Contrario a la creencia popular, trabajar en documentos en línea puede ser sin problemas. Claro, algunos formatos de archivo pueden parecer demasiado difíciles con los que trabajar. Pero si obtienes la solución adecuada, como DocHub, es fácil editar cualquier documento con un esfuerzo mínimo. DocHub es tu solución ideal para tareas tan simples como la opción de Diseñar objeto de comentario gratis un solo archivo o algo tan abrumador como lidiar con una enorme pila de papeleo complejo.
Cuando se trata de una herramienta para la edición de archivos en línea, hay muchas soluciones en el mercado. Sin embargo, no todas son lo suficientemente potentes como para satisfacer las necesidades de las personas que requieren una funcionalidad de edición mínima o pequeñas empresas que buscan herramientas más avanzadas que les permitan colaborar dentro de su flujo de trabajo basado en documentos. DocHub es una solución multipropósito que hace que gestionar papeleo en línea sea más simplificado y fácil. ¡Prueba DocHub ahora!
hola chicos, bienvenidos de nuevo a otro video hoy entrenaremos nuestro propio modelo de detección de objetos para detectar nuestros propios objetos personalizados en una imagen que puede ser lo que quieras tener, tal vez mis gafas, mi nariz, mi reloj, algo así, una camiseta, ya sabes, podemos entrenar nuestro propio modelo para predecir ciertas clases y hoy eso es lo que vamos a hacer. Para esto, primero necesitamos una clase que realmente queramos detectar. Supongo que ya tienes tu clase en mente, para mí decidí optar por el fútbol o algunas personas tal vez lo llamarían una pelota de fútbol, no estoy seguro, para mí es como un balón de fútbol. Luego necesitamos etiquetar esas imágenes que tenemos, te mostraré más tarde los detalles al respecto, pero luego a continuación crearemos etiquetas para las imágenes que tenemos, así que necesitamos como cuadros delimitadores alrededor de ese objeto específico que queremos aprender a detectar. Luego crearemos un conjunto de datos a partir de eso que consiste en las imágenes y las etiquetas y lo subiremos a nuestro cuaderno de colab y luego entrenaremos nuestro modelo usando nuestro conjunto de datos personalizado para th
