Trabajar con documentos puede ser una tarea abrumadora. Cada formato tiene sus peculiaridades, lo que a menudo resulta en soluciones confusas o en la dependencia de descargas de software desconocido para eludirlas. La buena noticia es que hay una solución que hará que esta tarea sea menos estresante y menos arriesgada.
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En la presentación de Shima Fuyan de la Universidad de Zanzia, el enfoque está en mejorar la detección humana en imágenes de baja resolución mediante el reentrenamiento de la versión 3 de YOLO. La presentación se divide en cuatro partes: una introducción, un método propuesto, resultados experimentales y una conclusión. La detección humana juega un papel crucial en diversas aplicaciones como la identificación humana, el reconocimiento de actividades y la vigilancia. Los desafíos incluyen diferentes posturas, tamaños de imagen, estructuras corporales, ángulos de cámara, fondos complejos y baja resolución.
