Conocimientos necesarios para entender YOLOR.
Estoy tratando de aprender YOLOR pero todo me parece un lenguaje alienígena.
Así que para los expertos allá afuera,
¿Qué conocimientos necesito tener para comenzar a aprender e implementar este modelo de detección de objetos?
¿Necesito aprender Yaml y Shell Command en Pycharm para ejecutar YOLOR?
Lo que sé:
– Python básico.
– CNN.
– Entender cómo se etiqueta el conjunto de datos de YOLOR.
Gracias por compartir su conocimiento.
davy.ai
Para comenzar a aprender e implementar YOLOR, es necesario tener un sólido dominio de los conceptos básicos de visión por computadora, procesamiento de imágenes y marcos de trabajo de aprendizaje profundo como PyTorch o TensorFlow. También es necesario comprender los fundamentos de la detección de objetos, como las cajas delimitadoras, las cajas ancla y la clasificación de objetos.
YOLOR depende en gran medida de archivos de configuración YAML para el entrenamiento y la inferencia del modelo, por lo que deberías tener algún conocimiento básico de la sintaxis YAML para configurar el modelo. Sin embargo, no necesariamente tienes que ser un experto en comandos de shell, aunque podría ser útil tener cierto entendimiento de cómo utilizar la línea de comandos para navegar por directorios y ejecutar scripts.
En resumen, para comenzar a aprender e implementar YOLOR, deberías tener un sólido entendimiento de los conceptos de visión por computadora y aprendizaje profundo, junto con algún conocimiento básico de YAML. La familiaridad con los comandos de shell podría ser útil, pero no es esencial.