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 וזיהוי.
AI Photo Enhancer and Detection מביא לך את כל זיהוי וזיהוי האובייקטים בתמונות, כמו גם יישומים אופנתיים וקלים לשימוש במערכת אנדרואיד. עיין, נהל, חתוך וערוך תמונות או סרטונים מהר יותר מאי פעם, שחזר קבצים שנמחקו בטעות או צור כספות נסתרות עבור התמונות והסרטונים היקרים ביותר שלך. עם תמיכה מתקדמת בקבצים והתאמה אישית מלאה, ספריית המדיה שלך פועלת כפי שאתה רוצה. מכשיר זיהוי וזיהוי תמונות מתקדם.
זיהוי אובייקטים – כפי שהשם מרמז, זהו זיהוי אובייקטים בתמונות או בסרטונים באמצעות אלגוריתמי למידה עמוקה. המטרה של זיהוי אובייקטים היא לזהות ולמקם את כל האובייקטים הידועים בסצנה. בעזרת זיהוי ולוקליזציה אלה, ניתן להשתמש בזיהוי אובייקטים כדי לספור אובייקטים בסצנה, לקבוע ולעקוב אחר מיקומם המדויק, ובו זמנית לתייג אותם בצורה מדויקת.
זיהוי אובייקט מבולבל לעתים קרובות עם זיהוי תמונה, ולכן לפני שנמשיך, חשוב להבהיר את ההבדל ביניהם. זיהוי תמונה מקצה תווית לתמונה. תמונות של כלבים מתויגות עם "כלב". תמונות של שני הכלבים עדיין יסומנו "כלב". זיהוי אובייקטים, לעומת זאת, מצייר קופסה סביב כל כלב ומתייג את התיבה הזו "כלב". המודל חוזה היכן נמצא כל אובייקט ואיזו תווית יש להחיל. בדרך זו, זיהוי אובייקט מספק יותר מידע על התמונה מאשר זיהוי.
זיהוי יעד מממש את משימת הסיווג של המטרה בתמונה ואת משימת זיהוי המסגרת של מיקום התיבה התוחמת.
YOLOv3 היא הגרסה השלישית של אלגוריתם YOLO באלגוריתם זיהוי היעד.
YOLOv3 משתמש ברשת עצבית נפרדת כדי לפעול על התמונה, מחלק את התמונה למספר אזורים ומנבא את התיבה התוחמת ואת ההסתברות של כל אזור.
YOLOV3 הוא מבנה רשת בסדרת רשת YOLO, כך שהרעיון של האלגוריתם הוא שיטה חד-שלבית (שלב אחד), המבטאת את משימת הזיהוי כבעיית רגרסיה מאוחדת מקצה לקצה, ורק תהליכים את התמונה פעם אחת כדי לקבל את המיקום והסיווג.
בהשוואה ל-YOLOv2, השיפור הגדול ביותר של YOLOv3 הוא בכך שהוא מסתמך על האפליה רב-קנה מידה של SSD, כלומר חיזוי על מפות תכונות בגדלים שונים. עבור מפות תכונות בגודל גדול של השכבות הראשונות של הרשת, ניתן לזהות אובייקטים קטנים ביעילות, ועבור מפות תכונות בגודל קטן בקצה הרשת, ניתן לזהות אובייקטים גדולים ביעילות. בנוסף, עמוד השדרה של YOLOv3 בחר ברשת DarkNet53, בעלת מבנה רשת עמוק יותר ויכולות חילוץ תכונות חזקות יותר.