Vidéo: Comment utiliser ImageAI ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
À utiliser ImageAI vous devez installer quelques dépendances. La première étape consiste à installer Python sur votre ordinateur. Téléchargez et installez Python 3 à partir du site Web officiel de Python. Téléchargez maintenant le fichier modèle TinyYOLOv3 qui contient le modèle de classification qui sera utilisé pour la détection d'objets.
Ici, qu'est-ce que ImageAI ?
ImageAI est une bibliothèque Python conçue pour permettre aux développeurs, aux chercheurs et aux étudiants de créer des applications et des systèmes dotés de capacités autonomes d'apprentissage en profondeur et de vision par ordinateur en utilisant des lignes de code simples et peu nombreuses.
De même, quel est le besoin de détection d'objets ? Détection d'objets implique détection cas de objets d'une classe particulière dans une image. L'objectif de détection d'objets est de détecter toutes les instances de objets d'une classe connue, comme des personnes, des voitures ou des visages dans une image.
Sachez aussi, comment faites-vous la reconnaissance d'image?
Les images sont des données sous forme de matrices bidimensionnelles. Reconnaissance d'images classe les données dans un seau parmi d'autres.
Cela prendra 3 étapes:
- recueillir et organiser les données avec lesquelles travailler (85 % de l'effort)
- construire et tester un modèle prédictif (10% de l'effort)
- utiliser le modèle pour reconnaître les images (5% de l'effort)
A quoi sert OpenCV ?
OpenCV (Open Source Computer Vision) est une bibliothèque de fonctions de programmation principalement destinées à la vision par ordinateur en temps réel. En langage simple, c'est la bibliothèque utilisé pour le traitement d'images. C'est principalement utilisé pour faire toutes les opérations liées aux images.
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Qu'est-ce que la bibliothèque ImageAI ?
ImageAI est une bibliothèque Python conçue pour permettre aux développeurs, aux chercheurs et aux étudiants de créer des applications et des systèmes dotés de capacités autonomes d'apprentissage en profondeur et de vision par ordinateur en utilisant des lignes de code simples et peu nombreuses