L'Atelier Monstre

Pourquoi choisir YOLO pour un assistant visuel Dans les écoles spécialisées, les étudiants malvoyants renconrtent des difficultés pour lire le tableau ou les manuels scolaires. Un assistant basé sur YOLO permet de détecter en temps réel les zones de texte, graphiques et objets importants, puis de les restituer vocalement ou visuellement. Les de ...

De l’expérience rapide à la production : trois façons de déployer RMBG-1.4 1. Démo en ligne et API REST Accédez à l’espace Hugging Face officiel ou à un miro­r Chine-mainland, glissez-déposez une image et récupérez le résultat en un clic. Pour une intégration programmatique : from huggingface_hub import InferenceClient client = InferenceClient( ...

Configuration de l'environnement et mise en œuvre L'implémentation de la reconnaissance vocale sur des dispositifs aux ressources limitées nécessite une optimisation rigoureuse. SenseVoice-Small, dans son format ONNX quantifié, représente une solution idéale pour l'Edge Computing. Voici comment préparer votre environnement de développement. Pré ...

SenseVoice-Small représente un modèle de pointe pour la reconnaissance vocale multilingue. Il excelle non seulement dans la transcription de la parole, mais intègre également la détection d'émotions et d'événements audio. Entraîné sur plus de 400 000 heures de données multilingues, il prend en charge plus de 50 langues et surpasse les performan ...

Le Fossé entre la Recherche et la Production en Vision par Ordinateur Le déploiement de modèles de vision par ordinateur (CV) en milieu industriel ne se limite pas à l'exportation de poids entraînés. Le passage d'un environnement de recherche à une ligne de production exige une rigueur d'ingénierie spécifique. L'objectif n'est plus uniquement d ...

1. Préparation de l'environnement et obtention du modèle Avant de déployer YOLOv13 sur le RK3588, il est nécessaire de configurer l'environnement de développement et d'obtenir le code source du modèle. Il est recommandé d'utiliser un système Ubuntu 20.04 ou 22.04 pour une compatibilité optimale avec la chaîne d'outils RKNN. Commencez par instal ...

Présentation technique HyperLPR est un framework open source basé sur l'apprentissage en profondeur, spécifiquement conçu pour la détection et la reconnaissance des plaques d'immatriculation chinoises. Il exploite des modèles optimisés pour offrir une reconnaissance précise sous différentes conditions, telles que des variations d'éclairage, des ...

Pour améliorer la rapidité d'exécution d'un modèle de contrôle robotique, il est essentiel d'optimiser son format d'inférence. Ce guide détaille comment convertir le modèle Pi0, un modèle vision-langage-action, depuis PyTorch vers ONNX, puis l'accélérer avec TensorRT pour une inférence à faible latence sur GPU. Préparation de l'environnement et ...

L'optimisation des modèles de détection d'objets en temps réel comme D-FINE est cruciale pour réduire la latence et l'empriente mémoire sur le matériel de production. Bien que D-FINE offre des performances de pointe nativement, l'application de techniques de quantification peut multiplier la vitesse d'inférence par 2 ou 4 tout en divisant l'uti ...

Présentation du Système Ce projet open source est conçu pour la détection efficace et la reconnaissance de plaques d'immatriculation chinoises, basé sur le framework YOLOv5. Il prend en charge plus de 12 types de plaques, y compris les plaques bleues à une ligne, les plaques jaunes, les plaques de véhicules à énergie nouvelle, et les plaques à ...