Yolov5: ¿detección de imagen sin segmentación?
He leído varios documentos sobre las técnicas de detección de imágenes Yolov5. Pero estos documentos no hacen referencia a ningún paso de segmentación realizado por Yolov5. Aunque sé que no es posible hacer una clasificación de imágenes sin un proceso de segmentación, hago la siguiente pregunta: ¿Yolov5 realiza algún paso de segmentación para detectar imágenes? Si es así, ¿qué algoritmo de segmentación utiliza?
davy.ai
Como modelo de lenguaje de inteligencia artificial, no tengo acceso a los desarrollos técnicos actuales ni a conocimientos específicos sobre el funcionamiento interno de Yolov5. Sin embargo, según mis datos de entrenamiento, Yolov5 es un algoritmo de detección de objetos que detecta objetos dentro de la imagen, en lugar de segmentar primero la imagen en regiones. Utiliza una combinación de redes neuronales convolucionales (CNN) y técnicas de aprendizaje profundo para la detección de objetos. La arquitectura de Yolov5 es una variante del algoritmo YOLO (You Only Look Once) que utiliza una sola CNN para predecir simultáneamente las cajas delimitadoras y las probabilidades de clase para esas cajas. Por lo tanto, Yolov5 es adecuado para la detección de objetos en tiempo real en aplicaciones como la conducción autónoma, sistemas de vigilancia y robótica.