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YOLO एक वास्तविक समय का एक-पास एल्गोरिदम है। इसका मुख्य विचार निम्नलिखित है:
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* छवि को $S\times S$ क्षेत्रों में विभाजित किया जाता है
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* प्रत्येक क्षेत्र के लिए, **CNN** $n$ संभावित वस्तुओं, *bounding box* के निर्देशांक और *confidence*=*probability* * IoU की भविष्यवाणी करता है।
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> चित्र [official paper](https://arxiv.org/abs/1506.02640) से
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### अन्य एल्गोरिदम
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* RetinaNet: [official paper](https://arxiv.org/abs/1708.02002)
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- [Torchvision में PyTorch कार्यान्वयन](https://pytorch.org/vision/stable/_modules/torchvision/models/detection/retinanet.html)
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- [Keras कार्यान्वयन](https://github.com/fizyr/keras-retinanet)
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- [Keras सैंपल में RetinaNet के साथ वस्तु पहचान](https://keras.io/examples/vision/retinanet/)
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* SSD (सिंगल शॉट डिटेक्टर): [official paper](https://arxiv.org/abs/1512.02325)
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## ✍️ अभ्यास: वस्तु पहचान
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अपने अध्ययन को निम्नलिखित नोटबुक में जारी रखें:
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[ObjectDetection.ipynb](../../../../../lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb)
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## निष्कर्ष
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इस पाठ में आपने वस्तु पहचान के विभिन्न तरीकों का संक्षिप्त दौरा किया!
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## 🚀 चुनौती
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इन लेखों और नोटबुकों को YOLO के बारे में पढ़ें और खुद आजमाएं
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* YOLO का वर्णन करने वाला [अच्छा ब्लॉग पोस्ट](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/12/practical-guide-object-detection-yolo-framewor-python/)
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* [आधिकारिक साइट](https://pjreddie.com/darknet/yolo/)
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* Yolo: [Keras कार्यान्वयन](https://github.com/experiencor/keras-yolo2), [कदम-दर-कदम नोटबुक](https://github.com/experiencor/basic-yolo-keras/blob/master/Yolo%20Step-by-Step.ipynb)
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* Yolo v2: [Keras कार्यान्वयन](https://github.com/experiencor/keras-yolo2), [कदम-दर-कदम नोटबुक](https://github.com/experiencor/keras-yolo2/blob/master/Yolo%20Step-by-Step.ipynb)
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## [पाठ के बाद का क्विज़](https://red-field-0a6ddfd03.1.azurestaticapps.net/quiz/211)
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## समीक्षा & आत्म-अध्ययन
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* [वस्तु पहचान](https://tjmachinelearning.com/lectures/1718/obj/) निखिल सर्डाना द्वारा
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* [वस्तु पहचान एल्गोरिदम की अच्छी तुलना](https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/12/27/object-detection-part-4.html)
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* [वस्तु पहचान के लिए गहरे शिक्षण एल्गोरिदम की समीक्षा](https://medium.com/comet-app/review-of-deep-learning-algorithms-for-object-detection-c1f3d437b852)
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* [बुनियादी वस्तु पहचान एल्गोरिदम का कदम-दर-कदम परिचय](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/10/a-step-by-step-introduction-to-the-basic-object-detection-algorithms-part-1/)
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* [वस्तु पहचान के लिए Python में Faster R-CNN का कार्यान्वयन](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/11/implementation-faster-r-cnn-python-object-detection/)
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## [असाइनमेंट: वस्तु पहचान](lab/README.md)
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**अस्वीकृति**:
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