С развитием глубокого обучения было введено много новых подходов к обнаружению объектов, а модели обнаружения, такие как YOLO (You Only Look Once), стали устаревшими. В моделях обнаружения объектов, таких как SNIPER , Retinanet и Trident , остались Faster-RCNN и YOLO далеко позади. Отличный пост, чтобы получить общее представление о том, как работает Retinanet , можно найти здесь . Код Вам необходимо скачать репозиторий - физыр / керас-ретинанет . Я тестировал..

Итак, ребята, в сегодняшнем блоге мы увидим, как мы можем выполнить обнаружение объектов с помощью SSD самым простым способом. Твердотельные накопители очень быстры в обнаружении объектов по сравнению с такими большими мальчиками, как R-CNN или Fast R-CNN и т. д. Это будет очень увлекательный проект с бесконечным количеством вариантов использования. Так что без каких-либо дополнительных должностей. Полную статью с исходным кодом читайте здесь —..

В эпоху быстрого технического прогресса потребность в эффективном и точном наблюдении за нашим небом никогда не была более острой. Будь то управление воздушным пространством, усиление безопасности аэропортов или мониторинг воздействия на окружающую среду, способность обнаруживать и подсчитывать самолеты в режиме реального времени играет ключевую роль. Традиционные методы часто не справляются с этими проблемами, но теперь пересечение глубокого обучения и передовых методов компьютерного..