🔥🔥🔥 Вышла новая фича: Обработка изображений в нескольких разрешениях Недавно мы добавили возможность обрабатывать изображения одновременно в нескольких разрешениях, что вызвало большой интерес на конференции. Эта опция доступна с версии 1.3.3 библиотеки. Теперь вы можете обрезать изображение на фрагменты разных размеров и анализировать их отдельно. Это позволяет алгоритму обнаруживать как мелкие, так и крупные объекты на одном изображении. Как это использовать? Обработайте изображение несколько раз с помощью функции MakeCropsDetectThem, используя разные параметры фрагментов. Передайте список element_crops в процесс CombineDetections. Пример использования: Посмотрите пример в Google Colab, где показано, как это работает на практике - colab.research.google.com/drive/1XCpIYLMFEmGSO0XCOkSD7CcD9SFHSJPA?usp=sharing#scrollTo=L6wyyDIlXdr1
Классные идеи и их реализации, особенно с использованием аппроксимированных полигонов! А то да, реально есть проблема, при работе с изображениями высокого качества, при ограниченном объеме оперативной памяти, мощности, приходится выбирать: либо уменьшить выборку, либо уменьшить разрешение изображений.
🔥🔥🔥 Вышла новая фича: Обработка изображений в нескольких разрешениях
Недавно мы добавили возможность обрабатывать изображения одновременно в нескольких разрешениях, что вызвало большой интерес на конференции. Эта опция доступна с версии 1.3.3 библиотеки.
Теперь вы можете обрезать изображение на фрагменты разных размеров и анализировать их отдельно. Это позволяет алгоритму обнаруживать как мелкие, так и крупные объекты на одном изображении.
Как это использовать?
Обработайте изображение несколько раз с помощью функции MakeCropsDetectThem, используя разные параметры фрагментов.
Передайте список element_crops в процесс CombineDetections.
Пример использования:
Посмотрите пример в Google Colab, где показано, как это работает на практике - colab.research.google.com/drive/1XCpIYLMFEmGSO0XCOkSD7CcD9SFHSJPA?usp=sharing#scrollTo=L6wyyDIlXdr1
Оооо Топ Уровень!!!)) С огромным удовольствием посмотрю!!
Спасибо. Лайк!!
Даже я совсем не погруженный в детекцию и cv , понял что куда и как .
Оч здорово Дима !!
@@ramilelephant7826 спасибо большое старался как раз рассказ построить для специалистов разных уровней подготовки))
Очень полезно, молодцы!
Классные идеи и их реализации, особенно с использованием аппроксимированных полигонов! А то да, реально есть проблема, при работе с изображениями высокого качества, при ограниченном объеме оперативной памяти, мощности, приходится выбирать: либо уменьшить выборку, либо уменьшить разрешение изображений.
Спасибо большое)) рад что идея вам помогла)