Y

yolov8

Ultralytics YOLO27, YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object tracking

GitHub: https://github.com/ultralytics/ultralytics

https://platform.ultralytics.com

Ultralytics YOLOv8 discovery and quickstart for detection, segmentation, classification, pose, OBB, and tracking.

GitHub: https://github.com/ultralytics/yolov8

https://platform.ultralytics.com/ultralytics/yolov8

Ultralytics model comparison docs and automated QA for websites, links, spelling, sitemaps, and image sizes.

GitHub: https://github.com/ultralytics/docs

https://docs.ultralytics.com

Forked from official ultralytics repository. Ultralytics YOLO 🚀 —— Attention is all you need

Parqly is a cutting-edge solution for automated access control and seamless payment processing in parking zones. The project bridges the gap between hardware and software by combining Computer Vision for license plate recognition with a robust web-based platform for instant user payments.

YOLO (You Only Look Once) — нейронная сеть, предназначенная работы с объектами на изображениях и может решать следующие задачи:

Детекция - обнаружение объектов

Сегментация - разделение изображения на области, которые относятся к каждому объекту

Классификация - определение что же находится на изображении

Поиск ключевых точек тела - для определения позы человека

Трекинг объектов - потоковая обработка, при которой для каждого объекта возможно сохранять и использовать историю местоположения

This project focuses on developing a prototype application for extracting headlines and content from digitized newspaper images stored in the SIDAK (Sistem Informasi Database Koleksi) system of the Monumen Pers Nasional, utilizing computer vision and deep learning techniques.

The prototype aims to overcome the limitations of standard OCR tools by integrating YOLOv8 object detection to precisely identify and separate newspaper headlines and article content before text extraction.