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Good Luck To You!

Hyper-YOLO:当视觉目标检测遇上超图计算

助力一切YOLO涨点!Shape-IoU:更准确的边界框形状和尺度!

来源:计算机视觉工坊

YOLOe问世,实时观察一切,统一开放物体检测和分割

机器之心报道

机器之心编辑部

双剑合璧!“AI+遥感”如何弹指间让环境违法行为显形? | 智能遥感篇

来源:生态环境部微信公众号

当遥感技术遇见AI

海量地理数据

瞬间转化为精准洞见

这场技术共振

为生态环境治理

带来了哪些新变化?

↓ ↓ ↓

AI智能识别固体废物倾倒线索

解译耗时缩短至“分钟级”

非法倾倒、堆存的

固体废物

图像分割掩码标注转YOLO多边形标注

Ultralytics 团队付出了巨大的努力,使创建自定义 YOLO 模型变得非常容易。但是,处理大型数据集仍然很痛苦。训练 yolo 分割模型需要数据集具有其特定格式,这可能与你从大型数据集中获得的格式不完全相同。如果你想使用巨大的 OpenImagesV7 作为图像和标签的来源,情况就是如此。

YOLO-TLA:一种基于 YOLOv5 的高效轻量级小目标检测模型


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