ऑब्जेक्ट डिटेक्शन
ऑब्जेक्ट डिटेक्शन एक कंप्यूटर विज़न कार्य है जिसमें एक डीप न्यूरल नेटवर्क एक छवि के भीतर एक या अधिक ऑब्जेक्ट श्रेणियों के प्रत्येक उदाहरण को एक साथ स्थित और वर्गीकृत करता है, जिससे प्रत्येक पहचानी गई वस्तु के लिए एक बाउंडिंग बॉक्स और एक क्लास लेबल उत्पन्न होता है। आधुनिक डिटेक्टर — R-CNN परिवार से लेकर YOLO और DETR तक — मानक बेंचमार्क पर वास्तविक समय की गति से लगभग मानव सटीकता प्राप्त करते हैं।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Object Detection (Region-Based and Anchor-Free Deep Neural Network Models). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/object-detection
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- छवि वर्गीकरणगहन अधिगम↔ compare
- इंस्टेंस सेगमेंटेशनगहन अधिगम↔ compare
- सेमेंटिक सेगमेंटेशन (Semantic Segmentation)गहन अधिगम↔ compare