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標(biāo)簽 > 檢測模型
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SpeedDP! 超便利AI自動(dòng)圖像標(biāo)注工具 功能豐富、省時(shí)省力
超級AI,在線標(biāo)注,既能解放雙手,又省時(shí)省力。傳統(tǒng)的標(biāo)注模式需要你對著目標(biāo)不斷拉框,反復(fù)機(jī)械的動(dòng)作做多了就變得“麻木”,影響效率還使人煩惱。而Speed...
2024-08-30 標(biāo)簽:AI檢測模型圖像標(biāo)注 252 0
基于YOLOv5框架如何訓(xùn)練一個(gè)自定義對象檢測模型
并歸一化到0~1之間,這部分我寫了一個(gè)腳本來完成label標(biāo)簽的生成,把xml的標(biāo)注信息轉(zhuǎn)換為YOLOv5的labels文件,這樣就完成了數(shù)據(jù)集制作。最...
2022-09-21 標(biāo)簽:檢測模型數(shù)據(jù)集 1450 0
雙向特征融合的數(shù)據(jù)自適應(yīng)SAR圖像艦船目標(biāo)檢測模型
雙向特征融合的數(shù)據(jù)自適應(yīng)SAR圖像艦船目標(biāo)檢測模型 人工智能技術(shù)與咨詢 昨天 本文來自《中國圖象圖形學(xué)報(bào)》,作者張?bào)汴系?關(guān)注微信公眾號:人工智能技術(shù)與...
2021-11-12 標(biāo)簽:檢測模型深度學(xué)習(xí) 1743 0
目標(biāo)檢測模型和Objectness的基礎(chǔ)知識
首先,讓我們了解一下物體檢測模型是如何工作的。首先,我們必須給出一個(gè)物體的建議位置。我們把這個(gè)建議的位置稱為我們感興趣的區(qū)域,通常顯示在一個(gè)邊界框(也稱...
2021-03-29 標(biāo)簽:圖像分割檢測模型機(jī)器學(xué)習(xí) 1967 0
GitHub nanodet開源移動(dòng)端實(shí)時(shí)的Anchor-free檢測模型,上線僅兩天Star量已經(jīng)超過200
目標(biāo)檢測一直是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一大難題,其目標(biāo)是找出圖像中的所有感興趣區(qū)域,并確定這些區(qū)域的位置和類別。目標(biāo)檢測中的深度學(xué)習(xí)方法已經(jīng)發(fā)展了很多年,并出現(xiàn)...
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