Бренд: DoCash; Модель: DC 55V; Тип: Счётчик банкнот; Виды контроля: Детекция по геометрии, есть, Детекция по оптической плотности банкноты, есть, Инфракрасная детекция, есть, Магнитная детекция, есть, Ультрафиолетовая детекция, есть; Скорость счёта банкнот: 1500 банкнот в минуту; Вместимость подающего кармана: 500 банкнот; Вместимость приёмного кармана: 200 банкнот; Проверка подлинности банкнот: Есть; Подсветка контролируемых объектов: есть; Дисплей/Монитор: […]
Бренд: Cassida; Модель: Quattro Z; Тип: Детектор банкнот; Виды контроля: IR — Инфракрасная детекция, MG — Магнитная детекция, SD — Детекция размера банкнот, DD — Детекция оптической плотности, SAC — Спектральный анализ краски, UV — Ультрафиолетовая детекция (опция); Размеры банкнот: н/д; Определение номинала банкнот: Нет; Проверка подлинности банкнот: Есть; Подсветка контролируемых объектов: н/д; Дисплей/Монитор: Дисплей: […]
Кто такой YOLO? ????Когда пытаешься разобраться в работе YOLO по статьям в интернете, постоянно натыкаешься на примерно такое объяснение: «Алгоритм делит изображение сеткой SxS, где каждому элементу этой сетки соответствует N ббоксов с координатами, предсказаниями классов и тд...».…
До появления YOLO большинство способов обнаружения объектов пытались адаптировать классификаторы для детекции. В YOLO же, обнаружение объектов было сформулировано как задача регрессии на пространственно разделенных ограничивающих рамок (bounding boxes) и связанных с ними вероятностей классов. В данной статье мы узнаем о системе YOLO Object Detection и как реализовать подобную систему в Tensorflow 2.0. Читать далее