Скачать с ютуб Real-Time Object Detection - YOLOv1 Implementation in PyTorch, YOLO Fundamentals, CV Final Project в хорошем качестве
Real-Time Object Detection - YOLOv1 Implementation in PyTorch, YOLO Fundamentals, CV Final Project
3 года назад
Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ruСкачать бесплатно Real-Time Object Detection - YOLOv1 Implementation in PyTorch, YOLO Fundamentals, CV Final Project в качестве 4к (2к / 1080p)
У нас вы можете посмотреть бесплатно Real-Time Object Detection - YOLOv1 Implementation in PyTorch, YOLO Fundamentals, CV Final Project или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Загрузить музыку / рингтон Real-Time Object Detection - YOLOv1 Implementation in PyTorch, YOLO Fundamentals, CV Final Project в формате MP3:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Real-Time Object Detection - YOLOv1 Implementation in PyTorch, YOLO Fundamentals, CV Final Project
Computer Vision Final Project. Real-time object detection is a crucial problem to solve when in comes to computer vision systems that needs to make appropriate decision based on detection in a timely manner. I have chosen the YOLO v1 architecture to implement using PyTorch framework, with goal to familiarize myself with entire object detection pipeline I attempted different techniques to modify the original architecture to improve the results. Finally, I compare the metrics of my implementation to the original.
Comments
