🚀 Faster R-CNN Ringan: Revolusi Deteksi Objek Satelit!

Описание: Model deteksi objek Faster R-CNN dikenal akurat, tapi terlalu berat untuk perangkat di luar angkasa (satelit, drone). Bagaimana jika kita bisa membuatnya 56.6% lebih ringan tanpa kehilangan akurasi?

Video ini membongkar metode Bi-stage compression dan mixed-precision training (FP16) yang menghasilkan model 25.6% lebih kecil. Kita akan lihat bagaimana akurasi mAP di dataset NWPU VHR-10 tetap dipertahankan, bahkan mencapai 89.4%. Solusi ini adalah kunci untuk AI on the edge di dunia remote sensing!

➡️ Tonton sekarang dan pelajari cara mengoptimalkan model AI Anda!