Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/02934.jsonl.gz/1

Znajomi, Wkrótce nadejdzie czas! Ostatnim krokiem w OCP zatwierdzone ED-209-kompatybilny przyszłość: „Alarm Automatyczne wykrywanie Pistolet w wideo za pomocą Głęboki Learning“ (PDF)…
Obecne systemy nadzoru i kontroli nadal wymagają nadzoru i ingerencji człowieka. W pracy przedstawiono system wykrywania automatyczny pistolet powieść filmy odpowiednie dla obu, celów nadzoru i kontroli. Mamy przeformułować ten problem detekcji do problemu minimalizacji fałszywych alarmów i go rozwiązać poprzez budowę szkolenia kluczem zbiór danych kierując się wynikami głębokiego splotu Neural Networks (CNN) klasyfikator, Następnie ocenie najlepszy model zaklasyfikowanie dwoma podejściami, Podejście przesuwne okna i propozycja regionu podejście.
Najbardziej obiecujące wyniki uzyskuje się szybszy R-CNN modelu opartego przeszkolony na naszej nowej bazy danych. Najlepszym Detektor wykazują wysoki potencjał nawet przy słabym jakości filmy z YouTube i zapewnia zadowalających wyników, jak automatyczny system alarmowy. Pośród 30 sceny, z powodzeniem uruchamia alarm po pięciu kolejnych prawdziwie dodatnich w czasie krótszym niż 0.2 Sekundy, W 27 sceny. Mamy również zdefiniować nową metrykę, Aktywacja alarmu na przedział (zastraszanie), ocenić wydajność modelu wykrywania jako automatyczny system wykrywania w filmach.
A w przypadku coś pójdzie nie tak: