Mit jelent a határolókeret az objektumészlelésben?
Pontszám: 4,6/5 ( 18 szavazat )A határolókeret egy képzeletbeli téglalap, amely referenciapontként szolgál az objektum észleléséhez, és ütközési keretet hoz létre az objektum számára. Az adatfeliratozók ezeket a téglalapokat rajzolják a képekre, és az X és Y koordináták meghatározásával körvonalazzák az egyes képeken belüli érdeklődési tárgyat.
Mire használják a határoló dobozokat?
A határolódobozok kiválóan alkalmasak beltéri tárgyak, például asztalok, székek, szekrények, bútorok vagy elektronikus rendszerek észlelésére . Segítségével a gépek képet kaphatnak egy helyiségről és az ott elhelyezett tárgyak típusáról, azok helyzetével és méretével, így könnyebben gyorsan azonosíthatják ezeket a dolgokat a valós életben.
Mit jelent határolókeret?
A határolókeret a legkisebb függőleges és vízszintes oldalú téglalap, amely teljesen körülveszi az objektumot . Az objektum minden része a határolókereten belül van. A kiválasztott objektum határolókeretét kijelölő fogantyúk jelzik.
Hogyan találja meg a határoló dobozt?
A határolókeret téglalap alakú, amelyet a téglalap bal felső sarkának x és y koordinátái, valamint a jobb alsó sarok ilyen koordinátái határoznak meg. Egy másik gyakran használt határolókeret ábrázolás a határolókeret középpontjának (x,y) tengely koordinátái, valamint a keret szélessége és magassága.
Mi a különbség a rögzítődoboz és a határolódoboz között?
A rögzítődobozok előre meghatározott, meghatározott magasságú és szélességű határolódobozok halmaza. ... A hálózat nem közvetlenül előrejelzi a határoló dobozokat, hanem megjósolja azokat a valószínűségeket és finomításokat, amelyek megfelelnek a csempézett horgonydobozoknak . A hálózat minden meghatározott horgonydobozhoz egyedi előrejelzéskészletet ad vissza.
C 5,0 | Objektum lokalizáció | Határdoboz regresszió | CNN | Gépi tanulás | EvODN
Miért használnak horgonydobozokat a Yolo-ban?
Mik azok a horgonydobozok? A YOLO jól működik több objektumhoz, ahol minden objektum egy rácscellához van társítva . Átfedés esetén azonban, amikor egy rácscella valójában két különböző objektum középpontját tartalmazza, használhatunk valami úgynevezett horgonydobozt, amely lehetővé teszi, hogy egy rácscella több objektumot észleljen.
Mi az a horgonydoboz, a Yolo?
A Yolo v3-ban a horgonyok (szélesség, magasság) - a képen lévő objektumok méretei, amelyek a hálózati méretre lettek átméretezve (szélesség= és magasság= a cfg-fájlban). A Yolo v2-ben a horgonyok (szélesség, magasság) - az objektumok mérete a végső jellemzőtérképhez viszonyítva (32-szer kisebb, mint a Yolo v3-ban az alapértelmezett cfg-fájlok esetében).
Mi a határdoboz a mély tanulásban?
A határolókeret egy képzeletbeli téglalap, amely referenciapontként szolgál az objektumok észleléséhez, és ütközési keretet hoz létre az objektum számára . Az adatfeliratozók ezeket a téglalapokat rajzolják a képekre, és az X és Y koordináták meghatározásával körvonalazzák az egyes képeken belüli érdeklődési tárgyat.
Hogyan jósolja meg Yolo a határoló dobozokat?
Hogyan működik a YOLO? A YOLO egy 13x13 cellából álló rácsra osztja fel a képet: Mindegyik cella 5 határolókeret előrejelzéséért felelős. ... Egyetlen neurális hálózatot alkalmaz a teljes képre. Ez a hálózat régiókra osztja a képet, és minden régióhoz megjósolja a határolókereteket és a valószínűségeket.
Hogyan működik a határolódoboz-regresszió?
A határolódoboz-regresszió egy népszerű technika a lokalizációs dobozok finomítására vagy előrejelzésére a legújabb objektumészlelési megközelítésekben . A határolódoboz-regresszorokat általában arra tanítják, hogy akár a régiójavaslatokból, akár a rögzített horgonydobozokból egy előre meghatározott célobjektum osztályok közeli határolódobozaiba lépjenek vissza.
Mi az a határoló doboz a grafikákhoz?
A digitális képfeldolgozás során a határolókeret csupán a téglalap alakú szegély koordinátái, amely teljesen körülveszi a digitális képet, amikor egy oldalra, vászonra, képernyőre vagy más hasonló kétdimenziós háttérre helyezik .
Mi az a határolódoboz az OpenCV-ben?
