Comments 3
А можно вот про это подробнее «Далее модель VGGNet обучалась использованию изображений из набора данных COCO в качестве невалидного класса». Т.е. вы обучали модель использую COCO в качестве того, «как не нужно»?
Я вот сейчас делаю некий проект, тоже на одноступенчатом yolo v4, и имею некоторое кол-во изображений, которые бы хотелось скормить сети как «not valid», дабы исключить ложные срабатывания. Но не могу понять как правильно это сделать. Обучить отдельный класс невалидным изображениям?
Я вот сейчас делаю некий проект, тоже на одноступенчатом yolo v4, и имею некоторое кол-во изображений, которые бы хотелось скормить сети как «not valid», дабы исключить ложные срабатывания. Но не могу понять как правильно это сделать. Обучить отдельный класс невалидным изображениям?
Так в чём тут задача для ИИ?
Это такой быстрый счётчик насекомых, чтобы не вручную посчитать, а распознать с картинки?
И дальше тупо свериться с пороговым значением "много (пора прыскать) / мало (продолжайте наблюдение)"?
Или надо как-то анализировать данные с множества ловушек, выявлять очаг вторжения и всё такое?
Sign up to leave a comment.
Как искусственный интеллект борется с вредителями