영어에서 Object detection 을 사용하는 예와 한국어로 번역
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Object detection(supra conductor).
개체 검출 (supra conductor).Complete series for standard applications for object detection Â.
일반 분야의 물체 감지를 위한 완성형 시리즈.And if you implement the Object Detection algorithm we have described.
우리가 설명한 객체 탐지 알고리즘을 실행한다면.Research TopicVirtual and Augmented Reality,Smart Camera, Object Detection.
가상 및 증강 현실,스마트 카메라, 객체 검출.This method perform a object detection using of adaptive color model.
이 방법은 적응적인 색상 모델을 이용한 객체 검출을 수행한다.In this case, I use the TensorFlow object detection API.
이제 본격적으로 Tensorflow Object Detection API를 설치해보도록 합시다.V Transparent Object Detection Photoelectric Sensor 10mm NPN NO. NC Switch.
V 투명한 목표 탐지 광전자적인 감지기 10mm NPN NO. NC 스위치.Built-in 9-Axis MotionTracking sensor,support moving object detection.
내장 된 9 축 MotionTracking 센서,지원 객체 검출 이동.New teach mode adds clear object detection to capabilities of the original Q4X discrete laser sensor.
새로운 티칭 모드는 기존 Q4X 접점 레이저 센서의 성능에 투명 물체 검출 기능을 추가시킨다.Such protection mechanisms require extremely precise object detection capabilities.
이러한 보호 메커니즘을 위해서는 극히 정밀한 물체 감지 기능을 필요로 합니다.But in testing, the object detection model did not see toys as being the same as their real counterparts.
그러나 테스트에서 물체 감지 모델은 장난감이 실제 물체와 동일한 것으로 보지 않았습니다.YOLO(You Only Look Once) is an Unified Real-Time Object Detection algorithm.
YOLO(You Only Look Once)는 대표적인 단일 단계 방식의 객체 탐지 알고리즘입니다.Doing so can cause the object detection sensor to malfunction, resulting in the projector not turning on.
그렇게 하는 것은 물체 감지 센서가 작동하지 않게 하여 프로젝터가 켜지지 않을 수도 있습니다.You only look once: Unified,real-time object detection.".
박진우 님의 블로그 post “You Only Look Once: Unified,Real-Time Object Detection”.Object detection and size distribution measurement are among the most important applications in digital imaging.
객체 감지 및 크기 분포 측정은 디지털 이미징에서 가장 중요한 응용 프로그램 중입니다.YOLO(You only look once) is a real-time object detection system.
YOLO(You Only Look Once)는 객체 검출(object detection)의 가장 유명한 방법 중 하나입니다.Banner's DF-G2 small object detection fiber amplifier is ideal for small object detection and counting applications.
Banner의 DF-G2 소형 객체 감지 섬유 증폭기는 소형 객체 감지 및 계수 응용 분야에 이상적입니다.YOLO- You only look once,real time object detection explained.
헬벨 님의 블로그 post “You Only Look Once: Unified,Real-Time Object Detection”.Intelligent Moving Object Detection(IMOD), which detects pedestrians around the vehicle, helps prevent any blind spot accidents.
차량 주변의 움직이는 사람을 인식하는 IMOD(Intelligent Moving Object Detection) 기능으로 운전자 시야를 벗어나 사고의 위험이 높은 사각지대 충돌 사고를 예방할 수 있습니다.It can be used directly for image storage or real-time Object Detection using Darknet yolo.
영상 저장 또는, Darknet yolo를 사용한 실시간 Object Detection에 바로 사용할 수 있습니다.Clear object detection sensors are sensitive to variations in light and benefit from polarized coaxial optical design to reduce false detection from reflected light.
투명한 물제 감지 센서는 빛의 진동에 민감하고 편광식 동축 광학 설계를 활용하여 반사된 빛으로 인해 잘못 감지할 위험을 줄입니다.The machine learning algorithms are based on object detection and the recognition of sophisticated patterns.
기계학습 알고리즘은 물체 검출(object detection) 및 정교한 패턴 인식에 기반 한다.See the summary of the paper You only look once: unified,Real-Time object detection paper.
박진우 님의 블로그 post “You Only Look Once: Unified,Real-Time Object Detection”.Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks.".
지금부터가 오늘 소개 드리는 논문 “Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks”의 내용입니다.Solely due to our extremely deep representations, we obtain a 28% relative improvement on the COCO object detection dataset.
단지 매우 깊은 네트워크라는 이유로 ResNet은 COCO 객체 검출 데이터셋에 대해 상대적으로 28%의 성능 향상을 달성합니다.Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks.".
이번 논문은 Microsoft Research에서 2015년 NIPS에 발표한 “Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks”입니다.For a vehicle to become Level 2+, it needs surround sensors for 360-degree perception, as well as deep neural networks running in parallel for robust object detection.
차량이 레벨 2+가 되려면 360도 인식을 위한 서라운드 센서와 강력한 객체 탐지를 위해 동시에 실행되는 딥 뉴럴 네트워크가 필요합니다.LEGO AR City uses ARKit 2features including shared experiences, persistent AR and 3D object detection to bring LEGO creations and characters to life.
LEGO AR City는 경험 공유,지속성 AR, 3D 객체 탐지 등의 ARKit 2 기능을 사용해 LEGO 창작품과 캐릭터를 현실적으로 표현한다.LEGO's director of innovation Martin Sandersdemos LEGO AR City, which uses ARKit 2 features including shared experiences, persistent AR and 3D object detection.
LEGO의 혁신 담당 디렉터인 마틴 샌더스(Martin Sanders)가 경험 공유,지속성 AR 및 3D 사물 감지 등 ARKit 2의 기능을 활용한 LEGO AR City를 시연하고 있다.Amazon SageMaker now supports the k-Nearest-Neighbor(kNN) and Object Detection algorithms to address additional identification, classification, and regression use cases in machine learning.
Amazon SageMaker는 이제 k-Nearest-Neighbor(kNN) 및 객체 탐지 알고리즘을 지원하여 기계 학습의 추가 식별, 분류 및 회귀 사용 사례를 처리합니다.
