Proyecto-Detección de intrusos
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En este proyecto se implementa un sistema para la detección de intrusos, integrando YOLOR (You Only Learn One Representation) y DeepSORT.
YOLOR: un algoritmo para la detección de objetos lanzado en 2021 que coincide e incluso supera a un modelo YOLO v4 a escala. YOLOR es conceptualmente diferente de YOLO porque utiliza una red unificada para codificar el conocimiento implícito y el conocimiento explícito simultáneamente.
DeepSORT: uno los algoritmos seguimiento de objetos más utilizados. Una extensión de SORT (Simple Real time Tracker). Integra información de apariencia para mejorar el rendimiento de SORT., permitiendo rastrear objetos a través de períodos más largos de oclusiones, reduciendo efectivamente el número de interruptores de identidad.
YOLOR: un algoritmo para la detección de objetos lanzado en 2021 que coincide e incluso supera a un modelo YOLO v4 a escala. YOLOR es conceptualmente diferente de YOLO porque utiliza una red unificada para codificar el conocimiento implícito y el conocimiento explícito simultáneamente.
DeepSORT: uno los algoritmos seguimiento de objetos más utilizados. Una extensión de SORT (Simple Real time Tracker). Integra información de apariencia para mejorar el rendimiento de SORT., permitiendo rastrear objetos a través de períodos más largos de oclusiones, reduciendo efectivamente el número de interruptores de identidad.