Öncelikle, bilgisayarla görme alanında daha fazla ilerleme sağlamayı amaçlayan geniş bir kategori dağarcığı ile nesne algılama ve örnek segmentasyonu için bir araştırma ölçütü olarak kullanılır. Veri setinin çeşitli nesne kategorileri, çok sayıda açıklamalı görüntü ve standartlaştırılmış değerlendirme metrikleri, onu bilgisayarla görme araştırmacıları ve uygulayıcıları için önemli bir kaynak haline getirmektedir. Veri kümesinin yolları, sınıfları ve diğer ilgili bilgiler hakkında bilgi içerir. LVIS veri kümesi söz konusu olduğunda lvis. Cockroach Poker Card Types bağımsız değişkenlerin kapsamlı bir listesi için Model Eğitimi sayfasına bakın. LVIS veri kümesi, çeşitli nesne kategorileri ve karmaşık sahneler içeren çok çeşitli görüntüler içermektedir. Aşağıda veri kümesinden bazı görüntü örnekleri ve bunlara karşılık gelen ek açıklamalar yer almaktadır:. Bu örnek, LVIS veri setindeki görüntülerin çeşitliliğini ve karmaşıklığını ve eğitim sürecinde mozaikleme kullanmanın faydalarını göstermektedir. Araştırma veya geliştirme çalışmalarınızda LVIS veri setini kullanıyorsanız, lütfen aşağıdaki makaleye atıfta bulunun:. Bilgisayarla görme topluluğu için bu değerli kaynağı yaratan ve sürdüren LVIS Konsorsiyumuna teşekkür ederiz. Öncelikle nesne algılama ve örnek segmentasyonu için kullanılır, 'ten fazla nesne kategorisi ve 2 milyon örnek ek açıklaması içerir. Araştırmacılar ve uygulayıcılar, gelişmiş bilgisayarla görme görevleri için Ultralytics YOLO gibi modelleri eğitmek ve kıyaslamak için kullanmaktadır. Veri setinin geniş boyutu ve çeşitliliği, onu algılama ve segmentasyonda model performansının sınırlarını zorlamak için önemli bir kaynak haline getirmektedir. Bu işlem, kapsamlı eğitim özellikleri sunan Ultralytics çerçevesini kullanır. Ayrıntılı eğitim konfigürasyonları için Eğitim belgelerine bakın. LVIS veri kümesindeki görüntüler COCO veri küm esindekilerle aynıdır, ancak ikisi bölme ve ek açıklamalar açısından farklılık gösterir. Ayrıca LVIS, daha incelikli ve kapsamlı veriler sunarak nesne algılama ve örnek segmentasyon modellerinin sınırlarını zorlamayı amaçlayarak açıklama bütünlüğü ve çeşitliliğine odaklanmaktadır. Cockroach Poker Card Types YOLO modelleri, en son YOLO11 dahil olmak üzere, son teknoloji ürünü doğruluk ve hız ile gerçek zamanlı nesne algılama için optimize edilmiştir. LVIS veri kümesi tarafından sağlanan ince taneli olanlar gibi çok çeşitli ek açıklamaları desteklerler, bu da onları gelişmiş bilgisayarla görme uygulamaları için ideal hale getirir. Ayrıca, Ultralytics çeşitli eğitimdoğrulama ve tahmin modlarıyla sorunsuz entegrasyon sunarak verimli model geliştirme ve dağıtımı sağlar. Evet, LVIS veri kümesi farklı nesne kategorileri ve karmaşık sahneler içeren çeşitli görüntüler içermektedir. İşte ek açıklamalarıyla birlikte örnek bir görüntü:. Bu mozaiklenmiş görüntü, birden fazla veri kümesi görüntüsünün bir araya getirilmesinden oluşan bir eğitim grubunu göstermektedir. Mozaikleme, her bir eğitim grubundaki nesne ve sahne çeşitliliğini artırarak modelin farklı bağlamlarda genelleme yeteneğini geliştirir. İçeriğe geç. Veri Setleri. Çoklu Nesne Takibi. Cockroach Poker Card Types veri