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Objekterkennung und -verfolgung spielen eine wichtige Rolle bei Computer-Vision-Algorithmen. Die Erkennung und Verfolgung von Objekten ist mit vielen Herausforderungen verbunden, wie z. B. der effizienten Erkennung von Objekten sowohl in Innenräumen als auch im Freien und der Vermeidung von Verdeckungen. Viele herkömmliche Methoden sind unter diesen Umständen nicht gut und haben eine hohe Effizienz. Da die Forschung im Bereich der Deep-Learning-Methoden ständig zunimmt und diese aufgrund ihrer hohen Genauigkeit sehr beliebt sind, ziehen wir Deep Learning dem traditionellen maschinellen Lernen…mehr

Produktbeschreibung
Objekterkennung und -verfolgung spielen eine wichtige Rolle bei Computer-Vision-Algorithmen. Die Erkennung und Verfolgung von Objekten ist mit vielen Herausforderungen verbunden, wie z. B. der effizienten Erkennung von Objekten sowohl in Innenräumen als auch im Freien und der Vermeidung von Verdeckungen. Viele herkömmliche Methoden sind unter diesen Umständen nicht gut und haben eine hohe Effizienz. Da die Forschung im Bereich der Deep-Learning-Methoden ständig zunimmt und diese aufgrund ihrer hohen Genauigkeit sehr beliebt sind, ziehen wir Deep Learning dem traditionellen maschinellen Lernen vor. Die Objekterkennung ist ein Schlüsselthema in der Bildverarbeitung und dient der Erkennung, Identifizierung und Lokalisierung von Objekten durch das Zeichnen von Begrenzungsrahmen für diese Objekte. Die Objekterkennung hat verschiedene Anwendungen in unterschiedlichen Bereichen wie Sicherheit, Medizin und Verteidigung.
Autorenporträt
Chamo-me K. Ravi Kumar e sou professor assistente na Faculdade de Engenharia de Lakireddy Bali Reddy. Os meus interesses de investigação incluem o processamento de sinais.