AI Photo Enhancer & Detection APK

AI Photo Enhancer and Detection brings you all the object detection and recognition in photos, as well as fashionable and easy-to-use applications in Android system. Browse, manage, crop, and edit photos or videos faster than ever, recover accidentally deleted files or create hidden vaults for your most valuable images and videos. With advanced file support and complete customization, your media library works as you want. Advanced image detection and recognition device

Simple Mobile - AI Photo Enhancer e Detecção.
AI Photo Enhancer and Detection traz para você toda a detecção e reconhecimento de objetos em fotos, bem como aplicativos modernos e fáceis de usar no sistema Android. Navegue, gerencie, corte e edite fotos ou vídeos mais rápido do que nunca, recupere arquivos excluídos acidentalmente ou crie cofres ocultos para suas imagens e vídeos mais valiosos. Com suporte avançado a arquivos e personalização completa, sua biblioteca de mídia funciona como você deseja. Dispositivo avançado de detecção e reconhecimento de imagem.
Detecção de Objetos - Como o nome sugere, é a detecção de objetos em imagens ou vídeos por meio de algoritmos de aprendizado profundo. O objetivo da detecção de objetos é identificar e localizar todos os objetos conhecidos em uma cena. Com essa identificação e localização, a detecção de objetos pode ser usada para contar objetos em uma cena, determinar e rastrear sua localização precisa e, ao mesmo tempo, rotulá-los com precisão.
A detecção de objetos costuma ser confundida com o reconhecimento de imagem, portanto, antes de prosseguirmos, é importante esclarecer a diferença entre eles. O reconhecimento de imagem atribui um rótulo a uma imagem. Fotos de cachorros são marcadas com "cachorro". As fotos dos dois cachorros ainda serão rotuladas como "cachorro". A detecção de objetos, por outro lado, desenha uma caixa ao redor de cada cachorro e rotula essa caixa como "cachorro". O modelo prevê onde cada objeto está e qual rótulo deve ser aplicado. Desta forma, a detecção de objetos fornece mais informações sobre a imagem do que o reconhecimento.
A detecção de alvo realiza a tarefa de classificação do alvo na imagem e a tarefa de detecção de quadro de posição da caixa delimitadora.
YOLOv3 é a terceira versão do algoritmo YOLO no algoritmo de detecção de alvo.
O YOLOv3 usa uma rede neural separada para atuar na imagem, divide a imagem em várias regiões e prevê a caixa delimitadora e a probabilidade de cada região.
YOLOV3 é uma estrutura de rede na série de redes YOLO, então a ideia do algoritmo é um método de um estágio (um estágio), que expressa a tarefa de detecção como um problema de regressão unificado de ponta a ponta e apenas processa a imagem uma vez para obter a posição e classificação.
Comparado com o YOLOv2, a maior melhoria do YOLOv3 é que ele se baseia na discriminação multiescala do SSD, ou seja, prevê mapas de recursos de tamanhos diferentes. Para os mapas de recursos de tamanho grande das primeiras camadas da rede, objetos pequenos podem ser detectados com eficiência e, para mapas de recursos de tamanho pequeno no final da rede, objetos grandes podem ser detectados com eficiência. Além disso, o backbone do YOLOv3 escolheu a rede DarkNet53, que possui uma estrutura de rede mais profunda e recursos de extração de recursos mais fortes.