5d34bc4eb8
|
||
|---|---|---|
| .. | ||
| lab | ||
| README.md | ||
README.md
YOLO - Solo Miras Una Vez
YOLO es un algoritmo en tiempo real de un solo pase. La idea principal es la siguiente:
- La imagen se divide en regiones de
S\times S. - Para cada región, CNN predice
nposibles objetos, las coordenadas del bounding box y confianza = probabilidad * IoU.
Imagen del documento oficial
Otros Algoritmos
- RetinaNet: documento oficial
- SSD (Detector de Un Solo Disparo): documento oficial
✍️ Ejercicios: Detección de Objetos
Continúa tu aprendizaje en el siguiente cuaderno:
Conclusión
En esta lección hiciste un recorrido rápido por las diversas maneras en que se puede llevar a cabo la detección de objetos.
🚀 Desafío
Lee estos artículos y cuadernos sobre YOLO y pruébalos tú mismo.
- Buen artículo de blog que describe YOLO
- Sitio oficial
- Yolo: implementación en Keras, cuaderno paso a paso
- Yolo v2: implementación en Keras, cuaderno paso a paso
Cuestionario post-clase
Revisión y Autoestudio
- Detección de Objetos por Nikhil Sardana
- Una buena comparación de algoritmos de detección de objetos
- Revisión de Algoritmos de Aprendizaje Profundo para Detección de Objetos
- Una Introducción Paso a Paso a los Algoritmos Básicos de Detección de Objetos
- Implementación de Faster R-CNN en Python para Detección de Objetos
Asignación: Detección de Objetos
Descargo de responsabilidad:
Este documento ha sido traducido utilizando servicios de traducción automática basados en IA. Si bien nos esforzamos por lograr precisión, tenga en cuenta que las traducciones automáticas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables de malentendidos o malas interpretaciones que surjan del uso de esta traducción.