ด้วยความก้าวหน้าในการเรียนรู้เชิงลึก จึงมีการนำเสนอแนวทางใหม่ๆ มากมายในการตรวจหาวัตถุ และโมเดลการตรวจจับ เช่น YOLO (คุณดูเพียงครั้งเดียว) ล้าสมัยไปแล้ว โมเดลการตรวจจับวัตถุ เช่น SNIPER , Retinanet และ Trident ได้ออกจาก Faster-RCNN และ YOLO ข้างหลังไกลมาก โพสต์ดีๆ เพื่อทำความเข้าใจเบื้องต้นเกี่ยวกับวิธีการทำงานของ Retinanet มีให้ดูได้ ที่นี่ รหัส พื้นที่เก็บข้อมูล ที่คุณต้องดาวน์โหลดคือ fizyr/keras-retinanet ฉันได้ทดสอบรหัสนี้ทั้งบน Ubuntu และ Windows..

ดังนั้นเพื่อนๆ ในบล็อกของวันนี้ เราจะมาดูกันว่าเราจะดำเนินการ การตรวจจับวัตถุโดยใช้ SSD ด้วยวิธีที่ง่ายที่สุดได้อย่างไร SSD ทำงานเร็วมากใน Object Detection เมื่อเทียบกับรุ่นใหญ่อย่าง R-CNN หรือ Fast R-CNN ฯลฯ นี่จะเป็นโปรเจ็กต์ที่สนุกมากพร้อมกรณีการใช้งานที่ไม่มีที่สิ้นสุด โดยไม่มีกำหนดชำระอีกต่อไป อ่านบทความเต็มพร้อมซอร์สโค้ดได้ที่นี่ — https://machinelearningprojects.net/object-detection-using-ssd / รหัสสำหรับการตรวจจับวัตถุโดยใช้ SSD... from imutils.video import FPS import..

ในยุคของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ความจำเป็นในการเฝ้าระวังท้องฟ้าของเราอย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำไม่เคยมีความสำคัญมากเท่านี้มาก่อน ไม่ว่าจะเป็นการจัดการน่านฟ้า การรักษาความปลอดภัยของสนามบิน หรือการตรวจสอบผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม ความสามารถในการตรวจจับและนับจำนวนเครื่องบินแบบเรียลไทม์มีบทบาทสำคัญ วิธีการแบบเดิมๆ มักไม่ประสบผลสำเร็จเมื่อเผชิญกับความท้าทายเหล่านี้ แต่ในปัจจุบัน การผสมผสานระหว่างการเรียนรู้เชิงลึกและเทคนิคการมองเห็นคอมพิวเตอร์ที่ล้ำสมัยทำให้เรามีวิธีแก้ปัญหาที่พิเศษ..