Wykrywanie obiektów i śledzenie za pomocą głębokiego uczenia się

1. Co to jest śledzenie obiektów w głębokim uczeniu się?
2. Jest częścią wykrywania obiektów głębokiego uczenia się?
3. Czy możemy użyć CNN do wykrywania obiektów?
4. Który model CNN jest najlepszy do wykrywania obiektów?

Co to jest śledzenie obiektów w głębokim uczeniu się?

Śledzenie obiektów jest procesem głębokiego uczenia się, w którym algorytm śledzi ruch obiektu. Innymi słowy, jest to zadanie oszacowania lub przewidywania pozycji i innych istotnych informacji o poruszających się obiektach w filmie. Śledzenie obiektów zwykle obejmuje proces wykrywania obiektów.

Jest częścią wykrywania obiektów głębokiego uczenia się?

Wykrywanie obiektów jest techniką wizji komputerowej do lokalizowania instancji obiektów na obrazach lub filmach. Algorytmy wykrywania obiektów zazwyczaj wykorzystują uczenie maszynowe lub głębokie uczenie się w celu uzyskania znaczących wyników.

Czy możemy użyć CNN do wykrywania obiektów?

Szybsza sieć neuronowa w regionie [15] to kolejne najnowocześniejsze podejście do wykrywania obiektów głębokiego uczenia się opartego na CNN. W tej architekturze sieć przenosi dostarczone obraz wejściowy do sieci splotowej, która zapewnia mapę funkcji splotowej.

Który model CNN jest najlepszy do wykrywania obiektów?

R-CNN-regionalne sieci neuronowe

Regionalne konwencjonalne sieci neuronowe lub regiony z cechami CNN (R-CNN) to pionierskie podejścia, które stosują głębokie modele do wykrywania obiektów.