Depth Anything V2 + RT-DETR: Решение задачи позиционирования объектов в наклонных камерах

Описание: Узнайте, как создать систему ранжирования объектов с учетом глубины, используя модели Depth Anything V2 и RT-DETR!
В этом подробном руководстве по компьютерному зрению вы узнаете, почему традиционное ранжирование по оси Y не работает с наклонными камерами и кривыми поверхностями, и как модели оценки глубины обеспечивают точное и надежное ранжирование объектов.

Что вы узнаете:

Почему ранжирование по оси Y не работает с ракурсами камеры
Как реализовать Depth Anything V2 для точных карт глубины
Пользовательское обнаружение объектов с помощью RT-DETR для отслеживания мелких объектов
Маскирование областей интереса для повышения точности оценки глубины
Создание полного конвейера ранжирования с отслеживанием объектов
Визуализация в реальном времени с таблицами лидеров и отслеживанием маршрута

🔧 Рассматриваемые технологии:
✓ Depth Anything V2 (модель «Обнимающее лицо»)
✓ RT-DETR для обнаружения объектов
✓ ByteTrack для отслеживания нескольких объектов
✓ Обучение на пользовательском наборе данных
✓ Реализация на Python + OpenCV

Применение в реальном мире:
В этом руководстве используется видео с катанием на лыжах, чтобы продемонстрировать, как ранжирование на основе глубины превосходит традиционные методы при работе со склонами, поворотами и наклонными ракурсами камеры. Идеально подходит для спортивной аналитики, автономных транспортных средств, робототехники и любого приложения, требующего точного пространственного восприятия.

Ресурсы
Labellerr GitHub: https://github.com/Labellerr/Hands-On...
Notebook: https://github.com/Labellerr/Hands-On...

#ComputerVision #DepthEstimation #DepthAnythingV2 #ObjectTracking #ObjectDetection #RTDETR #MachineLearning #DeepLearning #ArtificialIntelligence #AI #Python #OpenCV #HuggingFace #ObjectRanking #3DVision #SportsAnalytics #MultiObjectTracking #ByteTrack #ОбучениеПользовательскихМоделей #ОбработкаИзображений #ВидеоАнализ #ОтслеживаниеВРеальномВремя #КартыГлубины #3DРеконструкция #ПространственныйИИ #АвтономныеТранспортныеСредства #Робототехника #MLEngineering #УчебникПоИИ #ПрограммированиеНаPython #ТехническийУчебник #УчебникПоПрограммированию #ПрограммнаяИнженерия #НаукаОДанные #НейронныеСети #ТрансформерныеМодели #YOLOv8 #СегментацияЭкземпляров #СемантическаяСегментация #ВизуальныйИИ #ИнтеллектуальныеСистемы #EdgeAI #GPUВычисления #ВыводМоделей #МоделиИИ #ПредварительноОбученныеМодели #ТрансферноеОбучение #ОтслеживаниеЛыжей #РаспознаваниеДействий #ОтслеживаниеДвижения #ПрогнозированиеТраектории #ПониманиеСцены #ВизуальноеВосприятие #КомпьютерноеЗрение