На данный момент актуально создание системы обнаружения беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), особенно дронов.
Системы обнаружения дронов должны выполнять следующие функции:
Рубрика «обнаружение объектов»
Обнаружение дронов (БПЛА) с использованием ИИ и компьютерного зрения
2025-06-25 в 9:16, admin, рубрики: AI, computer vision, object detection, opencv, yolo, YOLO Custom Dataset Training, YOLOv12, БПЛА, обнаружение объектов, Обучение YOLOТехнология пассивного радиопеленгования БПЛА: Обнаружение, сопровождение и классификация
2025-05-20 в 6:15, admin, рубрики: БПЛА, классификация, обнаружение объектов, радиоволны, радиоканал, радиосвязь, Радиотехника
AntonKV
Создаём сортировщик деталей Lego Technic, распознающий объекты в реальном времени
2023-12-08 в 13:00, admin, рубрики: keras, lego technic, ruvds_перевод, машинное обучение, обнаружение объектов, распознавание объектов, роботостроение
Когда я проходил стажировку в Nullspace Robotics, мне повезло участвовать в проекте, нацеленном на расширение возможностей компании. Мы совместили системы обнаружения объектов и распознавания изображений для создания модели, классифицирующей детали конструктора Lego Technic в реальном времени.
В этой статье я расскажу о том, с какими сложностями столкнулся наш проект, и как мы довели его до успешного завершения.Читать полностью »
Scaled YOLO v4 самая лучшая нейронная сеть для обнаружения объектов на датасете MS COCO
2020-12-07 в 16:05, admin, рубрики: AI, artificial intelligence, computer vision, deep learning, neural network, object detection, real-time object detection, yolo, YOLOv4, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети, обнаружение объектов, обработка изображений, Программирование- Научная статья
- Pytorch: YOLOv4-CSP, YOLOv4-P5, YOLOv4-P6, YOLOv4-P7 (main repository — use to reproduce results)
YOLOv4-CSP
YOLOv4-tiny
YOLOv4-large - Darknet: YOLOv4-tiny, YOLOv4-CSP, YOLOv4x-MISH
- Структура YOLOv4-CSP
Scaled YOLO v4 является самой точной нейронной сетью (55.8% AP) на датасете Microsoft COCO среди всех опубликованных нейронных сетей на данный момент. А также является лучшей с точки зрения соотношения скорости к точности во всем диапазоне точности и скорости от 15 FPS до 1774 FPS. На данный момент это Top1 нейронная сеть для обнаружения объектов.
Scaled YOLO v4 обгоняет по точности нейронные сети:
- Google EfficientDet D7x / DetectoRS or SpineNet-190 (self-trained on extra-data)
- Amazon Cascade-RCNN ResNest200
- Microsoft RepPoints v2
- Facebook RetinaNet SpineNet-190
Мы показываем, что подходы YOLO и Cross-Stage-Partial (CSP) Network являются лучшими с точки зрения, как абсолютной точности, так и соотношения точности к скорости.
График Точности (вертикальная ось) и Задержки (горизонтальная ось) на GPU Tesla V100 (Volta) при batch=1 без использования TensorRT:
«Breakout-YOLO»: знакомимся с шустрой object-detection моделью, играя в классический «Арканоид»
2020-06-21 в 10:30, admin, рубрики: computer vision, javascript, object detection, yolo, yolov3, Компьютерное зрение, машинное обучение, обнаружение объектов, обработка изображений, Программирование
Всем привет! Весенний семестр для некоторых студентов 3-го курса ФУПМ МФТИ ознаменовался сдачей проектов по курсу «Методы оптимизации». Каждый должен был выделить интересную для себя тему (или придумать свою) и воплотить её в жизнь в виде кода, научной статьи, численного эксперимента или даже бота в Telegram.
Жёстких ограничений на выбор темы не было, поэтому можно было дать разгуляться фантазии. You Only Live Once! — воскликнул я, и решил использовать эту возможность, чтобы привнести немного огня в бессмертную классику.Читать полностью »