• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Обнаружение объектов. Часть 1: R-CNN, скользящее окно и выборочный поиск скачать в хорошем качестве

Обнаружение объектов. Часть 1: R-CNN, скользящее окно и выборочный поиск 2 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Обнаружение объектов. Часть 1: R-CNN, скользящее окно и выборочный поиск
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Обнаружение объектов. Часть 1: R-CNN, скользящее окно и выборочный поиск в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Обнаружение объектов. Часть 1: R-CNN, скользящее окно и выборочный поиск или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Обнаружение объектов. Часть 1: R-CNN, скользящее окно и выборочный поиск в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



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

Comments
  • Обнаружение объектов, часть 2: Быстрая R-CNN, проекция области и слой объединения областей интере... 2 года назад
    Обнаружение объектов, часть 2: Быстрая R-CNN, проекция области и слой объединения областей интере...
    Опубликовано: 2 года назад
  • R-CNN Explained 1 год назад
    R-CNN Explained
    Опубликовано: 1 год назад
  • Object Detection Part 3: Faster R-CNN, Region Proposal Network and Intersection over Union 2 года назад
    Object Detection Part 3: Faster R-CNN, Region Proposal Network and Intersection over Union
    Опубликовано: 2 года назад
  • Object Detection
    Object Detection
    Опубликовано:
  • Fast R-CNN: Everything you need to know from the paper 3 года назад
    Fast R-CNN: Everything you need to know from the paper
    Опубликовано: 3 года назад
  • R-CNN: Ясно ОБЪЯСНЕНО! 3 года назад
    R-CNN: Ясно ОБЪЯСНЕНО!
    Опубликовано: 3 года назад
  • Сегментация изображений, семантическая сегментация, сегментация экземпляров и паноптическая сегме... 3 года назад
    Сегментация изображений, семантическая сегментация, сегментация экземпляров и паноптическая сегме...
    Опубликовано: 3 года назад
  • «Подсвинки» Путина. Хакеры проникли на зум военных. Покупательница квартиры Долиной о победе в суде
    «Подсвинки» Путина. Хакеры проникли на зум военных. Покупательница квартиры Долиной о победе в суде
    Опубликовано:
  • Object Detection Part 5: You Only Look Once (YOLO), YOLOv1 Architecture 2 года назад
    Object Detection Part 5: You Only Look Once (YOLO), YOLOv1 Architecture
    Опубликовано: 2 года назад
  • Обнаружение объектов за 10 минут с помощью YOLOv5 и Python! 3 года назад
    Обнаружение объектов за 10 минут с помощью YOLOv5 и Python!
    Опубликовано: 3 года назад
  • Момент, когда мы перестали понимать ИИ [AlexNet] 1 год назад
    Момент, когда мы перестали понимать ИИ [AlexNet]
    Опубликовано: 1 год назад
  • Обнаружение объектов. Часть 4: Маска RCNN, ветвь прогнозирования маски и выравнивание области инт... 2 года назад
    Обнаружение объектов. Часть 4: Маска RCNN, ветвь прогнозирования маски и выравнивание области инт...
    Опубликовано: 2 года назад
  • ResNet (на самом деле) объясняется менее чем за 10 минут 3 года назад
    ResNet (на самом деле) объясняется менее чем за 10 минут
    Опубликовано: 3 года назад
  • Краткое объяснение больших языковых моделей 1 год назад
    Краткое объяснение больших языковых моделей
    Опубликовано: 1 год назад
  • Faster R-CNN: Faster than Fast R-CNN! 3 года назад
    Faster R-CNN: Faster than Fast R-CNN!
    Опубликовано: 3 года назад
  • R-CNN - Explained! 3 месяца назад
    R-CNN - Explained!
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Как обучать модели обнаружения объектов YOLO в Google Colab (YOLO11, YOLOv8, YOLOv5) 11 месяцев назад
    Как обучать модели обнаружения объектов YOLO в Google Colab (YOLO11, YOLOv8, YOLOv5)
    Опубликовано: 11 месяцев назад
  • I Visualised Attention in Transformers 5 месяцев назад
    I Visualised Attention in Transformers
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • C4W3L09 YOLO Algorithm 8 лет назад
    C4W3L09 YOLO Algorithm
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Object Detection Part 7: Detection Transformers (DETR), Object Queries 2 года назад
    Object Detection Part 7: Detection Transformers (DETR), Object Queries
    Опубликовано: 2 года назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5