A határoló doboz egy képzeletbeli téglalap, amelyet egy adott objektum köré rajzolnak, és ez szolgál a vizsgált területként . Ha az adott képen egy objektum köré határolókeretet szeretnénk rajzolni, az OpenCV-ben a selectROI() függvényt használjuk. ... Ekkor a kivágott kép önmagában is megjeleníthető kimenetként a képernyőn.
Mi az a határolókeret a Microsoft Wordben?
Ha a tartalomvezérlőn van a fókusz (amikor a felhasználó kiválasztja a tartalomvezérlőt), a vezérlő "határolókeretként" jelenik meg (egy vonallal a tartalom körül, és a cím látható, ha cím van beállítva)
Hogyan adhatok hozzá határolókeretet a PDF-hez?
Dobozt adsz hozzá a kommentelő eszközökön keresztül . Nyissa meg a Megjegyzés panelt (jobb oldalon), majd válassza ki a "Téglalap rajzolása" eszközt. Miután rajzolt egy téglalapot, módosítania kell a szövegdoboz tulajdonságait a keret színének megváltoztatásához (és a kitöltés színének átlátszóvá változtatásához).
Mi az a Powerpoint határolódoboz?
Tekintsünk egy alakzatot a dián. ... Ha ez az alakzat tartalmaz egy szövegtartományt, akkor a szövegtartomány szövege egy láthatatlan téglalapon belül van. Ez a téglalap a legkisebb kerület, amely körülveszi a szöveget a szövegtartományban, és ezt határolókeretnek nevezik.
Miért hívják Yolot Yolo-nak?
A YOLO a „ You Only Look Once ” kifejezés rövidítése. Ez egy olyan algoritmus, amely érzékeli és felismeri a képen lévő különféle objektumokat (valós időben). Az objektumészlelés a YOLO-ban regressziós problémaként történik, és megadja az észlelt képek osztályvalószínűségét.
Melyik a jobb Yolo vagy gyorsabb RCNN?
A YOLO a „You Only Look Once” rövidítése. A gyakorlatban sokkal gyorsabban fut, mint a gyorsabb rcnn az egyszerűbb architektúrája miatt. A gyorsabb RCNN-től eltérően az osztályozás és a határolódoboz regresszió egyidejű elvégzésére van kiképezve.
Miért más Yolo?
A YOLO algoritmus sokkal jobb teljesítményt nyújt az összes tárgyalt paraméteren, valamint magas fps-t a valós idejű használathoz. A YOLO algoritmus egy regresszión alapuló algoritmus, ahelyett, hogy egy kép érdekes részét választaná ki, osztályokat és határolókereteket jósol a teljes képhez az algoritmus egy futtatásával.
Mi az R CNN a mély tanulásban?
Az egyik mélytanulási megközelítés, a konvolúciós neurális hálózatokkal rendelkező régiók (R-CNN), a téglalap alakú régiójavaslatokat kombinálja a konvolúciós neurális hálózat jellemzőivel. Az R-CNN egy kétlépcsős észlelési algoritmus. Az első szakasz a kép régióinak egy részét azonosítja, amely objektumot tartalmazhat.
Mi az a határolókeret a Swiftben?
A határolókeret a legkisebb téglalap, amely teljesen bezárja az útvonal összes pontját , beleértve a Bézier és a másodfokú görbék vezérlőpontjait is.
Mi a különbség az objektumészlelés és az objektumfelismerés között?
Az objektumfelismerés a „Mi a tárgy a képen” kérdésre válaszol, míg az objektumfelismerés a „ Hol van az a tárgy ” kérdésre? Remélem, valaki szemlélteti a különbséget azzal, hogy nagyvonalúan példát mutat mindegyikre.
Milyen Yolo 9000?
Bemutatjuk a YOLO9000 -et, egy korszerű, valós idejű objektumészlelő rendszert, amely több mint 9000 objektumkategóriát képes észlelni . Először is különféle fejlesztéseket javasolunk a YOLO kimutatási módszerhez, mind újszerű, mind a korábbi munkából merített. ... Végül egy módszert javasolunk az objektumok észlelésének és osztályozásának közös képzésére.
Mi a horgony a gyorsabb RCNN-ben?
A gyorsabb RCNN 3 képarányú rögzítődobozokat és 3 skálát használ. Így a jellemzőtérkép minden pixeléhez 9 horgonydoboz tartozik. Az architektúra egy egyszerű konvolúciós réteg 3*3-as kernelmérettel, amelyet két teljesen összekapcsolt réteg követ (az egyik az objektum pontszámára (osztályozás), a másik pedig a javaslatok regressziójára).
Mi a Yolo építészet?
A YOLO, a You Only Look Once rövidítése egy konvolúciós neurális hálózati architektúra, amelyet objektumészlelésre terveztek . A YOLO-nak 3 verziója létezik, nevezetesen az 1., a 2. és a 3. verzió. Az utóbbi két verzió az első továbbfejlesztése.