Howtosignalprocessing
- O que é rastreamento de objetos em aprendizado profundo?
- A detecção de objetos é parte do aprendizado profundo?
- Podemos usar a CNN para detecção de objetos?
- Qual modelo CNN é melhor para detecção de objetos?
O que é rastreamento de objetos em aprendizado profundo?
O rastreamento de objetos é um processo de aprendizado profundo, onde o algoritmo rastreia o movimento de um objeto. Em outras palavras, é a tarefa de estimar ou prever as posições e outras informações relevantes dos objetos em movimento em um vídeo. O rastreamento de objetos geralmente envolve o processo de detecção de objetos.
A detecção de objetos é parte do aprendizado profundo?
Detecção de objetos é uma técnica de visão computacional para localizar instâncias de objetos em imagens ou vídeos. Algoritmos de detecção de objetos normalmente aproveitam o aprendizado de máquina ou o aprendizado profundo para produzir resultados significativos.
Podemos usar a CNN para detecção de objetos?
A rede neural convolucional da região mais rápida [15] é outra abordagem de detecção de objetos de aprendizado profundo baseado na CNN de última geração. Nesta arquitetura, a rede leva a imagem de entrada fornecida para uma rede convolucional que fornece um mapa de recursos convolucionais.
Qual modelo CNN é melhor para detecção de objetos?
R-CNN-Redes neurais convolucionais baseadas na região
Redes neurais convolucionais baseadas na região ou regiões com recursos da CNN (R-CNNs) são abordagens pioneiras que aplicam modelos profundos à detecção de objetos.
