Jak utworzyć projekcję ruchu drogowego w 3D z kamery ulicznej i obrazu satelitarnego
Praktyczne podejście do tworzenia projekcji ruchu w 3D poprzez łączenie nagrań z kamer ulicznych z obrazami satelitarnymi przy użyciu Pythona i sieci neuronowych.
Język
Strona głównaJęzyki
Sekcje
Praktyczne podejście do tworzenia projekcji ruchu w 3D poprzez łączenie nagrań z kamer ulicznych z obrazami satelitarnymi przy użyciu Pythona i sieci neuronowych.
Szybka biblioteka OCR do odczytu tablic rejestracyjnych, osiągająca do 14 000 tablic na sekundę dzięki kompaktowym modelom CCT i ONNX Runtime.
Zamień stary telefon z Androidem w inteligentny system monitoringu z AI. Sentinel przechwytuje wideo przez LAN, zapisuje na PC i wykorzystuje wielomodalne sieci neuronowe do rozpoznawania zdarzeń w czasie rzeczywistym.
UniFace konsoliduje detekcję twarzy, wyrównywanie, osadzanie, segmentację, pozycję głowy, śledzenie spojrzenia i nie tylko w jednym interfejsie Pythona opartym na ONNX.
Unblink V2 wprowadza modele wizyjno-językowe do domowych kamer RTSP, umożliwiając wyszukiwanie semantyczne i zapytania w języku naturalnym zamiast ręcznego przewijania osi czasu.
Zmęczony tonięciem w morzu kursów sieci neuronowych? Deep Learning Drizzle to starannie wyselekcjonowana kolekcja kursów uniwersyteckich i wykładów z najlepszych laboratoriów AI na świecie — twoja odtrutka na fragmentaryczne tutoriale z YouTube.
Habitat-Sim od Meta dostarcza tysiące klatek na sekundę do trenowania robotów domowych, eliminując kosztowne testy w świecie rzeczywistym.
Neural Photo Editor pozwala malować na zdjęciach, a sieci neuronowe generują realistyczne kontynuacje. Idealne dla designerów, badaczy i entuzjastów GAN-ów.