YOLO-V5: Сегментация и классификация || СЕРИЯ YOLO ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ скачать в хорошем качестве

YOLO-V5: Сегментация и классификация || СЕРИЯ YOLO ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ

🚀 YOLOv5: Сегментация и классификация | Подробный анализ архитектуры 🎯 В этом видео мы подробно рассмотрим *архитектуру сегментации и классификации YOLOv5*. Мы рассмотрим: ✅ Сегментация экземпляров в одноступенчатых сетях — чем она отличается от Mask-RCNN ✅ Сегментация YoloV5 — подробный анализ архитектуры сегментации ✅ Разбор архитектуры — послойный анализ работы сегментации YOLOv5 ✅ Классификация YoloV5 — подробный анализ архитектуры YoloV5 не только известен обнаружением объектов, но и является одним из наиболее часто используемых решений для сегментации и классификации экземпляров благодаря своей производительности в режиме реального времени. Слайды - https://drive.google.com/file/d/1Kg9R... 🔗 *Ресурсы и код*: https://github.com/ultralytics/yolov5 📌 *Главы*: 0:00 - Введение 00:34 - Введение в сегментацию экземпляров 02:15 - Сравнение RCNN с масками и YOLO 05:26 - Сегментация в одноступенчатых моделях 11:39 - Подробный обзор архитектуры YOLACT 16:42 - Архитектура сегментов YOLOV5 19:02 - Модуль Protonet (прототипы масок) 20:38 - Глава о коэффициентах масок 22:29 - Функция потерь по маске 23:46 - Разбор кода (маски Процесс прогнозирования) 30:32 — Визуализация архитектуры Netron 33:18 — Модель классификации YoloV5 #yolov5 #ОбнаружениеОбъектов #ГлубокоеОбучение #КомпьютерноеЗрение #МашинноеОбучение #ИИ #YOLO #НейронныеСети #ИскусственныйИнтеллект #УчебникПоГлубокомуОбучению #МоделиКомпьютерногоЗрения #Сегментация #СегментацияЭкземпляров #КлассификацияИзображений