Öncelikle, bilgisayarla görme alanında daha fazla ilerleme sağlamayı amaçlayan geniş bir kategori dağarcığı ile nesne algılama ve örnek segmentasyonu için bir araştırma ölçütü olarak kullanılır. Veri setinin çeşitli nesne kategorileri, çok sayıda açıklamalı görüntü ve standartlaştırılmış değerlendirme metrikleri, onu bilgisayarla görme araştırmacıları ve uygulayıcıları için önemli bir kaynak haline getirmektedir. Veri kümesinin yolları, sınıfları ve diğer ilgili bilgiler hakkında bilgi içerir. LVIS veri kümesi söz konusu olduğunda lvis. Kullanılabilir bağımsız değişkenlerin kapsamlı bir listesi için Model Eğitimi sayfasına bakın. LVIS veri kümesi, çeşitli nesne kategorileri ve karmaşık sahneler içeren çok çeşitli görüntüler içermektedir. Aşağıda veri kümesinden bazı görüntü örnekleri ve bunlara karşılık gelen ek açıklamalar yer almaktadır:. Bu örnek, LVIS veri setindeki görüntülerin çeşitliliğini ve karmaşıklığını ve eğitim sürecinde mozaikleme kullanmanın faydalarını göstermektedir. Araştırma veya geliştirme çalışmalarınızda LVIS veri setini kullanıyorsanız, lütfen aşağıdaki makaleye atıfta bulunun:. Bilgisayarla görme topluluğu için bu değerli kaynağı yaratan ve sürdüren LVIS Konsorsiyumuna teşekkür ederiz. Öncelikle nesne algılama ve örnek segmentasyonu için kullanılır, 'ten fazla nesne kategorisi ve 2 milyon örnek ek açıklaması içerir. Araştırmacılar ve uygulayıcılar, gelişmiş bilgisayarla görme görevleri için Ultralytics YOLO gibi modelleri eğitmek ve kıyaslamak için kullanmaktadır. Veri setinin geniş Beetle And Poker Watch Hands ve çeşitliliği, onu algılama ve segmentasyonda model performansının sınırlarını zorlamak için önemli bir kaynak haline getirmektedir. Bu işlem, kapsamlı eğitim özellikleri sunan Ultralytics çerçevesini kullanır. Ayrıntılı eğitim konfigürasyonları için Eğitim belgelerine bakın. LVIS veri kümesindeki görüntüler COCO veri küm esindekilerle aynıdır, ancak ikisi bölme ve ek Beetle And Poker Watch Hands açısından farklılık gösterir. Ayrıca LVIS, daha incelikli ve kapsamlı veriler sunarak nesne algılama ve örnek segmentasyon modellerinin sınırlarını zorlamayı amaçlayarak açıklama bütünlüğü ve çeşitliliğine odaklanmaktadır. Ultralytics YOLO modelleri, en son YOLO11 dahil olmak üzere, son teknoloji ürünü doğruluk ve hız ile gerçek zamanlı nesne algılama için optimize edilmiştir. LVIS veri kümesi tarafından sağlanan ince taneli olanlar gibi çok çeşitli ek açıklamaları desteklerler, bu da onları gelişmiş bilgisayarla görme uygulamaları için ideal hale getirir. Ayrıca, Ultralytics çeşitli eğitimdoğrulama ve tahmin modlarıyla sorunsuz entegrasyon sunarak verimli model geliştirme ve dağıtımı sağlar. Evet, LVIS veri kümesi farklı nesne kategorileri ve karmaşık sahneler içeren çeşitli görüntüler içermektedir. İşte ek açıklamalarıyla birlikte örnek bir görüntü:. Bu mozaiklenmiş görüntü, birden fazla veri kümesi görüntüsünün bir araya getirilmesinden oluşan bir eğitim grubunu göstermektedir. Mozaikleme, her bir eğitim grubundaki nesne ve sahne çeşitliliğini artırarak modelin farklı bağlamlarda genelleme yeteneğini geliştirir. İçeriğe geç. Veri Setleri. Çoklu Nesne Takibi. LVIS veri setinden bazı örnek ek açıklamaları görebilir miyim? Veri kümesi, arabalar, bisikletler ve hayvanlar gibi yaygın nesnelerin yanı sıra şemsiyeler, el çantaları ve spor malzemeleri gibi daha spesifik kategoriler de dahil olmak üzere nesne kategorisinden oluşmaktadır. Ek açıklamalar, her görüntü için nesne sınırlayıcı kutuları, segmentasyon maskeleri ve başlıkları içerir. Veri Kümesi Yapısı LVIS veri kümesi üç alt kümeye ayrılmıştır: Eğitmek : Bu alt küme, nesne algılama, segmentasyon ve altyazı modellerini eğitmek için bin görüntü içerir. Val : Bu alt küme, model eğitimi sırasında doğrulama amacıyla kullanılan 20 bin görüntüye sahiptir. Minival : Bu alt küme, model eğitimi sırasında doğrulama amacıyla kullanılan 5 bin görüntüye sahip COCO val setiyle tamamen aynıdır. Test : Bu alt küme, eğitilmiş modelleri test etmek ve kıyaslamak için kullanılan 20 bin görüntüden oluşur. Bu alt küme için temel gerçek açıklamaları kamuya açık değildir ve sonuçlar performans değerlendirmesi için LVIS değerlendirme sunucusuna gönderilir. Tweet Paylaş.
