DocHub ofrece una opción fluida y fácil de usar para limpiar imágenes en su Registro de Entrenamiento. No importa las características y el formato de su formulario, DocHub tiene todo lo que necesita para garantizar una experiencia de modificación rápida y sin problemas. A diferencia de servicios similares, DocHub se destaca por su excelente robustez y facilidad de uso.
DocHub es una solución centrada en la web que le permite editar su Registro de Entrenamiento desde la comodidad de su navegador sin necesidad de instalaciones de software. Debido a su simple editor de arrastrar y soltar, la capacidad de limpiar imágenes en su Registro de Entrenamiento es rápida y directa. Con opciones de integración multifuncionales, DocHub le permite transferir, exportar y modificar documentos desde su plataforma seleccionada. Su formulario actualizado se guardará en la nube para que pueda acceder a él fácilmente y mantenerlo seguro. Además, puede descargarlo en su disco duro o compartirlo con otros con unos pocos clics. Alternativamente, puede convertir su documento en una plantilla que le impida repetir las mismas ediciones, como la capacidad de limpiar imágenes en su Registro de Entrenamiento.
Su formulario editado estará disponible en la carpeta MIS DOCUMENTOS dentro de su cuenta de DocHub. Además, puede usar nuestra pestaña de editor a la derecha para combinar, dividir y convertir documentos y reorganizar páginas dentro de sus documentos.
DocHub simplifica su flujo de trabajo de formularios al ofrecer una solución integrada!
vamos a entrenar modelos de segmentación instantánea YOLO V8 hola, bienvenidos a aprender opencv en este video revisaremos el conjunto de datos de la papelera y entrenaremos los modelos de segmentación ultralytics yellow V8 en él el conjunto de datos consiste en imágenes submarinas para detectar y segmentar basura en y alrededor del fondo oceánico estaremos utilizando la versión material del conjunto de datos ya que tiene menos clases está compuesto por 6008 imágenes en la división de entrenamiento y 1204 imágenes en la división de validación y está compuesto por 16 clases las anotaciones estaban originalmente en formato Json pero las hemos limpiado y convertido a formato YOLO una etiqueta de caja amarilla se representa por la etiqueta de clase X Centro y centro ancho y alto de la caja delimitadora en un formato normalizado pero ¿cómo representamos las etiquetas de máscara? entendamos con un ejemplo los primeros cinco números aún codifican la etiqueta de clase y la información de la caja, pero a partir del sexto número en adelante cada par subsiguiente representa un par de coordenadas X Y separadas por espacios que forman los puntos de límite o
