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El seguimiento de los objetos se refiere a la capacidad de estimar o predecir la posición de un objeto objetivo en cada marco consecutivo en un video una vez que se define la posición inicial del objeto objetivo. Por otro lado, la detección de objetos es el proceso de detección de un objeto objetivo en una imagen o un solo marco del video.
- Se puede usar yolo para el seguimiento de objetos?
- ¿Por qué es importante la detección de objetos y el seguimiento??
- ¿Qué es el seguimiento por detección??
- ¿Cuáles son las diferencias entre la detección de objetos y la segmentación??
Se puede usar yolo para el seguimiento de objetos?
Yolov4: velocidad y precisión óptimas de la detección de objetos
Esta versión de YOLO tiene una velocidad y precisión óptimas de la detección de objetos en comparación con todas las versiones anteriores y otros detectores de objetos de última generación. La siguiente imagen muestra el Yolov4 superando a Yolov3 y FPS en velocidad en un 10% y 12% respectivamente.
¿Por qué es importante la detección de objetos y el seguimiento??
Los objetos de detección y seguimiento se encuentran entre las tareas más frecuentes y desafiantes que un sistema de vigilancia debe lograr para determinar eventos significativos y actividades sospechosas, y anotar y recuperar automáticamente contenido de video.
¿Qué es el seguimiento por detección??
El método de seguimiento por detección implica un detector independiente que se aplica a todos los marcos de imagen para obtener detecciones probables, y luego un rastreador, que se ejecuta en el conjunto de detecciones. Por la presente, el rastreador intenta realizar una asociación de datos (por ejemplo, vincular las detecciones para obtener trayectorias completas).
¿Cuáles son las diferencias entre la detección de objetos y la segmentación??
Entonces, la diferencia entre las técnicas de segmentación de instancias y detección de objetos es que los detectores de objetos solo detectan objetos en las imágenes. Por el contrario, las soluciones de segmentación de instancias proporcionan una comprensión de grano fino de los datos de la imagen definiendo y clasificando cada instancia presente en la entrada visual.
