Friki Work

Este proyecto presenta una solución simplificada para el seguimiento y la reidentificación de individuos a través de múltiples fuentes de video o cámaras. Utiliza YOLOv3 o YOLOv4 para la detección de objetos y la biblioteac Torchreid de KaiyangZhou para la reidentificación (ReID). La integración de estas tecnologías permite rastrear y reconocer ...

Introducción a la API COCO para MATLAB La API COCO para MATLAB se posiciona como una herramienta esenical para investigadores y desarrolladores en visión por computadora, facilitando la interacción con el popular conjunto de datos Microsoft COCO. Esta interfaz proporciona funcionalidades completas para la gestión de anotaciones, desde la carga ...

Arquitectura y Características de YOLOv8 YOLOv8 represenat un avance significativo en la serie de modelos SOTA (State-of-the-Art) para detección de objetos, optimizando el rendimiento respecto a su predecesor, YOLOv5. Su arquitectura se organiza fundamentalemnte en tres componentes: Backbone: Basado en los principios de CSP, sustituye los módu ...

Configuración del Entorno Para implementar la detección de objetos OBB mediante LabVIEW y Halcon, se requiere LabVIEW 2018 en su versión de 64 bits y Halcon 22.05. La enstalación de ambos entornos sigue procedimientos estándar: en LabVIEW, seleccione la arquitectura de 64 bits durante el proceso; para Halcon, asegúrese de configurar las rutas d ...

Introducción al Despliegue de Modelos de Detección de Objetos La detección de objetos es una capacidad fundamental en la visión por computadora, actuando como los "ojos" de los sistemas inteligentes al localizar e identificar elementos clave en una imagen. Sin embargo, llevar modelos avanzados de detección a entornos de producción pre ...

Open Images Dataset, desarrollado por el equipo de Google, representa uno de los pilares más robustos para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo en el ámbito de la visión por computadora. Con un volumen que supera los 9 millones de imágenes y una taxonomía que abarca más de 600 categorías de objetos, este ecosistema es fundamental ...

1. Introducción: Cuando la IA no solo "lee" sino también "ve" Imagine que le muestra a una IA una foto compleja de una calle, con personas, coches, letreros de tiendas y edificios al fondo. Usted le pregunta: "¿Qué dice el letrero de la cafetería en la esquina inferior derecha de la imagen?". Un modelo multimodal t ...

Para empezar a trabajar con YOLOv8, es necesario obtener su código fuente oficial. El proyecto ahora se conoce como ultralytics. Puedes descargar el paquete comprimido desde el repositorio oficial de GitHub. Una vez descargado, se recomienda crear un directorio dedicado en tu sistema (por ejemplo, C:\proyectos\yolov8) y extraer allí el contenid ...