• Buradasın

    Yolov3 ve yolov4 farkı nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    YOLOv3 ve YOLOv4 arasındaki temel farklar şunlardır:
    • YOLOv4, daha gelişmiş bir sinir ağı mimarisi kullanır 13. Bu, modelin daha güçlü özellikleri görüntüden çıkarmasını sağlar 1.
    • YOLOv4, CSPNet (Cross Stage Partial Networks) kullanır 2. Bu, gradyan akışını iyileştirir ve hesaplama maliyetini azaltır 2.
    • YOLOv4, Mish aktivasyon fonksiyonunu kullanır 2. Bu, modelin karmaşık desenleri öğrenme yeteneğini artırarak nesne tespitinde daha iyi performans sağlar 2.
    • YOLOv4, veri artırma teknikleri (mosaic ve self-adversarial training) kullanır 23. Bu teknikler, modelin çeşitli giriş koşullarına karşı robustluğunu artırır 2.
    • YOLOv4, daha yüksek hız ve doğruluk sunar 34. YOLOv4 ile bir görüntünün işlenmesi, YOLOv3'e göre yaklaşık %33 daha hızlıdır (saniyede 65 kareye karşı 40 kare) 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. kili-technology.com
        1
      2. store-restack.vercel.app
        2
      3. toxigon.com
        3
      4. restack.io
        4
      5. iozturk.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yolov4 ve yolov8 farkı nedir?

    YOLOv4 ve YOLOv8 arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Hız ve Doğruluk: YOLOv8, YOLOv4'e göre daha hızlı ve daha doğru nesne tespiti sağlar. 2. Ağ Mimarisi: YOLOv8, CSPDarknet-AA gibi daha gelişmiş bir ağ mimarisi kullanır. 3. Eğitim Stratejileri: YOLOv8, daha etkili model eğitimi için yeni eğitim stratejileri ve veri artırma teknikleri içerir. 4. Model Ölçeklenebilirliği: YOLOv8, farklı görevlere ve donanımlara göre özelleştirilebilirken, YOLOv4 daha genel bir yapıya sahiptir. 5. Küçük Nesnelerin Tespiti: YOLOv8, küçük ve örtüşen nesneleri daha iyi tespit edebilir.
    5 kaynak

    Yolo ne anlatıyor?

    YOLO (You Only Look Once), gerçek zamanlı nesne tespiti için kullanılan popüler bir algoritmadır. YOLO'nun anlattığı konular: - Çalışma prensibi: YOLO, görüntüyü belirli sayıda hücreden oluşan bir ızgaraya böler ve her bir hücrenin içinde bir nesne olup olmadığını tahmin eder. - Uygulama alanları: Güvenlik ve gözetim, otonom araçlar, drone teknolojisi ve medikal görüntüleme gibi çeşitli alanlarda kullanılır. - Avantajları: Hızlı ve verimli, yüksek doğruluklu, bütünsel yaklaşım sunan ve hesaplama verimliliği sağlayan bir modeldir. - Gelişimi: YOLO'nun farklı versiyonları (YOLOv1, YOLOv2, vb.) çıkmış ve her yeni sürümde doğruluk ve hız iyileştirmeleri yapılmıştır.
    5 kaynak

    YOLOv3 ve YOLOv8 farkı nedir?

    YOLOv3 ve YOLOv8 arasındaki temel farklar şunlardır: - YOLOv3, Darknet-53 mimarisi ve Çoklu Ölçekli Özellik Haritaları kullanır. - YOLOv3, küçük nesneleri daha iyi tespit edebilir ve 80 farklı nesne sınıfını tanıyabilir. - YOLOv3, dengeli bir performans sunar, hem hız hem de doğruluk açısından. - YOLOv3, daha az hesaplama gücü gerektirir.
    5 kaynak

    YOLO nedir ne işe yarar?

    YOLO (You Only Look Once), görüntü işleme dünyasında devrim yaratan bir nesne tespit algoritmasıdır. İşe yararları: 1. Hızlı ve doğru nesne tespiti: YOLO, bir görüntüyü sadece bir kez tarayarak nesneleri bulur, bu da onu gerçek zamanlı uygulamalar için ideal hale getirir. 2. Çeşitli alanlarda kullanım: Otonom araçlar, güvenlik sistemleri, nesne sayma ve endüstriyel uygulamalar gibi birçok alanda kullanılır. 3. Basit mimari: YOLO'nun yapısı diğer algoritmalara göre daha basit ve anlaşılması kolaydır, bu da uygulamasını ve özelleştirilmesini kolaylaştırır.
    5 kaynak