Trainiertes Modell anwenden: YOLO Modelle selber trainieren, Folge 5

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  • Опубликовано: 26 янв 2025

Комментарии • 11

  • @florianhofstetter6859
    @florianhofstetter6859 3 года назад +4

    Hallo zusammen,
    ich schreibe gerade meine Masterthesis im Bereich Semnatig Segmentation. Auf den Kanal bin ich gekommen, weil ich das Yolo Netzwerk verwenden wollte, um Sonderfälle zu erkennen, in denen das Segmentierungsnetzwerk keine zuverlässigen Ergebnisse liefern wird.
    So schön diese Thematik auch mal in deutscher Sprache aufbereitet zu bekommen.

    •  3 года назад +1

      Danke für das Feedback, das freut mich :) Tatsächlich war genau diese Thematik auch für mich ein Treiber diesen Kanal zu machen. Auch wenn es Reichweite kostet, der Inhalt zählt.

  • @ernstschulz6377
    @ernstschulz6377 3 года назад +2

    Sehr schöne Serie, mit viel Liebe zum Detail gestaltet! Danke!

    •  3 года назад

      Danke für das Feedback, das freut mich!

  • @ahmedabdelmeguid1131
    @ahmedabdelmeguid1131 3 года назад +1

    Wirklich sehr toll

    •  3 года назад +1

      Vielen Dank!

  • @jonasnordalm2330
    @jonasnordalm2330 Год назад

    Hallo erstmal danke für diese spannende und liebevoll erstellte Serie!
    ich würde gerne innerhalb einer sehr großen Menge von Fotos einer Wildkamera nur die Fotos auf denen ein bestimmtes Objekt zu sehen ist aussortieren.
    Ist es möglich ein trainiertes YOLO-Modell für diesen Anwendungsfall zu nutzen?
    Wenn ja mit welchem Programm könnte ich die Sortierung der Fotos durchführen?

  • @alexanderkraus3038
    @alexanderkraus3038 3 года назад +1

    Hi, danke für den großen Aufwand , leider habe ich mit den 5 Videos angefangen und gemerkt das mir was an Wissen fehlet um dir zu folgen. Ich habe mir über NN oder Deeplearning mit Python(Anaconda) angeignet , dazu noch mit Win 10. Ich denke ich muss mir bestimmt deine andere Videos anzuschauen und eventuell auch Linux anlegen um das nachzumachen. :-)
    Danke noch mal für den ganzen Material.

    •  3 года назад +1

      Vielen Dank für das Feedback. In der Tat habe ich auch mit dem Video zu NN angefangen und baue immer weiter darauf auf. Die Videos dazu anzuschauen macht sicherlich Sinn. Linux oder Windows? Tja, das ist eine tatsächlich viel gestellte Frage. Objektiv betrachtet, laufen die meisten Anwendungen und von Herstellern wie z.B. NVIDIA zur Verfügung gestellte Software häufig auf Linux; NVIDIA unterstützt verschiedene Plattformen und verwendet bei den SDK's zum Download meistens Ubuntu. Insofern ist es sicherlich nützlich, hier auch Linux zu nutzen. Ich habe halt irgendwann mit Linux angefangen und mache das bis auf wenige Ausnahmen auch ausschließlich darauf. Auch integrierte Systeme verwenden häufig einen Linuxkernel. Insofern macht man da nichts falsch :)

  • @xstormx4329
    @xstormx4329 3 года назад +1

    Hallo Herr Würtz, ich befinde mich derzeit im Master Studium Elektrotechnik und ich interessiere mich immer mehr für das Thema KI. Aktuell versuche ich in meiner Freizeit mit dem Nvidia Jetson Nano Board, die Fahrzeuge von Ihrem Video zu erkennen und zu zählen. Ich habe festgestellt, dass die Leistung des Jetson Nano für ein YOLOv4-Modell nicht ausreicht. Ich versuche aktuell das YOLOv4-tiny Model zu verwenden und zu trainieren. Viele Grüße und machen Sie bitte weiter so .

    •  3 года назад

      Danke, das werde ich. Ein Tipp: Beim Nano die GUI abschalten und nur per Terminal arbeiten bringt zusätzlichen Speicher für die Software. Leider ist mein Nano über die Regenbogenbrücke ins Nirwana gegangen; er bootet nicht mehr. Sonst hätte ich das mal getestet