіді від ChatGPT генеруються автоматично та не відображають думки OpenAI або люди, пов’язані з моделлю. Всю відповідальність за опублікований контент несе Curto Новини.
ПУБЛІЦИДА
Дивіться також:
