1 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesReal-Time Instance Segmentation
Systems for real-time pixel-level masking of individual objects in video feeds.
Distinct from Real-Time Object Detection: Focuses on pixel-level masks for instances rather than just bounding-box detection in real-time
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- dbolya/yolact
dbolya/yolact
5,231GitHub पर देखेंYolact एक कंप्यूटर विज़न फ्रेमवर्क और रीयल-टाइम इंस्टेंस सेगमेंटेशन मॉडल है। यह छवियों और वीडियो फ़ीड के लिए वस्तुओं का पता लगाने और पिक्सेल-स्तरीय मास्क उत्पन्न करने के लिए एक पूरी तरह से कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है। सिस्टम वैश्विक मास्क प्रोटोटाइप बनाने के लिए प्रोटोटाइपिकल मास्क जनरेशन का उपयोग करता है जिन्हें इंस्टेंस-विशिष्ट परिणामों के लिए रैखिक रूप से जोड़ा जाता है। यह वस्तुओं के अनियमित आकार के लिए स्थानिक नमूनाकरण को अनुकूलित करने के लिए डिफ़ॉर्मेबल कन्वेन्शनल लेयर्स और डिफ़ॉर्मेबल रीजन-ऑफ़-इंटरेस्ट पूलिंग को शामिल करता है। फ्रेमवर्क पूर्ण मॉडल विकास लाइफसाइकिल को कवर करता है, जिसमें कस्टम डेटासेट पर प्रशिक्षण, औसत प्रिसिजन का उपयोग करके सटीकता मूल्यांकन और प्रसंस्करण गति को स्केल करने के लिए मल्टी-GPU वितरित प्रशिक्षण का उपयोग शामिल है। यह छवियों पर सेगमेंटेशन मास्क लागू करने और एनोटेट वीडियो फ़ाइलों को निर्यात करने के लिए मीडिया प्रसंस्करण उपयोगिताएँ भी प्रदान करता है। प्रोजेक्ट में चेकपॉइंट प्रबंधन और प्रशिक्षण पुनरारंभ के लिए स्थिति दृढ़ता उपकरण शामिल हैं, साथ ही मेट्रिक्स और हानि मूल्यों को रिकॉर्ड करने के लिए लॉगिंग भी शामिल है।
Detects and masks individual objects in images or video feeds in real-time using a fully convolutional network.
Python
