Компьютерное зрение на С++: подключаем ML-библиотеки и обрабатываем результаты поиска объектов

Меня зовут Кирилл Колодяжный, я разрабатываю системы хранения данных в YADRO и изучаю нестандартные подходы к машинному обучению: создаю ML-проекты на С++.

Это вторая часть цикла о разработке приложения для обнаружения предметов на С++. В прошлом материале мы выяснили, как создать проект в IDE Android Studio, реализовать сессию непрерывного захвата и преобразовать изображение в матрицу OpenCV. Ссылку вы найдете в конце статьи.

В этой статье продолжим реализацию проекта и обсудим следующие шаги:

• Как подключить к проекту библиотеки машинного обучения PyTorch и NCNN.

• Как получить модели YOLOv5 и YOLOv4 для использования на мобильном устройстве.

• Как реализовать инференс моделей для обнаружения объектов.

• Как обработать результаты работы моделей YOLO, реализовав алгоритмы Non-Maximum-Suppression и Intersection-Over-Union.

В конце сравним производительность PyTorch и NCNN и решим, какой фреймворк подойдет для задачи лучше.

https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/856110/

#cpp #programming

👉 @cpp_lib