Implement the Yolov7 Neuroscience Network on Ubuntu (Jetson nano)Впровадити нейромережу Yolov7 на Ubuntu (Jetson nano)
30 000 UAH
Knowledge is needed to perform the task.Knowledge of statistics and theory of probability.- Certain knowledge of the methodology of neuronal networks and elementary architects, such as
Densic Neural Networks (CNN) and Convolutionary Neural Networks (CNN)
The Neural Network.Knowledge such as PyTorch, TensorFlow or Yolov7
Format of data:
256*192 pixels
The example:
- a input image of 256 x 192 pixels;
- each pixel is coded by one number - intensity within the limits [0, 1].Preparation of training choices.Here are a few steps, as this is mostly the complexity of the task:
(a) Recovery of warm images through the camera in their final form.(b) The development of the algorithm of the synthesis of artificial images of the desired type with the variation of quantity;
Forms, size of objects to identification.This algorithm should be well included.
Thinked and controlled reliability distribution, with the necessary parameters for smoking
the image.(c) Generate images in the required amount.(d) realistic imagery of images by a separate finished algorithm, or by the same algorithm, and
The point (b)
Необхідно нейромережу навчити ідентифіковувати специфічні об'єкти
Необхідні знання для виконання завдання.
- Елементарні знання статистики і теорії ймовірностей.
- Певні знання методології нейронних мереж та елементарних архітекрур, наприклад таких
як щільні (dense neural networks) та конволютивні нейронні мережі (CNN = convolutional
neural network).
- Знання наприклад PyTorch, TensorFlow або Yolov7
Формат даних:
256*192 пікселя
Приклад:
- вхідне зображення розміром 256 x 192 пікселів;
- кожен піксель закодований одним числом - інтенсивністю в межах [0, 1].
Підготовка тренувальної вибірки для навчання.
Тут у декілька кроків, оскільки у цьому здебільшого полягає складність задачі:
(а) Отримання теплових зображення через камеру у їх кінцевій формі.
(б) Розробка алгоритму синтезу штучних зображень потрібного типу з варіацією кількості,
форми, розміру обʼєктів до ідентифікації. Цей алгоритм повинен включати добре
продуманий і керований вірогіднісний розподіл, з потрібними параметрами для курування
зображенням.
(в) Генерація зображень у потрібній кількості.
(г) Реалістичне зашумлення зображень окремим готовим алгоритмом, або ж алгоритмом і
пункту (б).
-
5 days50 000 UAH
356 2 0 5 days50 000 UAH
• • • • • •
I can complete the project write in the message.
• • • • • •
---------------------------------------------------------------
Могу выполнить проект напишите в сообщения
---------------------------------------------------------------
-
30 days30 000 UAH
664 5 0 30 days30 000 UAH
Good morning, write to me, we will discuss the project. Jetson nano will receive images through a camera on board? Is image processing and recognition planned in real-time with Jetson power? And the choice of the Yolo 7 library is critical, or is there space for creativity?
Добрый день, напишите мне, обсудим проект. Jetson nano будет получать изображения через камеру на борту ? Обработка изображений и распознавания планируется в реальном времени мощностями Jetson? И выбор библиотеки Yolo 7 это критично, или есть пространство для творчества?
-
proposal concealed by freelancer
-
Добрый день.
Интересная задача.
Интересуют сроки, данные и границы бюджета.
С уважением, Сергей
-
Доброго дня, чи є вже деякий датасет навіть невеликого розміру ?
Kyiv