thinkCV ⚡ Hakaton
מאמנים AI לזהות כל דבר — נכנסים ומתחילים.
מי עובד עכשיו? 🙋
לכל משתתפ/ת חלל עבודה נפרד — התמונות לא מתערבבות.
👑 מסך ניהול
כל האימונים של כל המשתתפים — במקום אחד.
דאטהסטים ששותפו
משתתפים רשומים
💡 אימון-על: כשכולם מאמנים את אותו אובייקט, מיזוג כל הדאטהסטים = מאות תמונות → מודל חד משמעותית. המיזוג מאחד קטגוריות אוטומטית.
thinkCV ⚡ Hakaton
מאמנים מודל ראייה ממוחשבת לזהות כל מה שתבחרו — מהסרטון ועד מודל עובד. 👁️
1 · סרטונים 🎬← 2 · תיוג ✍️← 3 · שמירה ושיתוף 💾← 4 · אימון 🧠← 5 · בדיקה 🔍
? — נשמר אוטומטית

1סרטונים ותמונות 🎬

צלמו סרטונים קצרים (~30-60 ש׳) של מה שתרצו שהמודל יזהה — מכל הכיוונים: קרוב/רחוק, זוויות, תאורה ורקעים שונים. אפשר כמה סרטונים בבת אחת — נחלץ אוטומטית את התמונות החדות ביותר.

התמונות החדשות יתויקו תחת השם הזה.
או גררו לכאן סרטונים / תמונות

2תיוג ✍️

קטגוריות: הוסיפו למטה את מה שהמודל ילמד לזהות (אחת או יותר — כל שם שתרצו).
תיוג: בחרו קטגוריה → גררו מלבן צמוד סביב האובייקט. תמונה לא טובה? ✕ בפס למטה.
תמונה בלי האובייקט? "🚫 רקע" — מלמד את המודל מה זה "כלום" (מומלץ ~רבע מהתמונות).

אוטומטי עובד רק על רקע נקי ואחיד.
העלו סרטון או תמונות בשלב 1 — הפריימים יופיעו כאן לתיוג
התקדמות תיוג
0/0
מלבנים בתמונה:
אין עדיין

3שמירה ושיתוף 💾

יורד ZIP במבנה YOLO (תמונות + תיוגים). שיתוף למאגר = כולם יכולים לאמן ביחד מודל אחד חזק.

4אימון 🧠

האימון רץ חינם על GPU בענן (Google Colab): פתחו את המחברת → Runtime → Run all → העלו את ה-ZIP → ~10 דק׳ → יורד yolo_tfjs_model.zip.

⚠️ ודאו GPU: Runtime → Change runtime type → T4 GPU.

5בדיקה 🔍

טענו את yolo_tfjs_model.zip — ובדקו על תמונה חדשה או סרטון שלם. רץ כולו בדפדפן.

אין מודל
גררו לכאן את yolo_tfjs_model.zip
טענו מודל, ואז העלו תמונה או סרטון לבדיקה
גררו תמונה או סרטון לבדיקה
מה זוהה:
—

🌐המאגר המשותף — מאמנים ביחד

כל מי ששיתף מופיע כאן. בחרו דאטהסטים → מזג והורד → ZIP אחד מאוחד (קטגוריות מתמזגות אוטומטית) → העלו ל-Colab ואמנו מודל של כולם.

—
טוען…
thinkCV Hakaton · YOLOv8 · אימון ב-Colab · הכל בדפדפן 👁️