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Comment fonctionne YOLOv3?
Il regarde l’image entière au moment de l’essai, de sorte que ses prédictions sont éclairées par le contexte global de l’image. Il fait également des prédictions avec une seule évaluation de réseau contrairement à des systèmes comme R-CNN qui nécessitent des milliers pour une seule image.
Pourquoi les détecteurs de métaux sont interdits?
L’utilisation de matériels permettant la détection d’objets métalliques est régie par les articles L. 542-1 du code du patrimoine indique que la recherche « de monuments et d’objets pouvant intéresser la préhistoire, l’histoire, l’art ou l’archéologie » au détecteur de métaux est interdite sans autorisation préfectorale.
Comment fonctionne la détection d’objets?
En effet, le principe de la détection d’objets est le suivant : pour une image donnée, on recherche les régions de celle-ci qui pourraient contenir un objet puis pour chacune de ces régions découvertes, on l’extrait et on la classe à l’aide d’un modèle de classification d’image – par exemple – .
Quelle est la cellule chargée de détecter l’objet?
La cellule chargée de détecter l’objet est la cellule contenant le centre de l’objet. Deuxième composante : Les auteurs empilent un second réseau de 53 couches très proche du premier, à l’exception des dernières couches. La dernière couche du réseau est de dimension NxN x 3 x [ (nb de classes + 1 ) + 4 ].
Comment fonctionne le détecteur de métaux?
La bobine de recherche du détecteur de métaux alerte alors l’utilisateur de la présence d’un objet métallique, aussi appelé cible, par un son. L’ avertissement sonore est alors amplifié grâce à un haut-parleur ou redirigée vers le casque porté par l’utilisateur. Le détecteur de métaux possède une capacité de discrimination.
Quel est le modèle de segmentation d’objets?
Enfin, les modèles de segmentation d’objets et de détection d’objets sont évalués non pas en fonction de leur précision/accuracy (à l’instar des modèles de classification d’image) mais à l’aide d’une mesure de calcul de recouvrement : le mAP (Mean Average Precision).