Случалось мне работать с CV: запускаешь сорокаминутное видео, YOLO честно находит людей, машины, собак. На двадцатой минуте падает сеть или, что хуже, камера наблюдения выходит из строя. Перезапускаешь. Модель снова смотрит те же кадры, снова инференс, трекинг ID, пошла пахота GPU… Так…
Юрий Краснощек (Delphi LLC, Dell) Я немного расскажу вам про кэширование. Кэширование, в общем-то, не сильно интересно, берешь и кэшируешь, поэтому я еще расскажу про memcached, довольно интимные подробности. Про кэширование начнем с того, что просят вас разработать фабрику по производству омнониевых торсиометров. Это стандартная задача, главное делать скучное лицо и говорить: «Ну, мы применим типовую схему для разработки фабрики». Читать дальше →
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
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...».…