AI Photo Enhancer & Detection para PC

AI Photo Enhancer and Detection brings you all the object detection and recognition in photos, as well as fashionable and easy-to-use applications in Android system. Browse, manage, crop, and edit photos or videos faster than ever, recover accidentally deleted files or create hidden vaults for your most valuable images and videos. With advanced file support and complete customization, your media library works as you want. Advanced image detection and recognition device

Simple Mobile - AI Photo Enhancer y Detección.
AI Photo Enhancer and Detection le ofrece toda la detección y el reconocimiento de objetos en las fotos, así como aplicaciones modernas y fáciles de usar en el sistema Android. Explore, administre, recorte y edite fotos o videos más rápido que nunca, recupere archivos eliminados accidentalmente o cree bóvedas ocultas para sus imágenes y videos más valiosos. Con soporte de archivos avanzado y personalización completa, su biblioteca de medios funciona como usted desea. Dispositivo avanzado de detección y reconocimiento de imágenes.
Detección de objetos: como su nombre lo indica, es la detección de objetos en imágenes o videos a través de algoritmos de aprendizaje profundo. El objetivo de la detección de objetos es identificar y localizar todos los objetos conocidos en una escena. Con esta identificación y localización, la detección de objetos se puede utilizar para contar objetos en una escena, determinar y rastrear su ubicación precisa y, al mismo tiempo, etiquetarlos con precisión.
La detección de objetos a menudo se confunde con el reconocimiento de imágenes, por lo que antes de continuar, es importante aclarar la diferencia entre ellos. El reconocimiento de imágenes asigna una etiqueta a una imagen. Las imágenes de perros están etiquetadas con "perro". Las fotos de los dos perros seguirán siendo etiquetadas como "perro". La detección de objetos, por otro lado, dibuja un cuadro alrededor de cada perro y etiqueta este cuadro como "perro". El modelo predice dónde está cada objeto y qué etiqueta se debe aplicar. De esta forma, la detección de objetos proporciona más información sobre la imagen que el reconocimiento.
La detección de objetivos realiza la tarea de clasificación del objetivo en la imagen y la tarea de detección del cuadro de posición del cuadro delimitador.
YOLOv3 es la tercera versión del algoritmo YOLO en el algoritmo de detección de objetivos.
YOLOv3 usa una red neuronal separada para actuar sobre la imagen, divide la imagen en varias regiones y predice el cuadro delimitador y la probabilidad de cada región.
YOLOV3 es una estructura de red en la serie de redes YOLO, por lo que la idea del algoritmo es un método de una etapa (una etapa), que expresa la tarea de detección como un problema de regresión unificado de extremo a extremo y solo procesa la imagen una vez para obtener la posición y Clasificación.
En comparación con YOLOv2, la mayor mejora de YOLOv3 es que se basa en la discriminación multiescala de SSD, es decir, predice mapas de características de diferentes tamaños. Para los mapas de características de gran tamaño de las primeras capas de la red, los objetos pequeños se pueden detectar de manera efectiva, y para los mapas de características de tamaño pequeño al final de la red, los objetos grandes se pueden detectar de manera efectiva. Además, la columna vertebral de YOLOv3 eligió la red DarkNet53, que tiene una estructura de red más profunda y capacidades de extracción de características más sólidas.