Detección y seguimiento de objetos utilizando el aprendizaje profundo

1. ¿Qué es el seguimiento de objetos en el aprendizaje profundo??
2. ¿Es parte de la detección de objetos del aprendizaje profundo??
3. ¿Podemos usar CNN para la detección de objetos??
4. ¿Qué modelo CNN es mejor para la detección de objetos??

¿Qué es el seguimiento de objetos en el aprendizaje profundo??

El seguimiento de objetos es un proceso de aprendizaje profundo donde el algoritmo rastrea el movimiento de un objeto. En otras palabras, es la tarea de estimar o predecir las posiciones y otra información relevante de los objetos en movimiento en un video. El seguimiento de objetos generalmente implica el proceso de detección de objetos.

¿Es parte de la detección de objetos del aprendizaje profundo??

La detección de objetos es una técnica de visión por computadora para localizar instancias de objetos en imágenes o videos. Los algoritmos de detección de objetos generalmente aprovechan el aprendizaje automático o el aprendizaje profundo para producir resultados significativos.

¿Podemos usar CNN para la detección de objetos??

La red neuronal convolucional de la región más rápida [15] es otro enfoque de detección de objetos de aprendizaje profundo basado en CNN de última generación. En esta arquitectura, la red lleva la imagen de entrada proporcionada a una red convolucional que proporciona un mapa de características convolucionales.

¿Qué modelo CNN es mejor para la detección de objetos??

R-CNN-Redes neuronales convolucionales basadas en la región

Las redes o regiones neuronales convolucionales basadas en la región con características de CNN (R-CNN) son enfoques pioneros que aplican modelos profundos a la detección de objetos.