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YOLO एक वास्तविक समय का एक-पास एल्गोरिदम है। इसका मुख्य विचार निम्नलिखित है:
- छवि को
S\times Sक्षेत्रों में विभाजित किया जाता है - प्रत्येक क्षेत्र के लिए, CNN
nसंभावित वस्तुओं, bounding box के निर्देशांक और confidence=probability * IoU की भविष्यवाणी करता है।
चित्र official paper से
अन्य एल्गोरिदम
- RetinaNet: official paper
- SSD (सिंगल शॉट डिटेक्टर): official paper
✍️ अभ्यास: वस्तु पहचान
अपने अध्ययन को निम्नलिखित नोटबुक में जारी रखें:
निष्कर्ष
इस पाठ में आपने वस्तु पहचान के विभिन्न तरीकों का संक्षिप्त दौरा किया!
🚀 चुनौती
इन लेखों और नोटबुकों को YOLO के बारे में पढ़ें और खुद आजमाएं
- YOLO का वर्णन करने वाला अच्छा ब्लॉग पोस्ट
- आधिकारिक साइट
- Yolo: Keras कार्यान्वयन, कदम-दर-कदम नोटबुक
- Yolo v2: Keras कार्यान्वयन, कदम-दर-कदम नोटबुक
पाठ के बाद का क्विज़
समीक्षा & आत्म-अध्ययन
- वस्तु पहचान निखिल सर्डाना द्वारा
- वस्तु पहचान एल्गोरिदम की अच्छी तुलना
- वस्तु पहचान के लिए गहरे शिक्षण एल्गोरिदम की समीक्षा
- बुनियादी वस्तु पहचान एल्गोरिदम का कदम-दर-कदम परिचय
- वस्तु पहचान के लिए Python में Faster R-CNN का कार्यान्वयन
असाइनमेंट: वस्तु पहचान
अस्वीकृति:
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