The music and sound effects swell and pound with ominous tension, making this blistering sprint through light and writhing shapes feel like a vital struggle for survival. Propelled by a pounding original soundtrack, you'll feel every crushing impact. Mac Requires macOS Daha fazla bilgi için geliştiricinin gizlilik politikası bölümüne bakın. JigglyGonardo ,
Temel Özellikler
Thumper is rhythm violence: classic action, blistering speed, and brutal physicality. When Francine steals the prized rhino beetle, it's up to The Electric. Brave the void and confront a maniacal giant head. LVIS veri kümesi, Facebook AI Research (FAIR) tarafından geliştirilen ve yayınlanan büyük ölçekli, ince taneli kelime düzeyinde açıklama veri kümesidir. Find Metallic Metalik stock images in HD and millions of other royalty-free stock photos, illustrations and vectors in the Shutterstock collection. Jessica and Hector plan to surprise their cousin with a bug zoo for his birthday party. You are a space beetle.TheRagingKitten , Ayrıntılı Bilgi. Boyut ,1 MB. It's a brutal test of reaction time and an awe-inspiring dive into kaleidoscopic dreamscapes. Apple Vision Requires visionOS 1. Changed default lane control setting to touch controls. Handbag jab , Tüm hakları saklıdır. Keith gets frozen like a statue when he's zapped by one of Manny's gadgets. Checkout update 1. At the school science fair, Lisa and her Skeleckian friend Dax get shrunk down and trapped inside their project - a perfect model of the solar system! Editörlerin Notları. When Francine steals the prized rhino beetle, it's up to The Electric Company to get it back in time to save the party. Music games rarely squeeze your emotions in such a menacing grip. Drool LLC adlı geliştirici, uygulamanın gizlilik politikasına göre verilerin aşağıda açıklandığı gibi işlenebileceğini bildirdi. Update: this issue was caused by an compatibility issue with iOS Playing with a controller might feel better for you. Veri setinin geniş boyutu ve çeşitliliği, onu algılama ve segmentasyonda model performansının sınırlarını zorlamak için önemli bir kaynak haline getirmektedir. Uygulama Gizliliği. Jessica and Hector plan to surprise their cousin with a bug zoo for his birthday party. Ayrıca LVIS, daha incelikli ve kapsamlı veriler sunarak nesne algılama ve örnek segmentasyon modellerinin sınırlarını zorlamayı amaçlayarak açıklama bütünlüğü ve çeşitliliğine odaklanmaktadır. Oylar ve Yorumlar. Telif Hakkı © Apple Inc. In other words, the game is fun, the developers are nice. Veri Kümesi Yapısı LVIS veri kümesi üç alt kümeye ayrılmıştır: Eğitmek : Bu alt küme, nesne algılama, segmentasyon ve altyazı modellerini eğitmek için bin görüntü içerir. Diller English. Araştırmacılar ve uygulayıcılar, gelişmiş bilgisayarla görme görevleri için Ultralytics YOLO gibi modelleri eğitmek ve kıyaslamak için kullanmaktadır. Evet, LVIS veri kümesi farklı nesne kategorileri ve karmaşık sahneler içeren çeşitli görüntüler içermektedir. Mac Requires macOS İşte ek açıklamalarıyla birlikte örnek bir görüntü:. Minival : Bu alt küme, model eğitimi sırasında doğrulama amacıyla kullanılan 5 bin görüntüye sahip COCO val setiyle tamamen aynıdır. Propelled by a pounding original soundtrack, you'll feel every crushing impact. Kategori Games. Or, perhaps more accurately, into nightmares. Öncelikle, bilgisayarla görme alanında daha fazla ilerleme sağlamayı amaçlayan geniş bir kategori dağarcığı ile nesne algılama ve örnek segmentasyonu için bir araştırma ölçütü olarak kullanılır.
