Wie man kleine Objekte in (sehr) großen Bildern erkennt
In diesem Blogbeitrag stellt ML6 eine Lösung zur Erkennung kleiner Objekte in sehr großen Bildern vor, die eine Kombination aus Bildkacheln und Objekterkennungsalgorithmen verwendet. Der Blogbeitrag erläutert die Herausforderungen herkömmlicher Objekterkennungsmodelle für solche Bilder und stellt eine Methode vor, mit der das Bild in kleinere Kacheln unterteilt und die Objekterkennung für jede Kachel einzeln durchgeführt wird.
Der Blogbeitrag enthält auch praktische Beispiele für die Umsetzung dieses Ansatzes unter Verwendung des YOLOv5-Objekterkennungsmodells und der OpenCV-Bibliothek. ML6 hebt die Vorteile dieser Methode hervor und betont, wie wichtig eine sorgfältige Abstimmung ist, um eine optimale Leistung zu erzielen.
Insgesamt bietet der Blogbeitrag eine Lösung für die Erkennung kleiner Objekte in sehr großen Bildern, die durch eine Kombination von Bildkacheln und Objekterkennungsalgorithmen implementiert wird. Wir stellen praktische Beispiele vor und betonen die Bedeutung der Abstimmung, um eine optimale Leistung zu erzielen.
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