AI Photo Enhancer & Detection APK
最新版本
2.0 for Windows
更新
2023年February11日
信息
版 2.0 (#1)
更新 2023年February11日
APK档案大小 1 MB
Android 系统版本要求 Android 2.3+ (Gingerbread)
开发者 cdljn2011
类别 软件库与演示 (应用)
应用 ID nannan.ai.yolov3_detection
开发者备注 Simple Mobile - AI Photo Enhancer 和照片中的对象检测和识别
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新功能
AI Photo Enhancer & Detection 2.0的新功能
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
内容描述
Simple Mobile - AI 照片增强器和检测。
AI Photo Enhancer and Detection 为您带来照片中的所有对象检测和识别,以及时尚且易于使用的Android 系统应用程序。以前所未有的速度浏览、管理、裁剪和编辑照片或视频,恢复意外删除的文件或为您最有价值的图像和视频创建隐藏的保险库。借助高级文件支持和完全自定义,您的媒体库可以随心所欲地工作。先进的图像检测和识别装置。
Object Detection - 顾名思义,就是通过深度学习算法对图像或视频中的物体进行检测。对象检测的目标是识别和定位场景中的所有已知对象。通过这种识别和定位,物体检测可以用于对场景中的物体进行计数,确定和跟踪它们的精确位置,同时准确地标记它们。
目标检测经常与图像识别混淆,因此在我们继续之前,弄清楚它们之间的区别很重要。图像识别为图像分配标签。狗的图片被标记为“狗”。两只狗的照片仍将被标记为“狗”。另一方面,物体检测在每只狗周围画一个框,并将这个框标记为“狗”。该模型预测每个对象的位置以及应应用的标签。通过这种方式,对象检测提供了比识别更多的图像信息。
目标检测实现图像中目标的分类任务和边界框位置框检测任务。
YOLOv3是目标检测算法中YOLO算法的第三个版本。
YOLOv3使用单独的神经网络作用于图像,将图像划分为多个区域并预测边界框和每个区域的概率。
YOLOV3是YOLO网络系列中的一种网络结构,所以算法的思想是one-stage的方法(one stage),将检测任务表达为一个统一的、端到端的回归问题,只处理图像一次获得位置和分类。
与YOLOv2相比,YOLOv3最大的改进是借鉴了SSD的多尺度判别,即在不同尺寸的特征图上进行预测。对于网络前几层的大尺寸特征图,可以有效检测小物体,对于网络末端的小尺寸特征图,可以有效检测大物体。另外,YOLOv3的backbone选择了DarkNet53网络,网络结构更深,特征提取能力更强。
AI Photo Enhancer and Detection 为您带来照片中的所有对象检测和识别,以及时尚且易于使用的Android 系统应用程序。以前所未有的速度浏览、管理、裁剪和编辑照片或视频,恢复意外删除的文件或为您最有价值的图像和视频创建隐藏的保险库。借助高级文件支持和完全自定义,您的媒体库可以随心所欲地工作。先进的图像检测和识别装置。
Object Detection - 顾名思义,就是通过深度学习算法对图像或视频中的物体进行检测。对象检测的目标是识别和定位场景中的所有已知对象。通过这种识别和定位,物体检测可以用于对场景中的物体进行计数,确定和跟踪它们的精确位置,同时准确地标记它们。
目标检测经常与图像识别混淆,因此在我们继续之前,弄清楚它们之间的区别很重要。图像识别为图像分配标签。狗的图片被标记为“狗”。两只狗的照片仍将被标记为“狗”。另一方面,物体检测在每只狗周围画一个框,并将这个框标记为“狗”。该模型预测每个对象的位置以及应应用的标签。通过这种方式,对象检测提供了比识别更多的图像信息。
目标检测实现图像中目标的分类任务和边界框位置框检测任务。
YOLOv3是目标检测算法中YOLO算法的第三个版本。
YOLOv3使用单独的神经网络作用于图像,将图像划分为多个区域并预测边界框和每个区域的概率。
YOLOV3是YOLO网络系列中的一种网络结构,所以算法的思想是one-stage的方法(one stage),将检测任务表达为一个统一的、端到端的回归问题,只处理图像一次获得位置和分类。
与YOLOv2相比,YOLOv3最大的改进是借鉴了SSD的多尺度判别,即在不同尺寸的特征图上进行预测。对于网络前几层的大尺寸特征图,可以有效检测小物体,对于网络末端的小尺寸特征图,可以有效检测大物体。另外,YOLOv3的backbone选择了DarkNet53网络,网络结构更深,特征提取能力更强。
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