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개요YOLO와 같은 모델을 학습하기 위해 데이터셋을 준비하는 과정에서 라벨 수 백, 수 천개를 치는 과정은 너무 귀찮고 손이 아프다. 이러한 번거로운 과정을 오토라벨링을 통해 조금이라도 단축시킬 수 있다면 어떨까? https://github.com/seblful/label-studio-yolov8-backend 그 방법은 바로 위 yolov8 backend 코드를 docker compose를 통해 실행시켜서 Label Studio에 사용하는 것이다. 준비물당연하겠지만 Label Studio 서버GitDocker설치1. git clonegit clone https://github.com/seblful/label-studio-yolov8-backend.gitcd label-studio-yolov8-backe..
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https://www.ultralytics.com/ko/blog/ultralytics-yolo11-has-arrived-redefine-whats-possible-in-ai Ultralytics YOLO11 Has Arrived! Redefine What's Possible in AI! by Abirami VinaLearn all about the groundbreaking features of Ultralytics YOLO11, our latest AI model redefining computer vision with unmatched accuracy and efficiency.www.ultralytics.com https://www.youtube.com/live/rfI5vOo3-_A?t=5903&s..
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https://arxiv.org/abs/2410.02073 Depth Pro: Sharp Monocular Metric Depth in Less Than a SecondWe present a foundation model for zero-shot metric monocular depth estimation. Our model, Depth Pro, synthesizes high-resolution depth maps with unparalleled sharpness and high-frequency details. The predictions are metric, with absolute scale, without relarxiv.org https://venturebeat.com/ai/apple-relea..
