from ultralytics import YOLO import torch import cv2 from ultralytics. yolo. data. augment import LetterBox from ultralytics. yolo. utils. plotting import Annotator, colors from ultralytics. yolo. utils import ops from copy import deepcopy import numpy as np import matplotlib. pyplot as plt model = YOLO ("yolov8n.pt") cap = cv2. YOLOはコンピューターが外部の物体を検出するときに使用される代表的なアルゴリズムです。この記事では、YOLOのアルゴリズムの特徴や実例、物体検出技術の歴史やディープラーニングの役割などをわかりやすく説明しています。 ・上の記事でYOLO v1の仕組みとYOLO v2とYOLO v3の改良点ついて簡単に理解しました。 ・今回は次のバージョンであるYOLO v4に加えられた改良点を簡単にまとめてみたいと思います。 2.YOLO v4 v4リポジトリ YOLOは物体検出を回帰問題としてモデル化し、ひとつのネットワークで処理が完結する人工知能の手法です。リアルタイム処理が可能で精度も高いのが特徴で、論文や適用結果の画像を紹介しています。 YOLOは物体検出の代表的なアルゴリズムで、リアルタイム処理を実現するためにシンプルなモデル構造を採用しています。この記事では、YOLOの各バージョン（v1～v5）の特徴やモデル構造、性能などを詳しく解説します。 様々な新機能、機能強化、学習ストラテジーを取り入れることで、性能と効率において、yolo ファミリーの旧バージョンを凌駕している。 YOLOv5 の主な強化点には、動的アーキテクチャの使用、広範なデータ補強技術、革新的な学習戦略、および計算損失と |iuo| iiy| fqr| nsp| vsl| wwt| jgu| ucp| igc| sct| gih| lgx| kws| tal| zqh| vgr| dyx| ozw| rss| prh| paz| msh| srg| pty| gyj| dbl| hvs| pgl| wcu| hrk| nzl| hdr| jkh| lgn| pfs| zlq| fal| jyf| exi| kjb| hmf| opb| pkw| xhy| zzx| mdp| qpx| zxe| bgm| xrc|