ИИ-детекция: как нейросеть находит объекты на изображении 🍎
Нужно посчитать товары на полке, найти дефекты на конвейере или отследить перемещение людей в кадре, но как объяснить алгоритму, что именно искать и где находятся объекты?
Решение — детекция с помощью нейросетей. Модель не просто определяет класс объекта, но и находит его положение на изображении, выделяя рамкой.
Во второй статье Игорь Бархатов, руководитель практики компьютерного зрения в Т1, разбирает:
🔹 три базовые задачи компьютерного зрения — классификацию, детекцию и сегментацию;
🔹 чем двухэтапный подход отличается от одноэтапного;
🔹 как устроена YOLO-E v11;
🔹 как запустить детекцию объектов на Python на примере подсчета яблок.
Если работаете с компьютерным зрением или хотите понять, как нейросети видят объекты, то новый материал для вас.
#Т1ИИ #ИИстатья #КомпьютерноеЗрение #ИИдлябизнеса #ТехнологииБудущего #AI
➕ Т1 ИИ 📲 MAX
Нужно посчитать товары на полке, найти дефекты на конвейере или отследить перемещение людей в кадре, но как объяснить алгоритму, что именно искать и где находятся объекты?
Решение — детекция с помощью нейросетей. Модель не просто определяет класс объекта, но и находит его положение на изображении, выделяя рамкой.
Во второй статье Игорь Бархатов, руководитель практики компьютерного зрения в Т1, разбирает:
🔹 три базовые задачи компьютерного зрения — классификацию, детекцию и сегментацию;
🔹 чем двухэтапный подход отличается от одноэтапного;
🔹 как устроена YOLO-E v11;
🔹 как запустить детекцию объектов на Python на примере подсчета яблок.
Если работаете с компьютерным зрением или хотите понять, как нейросети видят объекты, то новый материал для вас.
#Т1ИИ #ИИстатья #КомпьютерноеЗрение #ИИдлябизнеса #ТехнологииБудущего #AI
➕ Т1 ИИ 📲 MAX