setinden bazı örnek ek açıklamaları görebilir miyim? Veri kümesi, arabalar, bisikletler ve hayvanlar gibi yaygın nesnelerin yanı sıra şemsiyeler, el çantaları ve spor malzemeleri gibi daha spesifik kategoriler de dahil olmak üzere nesne kategorisinden oluşmaktadır. Ek açıklamalar, her görüntü için nesne sınırlayıcı kutuları, segmentasyon maskeleri ve başlıkları içerir. Veri Kümesi Yapısı LVIS veri kümesi üç alt kümeye ayrılmıştır: Eğitmek : Bu alt küme, nesne algılama, segmentasyon ve altyazı modellerini eğitmek için bin görüntü içerir. Val : Bu alt küme, model eğitimi sırasında doğrulama amacıyla kullanılan 20 bin görüntüye sahiptir. Minival : Bu alt küme, model eğitimi sırasında doğrulama amacıyla kullanılan 5 bin görüntüye sahip COCO val setiyle tamamen aynıdır. Test : Bu alt küme, eğitilmiş modelleri test etmek ve kıyaslamak için kullanılan 20 bin görüntüden oluşur. Bu alt küme için temel gerçek açıklamaları kamuya açık değildir ve sonuçlar performans değerlendirmesi için LVIS değerlendirme sunucusuna gönderilir. Tweet Paylaş.
Score the most points by guessing the most words. Bought as a present, went down well. Google Chrome v Yaratıcı: Fluffybears. Açıklama Tartışmalar 0 Yorumlar 0.
Temel Özellikler
Value. 2. Omg! That's Card! How To Play: 1. And now he got this PSA 10 Shiny Rayquaza! Keep it good! Race to identify the full painting and grab its card. We played a big selection of games including Isle of Skye, Stone Age, Cockroach Poker, The Crew, and Twin It. Board games, dexterity games, cards, dice and Co. The unfortunate reality today is that HDB resale prices are eye-wateringly high. The app will display a snippet of a renowned painting. 3. Pick your. Swipe to find out how future homeowners navigate the line. He is holding a well dress cockroach with a tie!Supports players, rules for the base game and the expansion are in the game box. Yaratıcı: Sam. Le jeu m'a donné automatiquement la premiere carte face caché sur le dessus de la pile. Right guess? Yaratıcı: Kelson. Yaratıcı: Rodent Liberty. Cockroach Poker Paylaş:. LVIS veri kümesi tarafından sağlanan ince taneli olanlar gibi çok çeşitli ek açıklamaları desteklerler, bu da onları gelişmiş bilgisayarla görme uygulamaları için ideal hale getirir. LVIS veri setinden bazı örnek ek açıklamaları görebilir miyim? Capital Lux 2. Arrest the Phantom Thief! LVIS veri kümesi söz konusu olduğunda lvis. Ayrıntılı eğitim konfigürasyonları için Eğitim belgelerine bakın. Yaratıcı: Markimus. Müşteri yorumu yazın. İstisnalar ve koşullar hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz. Ne oldu? Açıklama Tartışmalar 0 Yorumlar 0. Size Yardımcı Olalım. An enjoyable game. Eğer evet ise, hangi hareket numarası? Mobil internet sitesini görüntüle. Bu mozaiklenmiş görüntü, birden fazla veri kümesi görüntüsünün bir araya getirilmesinden oluşan bir eğitim grubunu göstermektedir. Everybody will be racing against th Definitely a great filler game on game nights and a quick game to play with kids. Taste Of Korea Challenge. Bu örnek, LVIS veri setindeki görüntülerin çeşitliliğini ve karmaşıklığını ve eğitim sürecinde mozaikleme kullanmanın faydalarını göstermektedir.
