Python
How to Create a 3D Traffic Projection from a Street Camera and Satellite Image
A practical approach to creating 3D traffic projections by combining street camera footage with satellite imagery, using Python and neural networks.
#computer-vision
8 projetos Python
Reconhecimento de Placas de Licenciamento a Trs Mil Frames por Segundo
Uma olhada no fast-plate-ocr, uma biblioteca leve para reconhecimento de placas de licenciamento que alcana at 14.000 placas por segundo usando modelos CCT compactos e ONNX Runtime.
Python
Como Transformar um Celular Android Antigo em um Sistema de Vigilância Inteligente com IA
Transforme um celular Android antigo em um sistema de vigilância inteligente com IA usando o Sentinel. Captura vídeo pela LAN, grava no PC e usa redes neurais multimodais para reconhecimento de eventos em tempo real.
Python
How to Build a Complete Face Analysis Pipeline in a Single Python Package with the UniFace Library
UniFace consolidates face detection, alignment, embedding, segmentation, head pose, gaze tracking, and more under a single ONNX-powered Python interface.
Go
Como conectar visão de rede neural a câmeras domésticas com Unblink
Unblink V2 traz modelos de visão-linguagem para câmeras RTSP domésticas, permitindo busca semântica e consultas em linguagem natural em vez de navegar manualmente pela linha do tempo.
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Como Não se Afogar em um Mar de Cursos de Redes Neurais e Encontrar Verdadeiras Palestras Valiosas
Cansado de se afogar em cursos de redes neurais? Deep Learning Drizzle é uma coleção curada de cursos universitários e palestras dos principais laboratórios de IA do mundo—seu antídoto para tutoriais fragmentados do YouTube.
C-plus-plus
Treinando um Robô em uma Sala de Estar Virtual: Primeiros Passos com Habitat-Sim
O Habitat-Sim da Meta oferece milhares de FPS para treinar robôs domésticos, eliminando testes caros no mundo real.
Python
Neural Photo Editor: Quando Redes Neurais se Tornam Seu Editor de Fotos
Neural Photo Editor permite pintar em fotos enquanto redes neurais geram continuações realistas. Ótimo para designers, pesquisadores e entusiastas de GANs.
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