Object Detection
Object detection is a computer vision task in which a deep neural network simultaneously locates and classifies every instance of one or more object categories within an image, producing a bounding box and a class label for each detected object. Modern detectors — from the R-CNN family to YOLO and DETR — achieve near-human accuracy at real-time speeds on standard benchmarks.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- Girshick, R., Donahue, J., Darrell, T., & Malik, J. (2014). Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 580–587. · DOI 10.1109/CVPR.2014.81
- Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 779–788. · DOI 10.1109/CVPR.2016.91
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.