На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «OpenCV от NemtyrevAI. Обнаружение объектов в компьютерном зрении, методы алгоритмы приложения + реальные примеры кода» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Детские книги, Школьные учебники, Школьные учебники по информатике. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
OpenCV от NemtyrevAI. Обнаружение объектов в компьютерном зрении, методы алгоритмы приложения + реальные примеры кода

Автор
Дата выхода
05 мая 2024
🔍 Загляните за кулисы "OpenCV от NemtyrevAI. Обнаружение объектов в компьютерном зрении, методы алгоритмы приложения + реальные примеры кода" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "OpenCV от NemtyrevAI. Обнаружение объектов в компьютерном зрении, методы алгоритмы приложения + реальные примеры кода" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (NemtyrevAI) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Книга состоит из семи глав. В первой главе мы кратко обсудим основные концепции компьютерного зрения и задачи обнаружения объектов. Во второй главе мы рассмотрим традиционные методы обнаружения объектов, основанные на признаках, такие как метод Хаара и метод гистограмм направленных градиентов (HOG). В третьей главе мы обсудим современные методы обнаружения объектов, основанные на глубоком обучении, такие как R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN и YOLO. В четвертой главе мы рассмотрим способы усовершенствования методов обнаружения объектов, такие как использование предварительного обучения, ансамблевых методов и повышение качества данных. В пятой главе мы обсудим приложения обнаружения объектов в различных областях, таких как автономное вождение, видеонаблюдение, медицинская визуализация, управление производством и робототехника. В шестой и седьмой главе создадим приложения AI MEDIC для распознавания объектов.
📚 Читайте "OpenCV от NemtyrevAI. Обнаружение объектов в компьютерном зрении, методы алгоритмы приложения + реальные примеры кода" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "OpenCV от NemtyrevAI. Обнаружение объектов в компьютерном зрении, методы алгоритмы приложения + реальные примеры кода", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Ключевые даты в развитии компьютерного зрения:
* 1959 – первая публикация по распознаванию символов на изображениях
* 1966 – создание первого сегментатора изображений
* 1970-е – разработка алгоритмов для обнаружения краев и границ объектов
* 1980-е – появление первых коммерческих систем компьютерного зрения
* 1990-е – появление систем компьютерного зрения, основанных на глубоком обучении и искусственных нейронных сетях
* 2000-е – появление систем компьютерного зрения, работающих в реальном времени
* 2010-е – активное развитие компьютерного зрения в области искусственного интеллекта, самое управления, дополненной реальности, компьютерных игр и социальных сетей.
В настоящее время обнаружение объектов является важной задачей в таких областях, как автономное вождение, видеонаблюдение, медицинская визуализация, управление производством и робототехника. Например, в автономном вождении обнаружение объектов используется для определения расположения других транспортных средств, пешеходов и препятствий на дороге.
На протяжении многих лет были разработаны различные методы обнаружения объектов, начиная от традиционных методов, основанных на признаках, до современных методов, основанных на глубоком обучении. В этой книге мы рассмотрим основные методы обнаружения объектов, их преимущества и недостатки, а также способы их применения в реальных задачах.
Книга состоит из семи глав. В первой главе мы кратко обсудим основные концепции компьютерного зрения и задачи обнаружения объектов. Во второй главе мы рассмотрим традиционные методы обнаружения объектов, основанные на признаках, такие как метод Хаара и метод гистограмм направленных градиентов (HOG). В третьей главе мы обсудим современные методы обнаружения объектов, основанные на глубоком обучении, такие как R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN и YOLO.



