Скачать или смотреть Обнаружение объектов. Часть 1: R-CNN, скользящее окно и выборочный поиск

Это первое видео из серии, посвящённой обнаружению объектов. В нём мы рассмотрим определение обнаружения объектов в компьютерном зрении, как можно решить эту задачу с помощью алгоритма скользящего окна и как модель свёрточной нейронной сети на основе регионов (R-CNN) улучшает этот подход, применяя алгоритм избирательного предложения области поиска.

Ссылки
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
Доклад «Развитые иерархии признаков для точного обнаружения объектов и семантической сегментации»: https://arxiv.org/abs/1311.2524
Доклад «Выборочный поиск для распознавания объектов»: http://www.huppelen.nl/publications/s...
Алгоритм выборочного поиска (подробнее): https://learnopencv.com/selective-sea...

Похожие материалы Видео
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
Обнаружение объектов. Часть 2: Быстрая R-CNN, проекция области и слой объединения областей интереса (RoI):    • Object Detection Part 2: Fast R-CNN, Regio...  
Обнаружение объектов. Часть 3: Более быстрая R-CNN, сеть предложений областей и пересечение по объединению:    • Object Detection Part 3: Faster R-CNN, Reg...  
Почему нейронные сети могут обучаться любым функциям:    • Why Neural Networks Can Learn Any Function  
Почему глубокие нейронные сети (DNN) уступают моделям на основе деревьев на табличных данных:    • Why Deep Neural Networks (DNNs) Underperfo...  
Почему остаточные связи (ResNet) Работа:    • Why Residual Connections (ResNet) Work  

Содержание
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
00:00 - Введение
00:14 - Определение обнаружения объектов
00:59 - Скользящее окно
02:00 - Модель R-CNN
02:32 - Алгоритм селективного поиска
04:27 - Недостатки использования R-CNN
05:20 - Заключение

Подписаться Я
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
🐦 Twitter: @datamlistic   / datamlistic  
📸 Instagram: @datamlistic   / datamlistic  
📱 TikTok: @datamlistic   / datamlistic  

Поддержка канала
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
Лучший способ поддержать канал — поделиться контентом. ;)

Если вы хотите поддержать канал финансово, мы всегда будем рады пожертвованию в размере стоимости чашки кофе! (полностью необязательно и добровольно)
► Patreon:   / datamlistic  
► Bitcoin (BTC): 3C6Pkzyb5CjAUYrJxmpCaaNPVRgRVxxyTq
► Ethereum (ETH): 0x9Ac4eB94386C3e02b96599C05B7a8C71773c9281
► Cardano (ADA): addr1v95rfxlslfzkvd8sr3exkh7st4qmgj4ywf5zcaxgqgdyunsj5juw5
► Tether (USDT): 0xeC261d9b2EE4B6997a6a424067af165BAA4afE1a

#cnn #rcnn #objectdetection #выборочныйпоиск