Эпоха (в обучении) — это один полный проход алгоритма обучения через весь тренировочный набор данных. Обучение нейросети обычно требует множества эпох, чтобы веса модели достаточно скорректировалис...
Object Detection
Бонус за регистрацию!
Зарегистрируйся и получи бонус
Object Detection (Обнаружение объектов) — это технология компьютерного зрения, связанная с обнаружением экземпляров семантических объектов определенного класса (например, людей, зданий или машин) на цифровых изображениях и видео. В отличие от простой классификации, детекция не только определяет, что есть на фото, но и локализует объекты, выделяя их ограничивающими рамками (Bounding Box).
Что такое «Object Detection» простыми словами
Классификация отвечает на вопрос «Что на картинке?». Детекция отвечает: «Где это?». Алгоритм (например, YOLO) рисует рамку вокруг каждого объекта и подписывает: «Человек 99%», «Собака 80%». Это зрение робота: он видит препятствия, людей, знаки. Без детекции объектов беспилотные автомобили врезались бы во всё подряд, а камеры наблюдения были бы бесполезны.
Вопросы и ответы
Как работает детекция объектов?
Компьютерное зрение: обнаружение экземпляров объектов определенных классов на изображении.
Чем YOLO отличается от R-CNN?
YOLO (You Only Look Once) — одностадийный детектор, быстрый, смотрит на все фото сразу. R-CNN — двухстадийный (регионы + классификация), более точный, но медленный.
Как работает Non-Maximum Suppression (NMS)?
Non-Maximum Suppression (NMS) используется в детекции объектов для удаления дубликатов. Модель может предсказать несколько рамок для одного объекта. NMS сортирует их по уверенности, выбирает лучшую, а затем удаляет все остальные рамки, которые сильно пересекаются с ней (IoU > порога), оставляя только один бокс на объект.
