Segmentación y seguimiento de objetos de Siam Mask en OpenCV Python

¿Qué es Siam Mask?

En este curso, aprenderá cómo implementar el seguimiento de objetos en tiempo real y la segmentación de objetos de video semi-supervisada con un solo enfoque simple. Siamak mejora el procedimiento de entrenamiento fuera de línea de los populares enfoques siameses totalmente convolucionales para el seguimiento de objetos al aumentar la pérdida con una tarea de segmentación binaria.

Una vez entrenado, SiamMask se basa únicamente en una única inicialización de cuadro delimitador y opera en línea, produciendo máscaras de segmentación de objetos independientes de la clase (cualquier clase funcionará) y cuadros delimitadores rotados a 35 cuadros por segundo.

A pesar de su simplicidad, versatilidad y alta velocidad, nuestra estrategia nos permite establecer un nuevo estado de la técnica entre los rastreadores en tiempo real en el conjunto de datos VOT-2018, mientras que al mismo tiempo demostramos un rendimiento competitivo y la mejor velocidad para la tarea de segmentación de objetos de video semi-supervisada en DAVIS-2016 y DAVIS-2017

Aplicaciones de Siam Mask

• Anotación automática de datos, independientemente de la clase
• Rotoscopia
• Robótica
• Detección y orientación de objetos
• Fondo virtual sin pantalla verde

¿Lo que vas a aprender?

Aprenderá los fundamentos de Siam Mask y cómo se puede utilizar para un rápido seguimiento y segmentación de objetos en línea. Primero aprenderá sobre los orígenes de Siam Mask, cómo se desarrolló y su increíble rendimiento en pruebas del mundo real. A continuación, hacemos una revisión del artículo para comprender más sobre la arquitectura de Siamese Networks con respecto a la visión por ordenador.

A partir de entonces, pasamos a la implementación de Siam Mask configurando el entorno de desarrollo para que pueda ejecutar Siam Mask en su propia PC o ordenador portátil. Una vez que esté funcionando, le mostraremos cómo entrenar a Siam Mask para sus propias aplicaciones personalizadas.

Una vez capacitado, necesitará un método para probar su nuevo modelo para que pueda aplicarlo en aplicaciones del mundo real.

¿Por qué debería tomar este curso?

Debe tomar este curso porque Siam Mask es un modelo de vanguardia que tiene una precisión y un rendimiento sólidos y se puede usar en una amplia variedad de aplicaciones.