Развертывание модели yolo для Android | Studio | Yolo v5 | NMS | Java | Tflite

Описание: Привет, в этом видео вы узнаете, как развернуть модель YOLO v5 в вашем Android-приложении с помощью tflite. Это очень пошаговое видео объясняет, как именно интегрировать Android-приложение на языке Java с моделью обнаружения объектов YOLO v5. Мы начнём с создания очень простого пользовательского интерфейса, затем перейдём к написанию бэкенд-кода для создания прогнозов с использованием нашей модели YOLO tflite для YOLO5. Мы также увидим, как легко и быстро преобразовать модель из формата PyTorch в формат TensorFlow Lite.

В этом подробном руководстве вы научитесь пошаговому процессу развёртывания модели YOLO на Android-устройстве с помощью Java. Я расскажу обо всём: от создания пользовательского интерфейса до преобразования модели PyTorch в модель TensorFlow Lite. Следуйте моим инструкциям, чтобы написать метки, загрузить модель, реализовать метод подавления немаксимальных значений (NMS) и отобразить прогнозы на холсте. В результате у вас будет полностью функциональная модель YOLO на вашем Android-устройстве, готовая к демонстрации пользователям. Не пропустите это практическое руководство по её внедрению.

—————————

Код на Github: https://github.com/Pawandeep-prog/yol...

——————————

nms (алгоритм подавления без максимального значения):    • C 5.8 | Non Max Suppression | NMS | CNN | ...  
Github-refered-from: https://github.com/yyccR/yolov5-tflit...

Свяжитесь со мной:
🔹 Facebook:   / programminghub  
🔹 Twitter:   / programming_hut  
🔹 Github: https://github.com/Pawandeep-prog
🔹 Discord:   / discord  
🔹 LinkedIn:   / programminghut  
🔹 YouTube:    / programminghutofficial  

yolo, yolov5, развёртывание, android, java, развёртывание модели yolo, tflite, tensorflow, пошаговое руководство, android studio, развёртывание модели ML, развёртывание обнаружения объектов Android, android ML, глубокое обучение Android, tensorflow lite