태그별 기사: object-detection

TAPe 탐지: 100k 매개변수 vs SOTA 모델

100k 매개변수를 가진 TAPe 탐지기가 YOLO 및 RF-DETR보다 속도와 자원 절약에서 우수한 성능을 발휘하는 방법. 벤치마크 및 개발자 이점 상세 분석.

Albumentations의 Bbox 증강: 형식 및 오류

탐지를 위한 A.BboxParams 설정: 좌표 형식, label_fields, 필터링. 파이프라인의 전형적인 오류 피하기. 개발자 가이드.

YOLOE: 파인튜닝 없이 객체 탐지

YOLOE가 임의의 객체를 탐지하기 위해 텍스트 및 시각 프롬프트를 사용하는 방법을 알아보세요. 백본 YOLO + RepRTA로 속도 향상. 중급/시니어 개발자를 위한 코드 예제 및 시나리오. 자신의 작업에서 테스트하세요.

YOLOv11의 Superframe: 비디오 탐지

스포츠 비디오 객체 탐지를 위해 superframe이 YOLOv11과 RT-DETR에 시간적 맥락을 어떻게 추가하는지 알아보세요. 실험, 코드, 결과 — 중/고급 개발자를 위해.

트랜스포머 없이 TAPe: 패치 연관성

TAPe+ML에서 트랜스포머를 포기하면 매개변수가 자릿수 단위로 줄고 COCO에서 세그멘테이션의 시작이 나타난 방법을 알아보세요. 객체 탐지를 위한 로컬 연관성 — 개발자를 위한 상세 내용 읽기.