Detectar y clasificar objetos en tiempo real desde una fuente de vídeo requiere modelos que funcionen a tasas de frames viables con una GPU accesible, procesando el stream de video frame a frame sin perder coherencia temporal en las detecciones.
Detectar y clasificar objetos en tiempo real desde una fuente de vídeo requiere modelos que funcionen a tasas de frames viables con una GPU accesible, procesando el stream de video frame a frame sin perder coherencia temporal en las detecciones.
Modelo de detección de objetos con TensorFlow y Keras sobre un stream de vídeo en tiempo real. El pipeline procesa frames, ejecuta la inferencia con el modelo preentrenado y visualiza las detecciones (bounding boxes + etiquetas + scores) sobre cada frame en tiempo real.