Этот сайт использует файлы cookies. Продолжая просмотр страниц сайта, вы соглашаетесь с использованием файлов cookies. Если вам нужна дополнительная информация, пожалуйста, посетите страницу Политика файлов Cookie

Прямой эфир

Русский

English

Войти / Регистрация

Cryptocurrencies: 10187 / Markets: 90911

Market Cap: $ 3 334 141 782 065 / 24h Vol: $ 217 646 650 666 / BTC Dominance: 58.032536496255%

Н Новости

Распознавание ж/д пикетных столбиков по фотографиям с беспилотника на основе PyTorch и YOLOv5

Тенденция применения беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) продолжает развиваться и процветать. Оснащение беспилотников камерами и навигационным оборудованием геодезического класса точности позволяет получать ортофотопланы с сантиметровой точностью. Расширить возможности БПЛА можно применив нейронные сети, способные распознавать объекты на фотографиях. В статье рассмотрен процесс подготовки фотографий с БПЛА, разметки объектов для обучения нейронной сети, ее обучения и получения результата в виде выявления объекта на новом фото на реальном участке железнодорожного перегона, определяемые объекты – пикетные столбики. Исходный код обработки данных и обучения модели выгружен на GitHub.

Постановка задачи

Железнодорожный путь требуют регулярного мониторинга различных элементов инфраструктуры для обеспечения безопасности и бесперебойного движения поездов. Один из элементов инфраструктуры – пикетные столбики. Для автоматизации обработки и анализа собранных данных, в частности изображений, можно применить методы компьютерного зрения. Задача данной работы – автоматизировать процесс обнаружения пикетов на фотографиях, полученных с беспилотника.

В рамках данной задачи разберем систему, способную детектировать пикеты на изображениях, снятых с высоты порядка 200 метров над землей. Система должна быть способна:

- определять пикеты на изображениях с камеры БПЛА в разрешении 3264x4928 пикселей;

- справляться с возможной вариативностью условий съёмки, таких как освещение, угол обзора и фон (в данной работе не реализовано, но нужно учесть на будущее для повышения качества модели в разных условиях);

- работать на новых изображениях с аналогичной точностью после обучения.

Для этого применена нейросеть YOLOv5 – модель, широко используемая для детекции объектов, обладающая высокой точностью и скоростью.

Исходные данные

Для распознавания пикетных столбиков были собраны данные в виде 594 цветных фотографии железнодорожного полотна, сделанных с высоты 200 метров с использованием БПЛА. Разрешение каждого изображения составляет 3264x4928 пикселей в формате JPG., фото в вертикальной ориентации.

В основном на каждом фото имеется по 2 пикета, реже - один или три пикета, размер их на фото будет достаточно мал, примерно 50x50 пикселей. Расположение пикетов на фото чаще всего в средней полосе кадра, но бывают и в разных местах.

Настройка окружения для работы над задачей

Для разработки и обучения модели распознавания пикетных столбиков необходим фреймворк PyTorch и предобученная модель YOLOv5. Окружение можно развернуть в Anaconda с использованием изолированной среды, в которой необходимо установить Python версии 3.10, эта версия выбрана для совместимости с PyTorch и YOLOv5. Помимо этого, для обучения нейронной сети на GPU необходимы пакеты CUDA Toolkit и cuDNN Library. Как скачать, установить и проверить рассказано ЗДЕСЬ:

Основные этапы настройки окружения

1. Создание и настройка виртуальной среды

Изолированная виртуальная среда в Anaconda позволяет управлять версиями библиотек и исключить конфликт зависимости между ними. Среда создается командой:

conda create -n yolov5_env python=3.10

где yolov5_env – название создаваемой среды

2. Установка основных библиотек

В среде yolov5_env необходимо установить/импортировать следующие ключевые библиотеки:

PyTorch: для реализации и обучения модели YOLOv5;

Torchvision: для предварительной обработки изображений и работы с датасетами;

OpenCV: для операций с изображениями, включая разрезание, изменение размера и аугментацию данных;

Pillow: для работы с изображениями и преобразования их формата;

Matplotlib и Seaborn: для визуализации данных и результатов;

Numpy (np): библиотека для работы с многомерными массивами и высокоуровневыми математическими функциями;

lxml : для работы с аннотациями в формате XML;

os: стандартная библиотека Python для работы с файловой системой (создание папок, перемещение файлов и др.);

shutil: стандартная библиотека Python для операций с файлами и директориями (копирование, перемещение и удаление);

random: стандартная библиотека Python для генерации случайных чисел.

3. Установка и настройка YOLOv5

YOLOv5 установливается с использованием репозитория на GitHub, для этого репозиторий клонируется (командой git clone) в свою рабочую папку локально на ПК. Далее модель настраивается для работы в созданной виртуальной среде, что позволяет использовать её предобученные веса и адаптировать под задачу распознавания пикетных столбиков. Установка YOLOv5 в командной строке:

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

Конфигурация модели и гиперпараметров. YOLOv5 поддерживает гибкую настройку конфигурации модели, включая выбор предобученных весов, параметры обучения (размер батча, скорость обучения), а также адаптацию аннотаций и формата изображений к входным требованиям модели. Дополнительно были заданы гиперпараметры, специфичные для условий распознавания мелких объектов (пикетных столбиков) на большом фоне.

Подготовка и разметка данных для обучения модели

Для обучения модели YOLOv5 необходимо провести предварительную обработку данных, включающая разметку объектов, адаптацию изображений их нарезку, конвертацию и сохранение патчей.

Разметка данных

Разметка объектов проводится вручную, например, инструментом LabelImg.

# Запуск labelImg
!labelImg

Запускается отдельное окно для разметки пикетов, выбираем папку со всеми фотографиями (Open Dir), далее клавишу W, выделяем область объекта, сохраняем название объекта «piket», для следующих выделенных пикетов просто выбирается имя объекта из списка.

Рисунок 1 Разметка объектов piket

Результаты сохраняются в формате XML. В XML-файлах содержатся следующие данные:

- координаты ограничивающей рамки (bounding box) для каждого столбика.

- категория объекта — в данном случае, все объекты относятся к классу "пикетный столбик", обозначенные как piket.

Аннотации формата XML используются для обработки данных с помощью библиотек компьютерного зрения и машинного обучения, в том числе при обучении модели YOLOv5.

Пример содержимого XML – файла данной работы:

<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<annotation>
	<folder>piket</folder>
	<filename>R0025940.JPG</filename>
	<path>D:\MyProjects\Piket_detection\fotos\R0025940.JPG</path>
	<source>
		<database>Unknown</database>
	</source>
	<size>
		<width>3264</width>
		<height>4928</height>
		<depth>3</depth>
	</size>
	<segmented>0</segmented>
	<object>
		<name>piket</name>
		<pose>Unspecified</pose>
		<truncated>0</truncated>
		<difficult>0</difficult>
		<bndbox>
			<xmin>1500</xmin>
			<ymin>3187</ymin>
			<xmax>1527</xmax>
			<ymax>3213</ymax>
		</bndbox>
	</object>
	<object>
		<name>piket</name>
		<pose>Unspecified</pose>
		<truncated>0</truncated>
		<difficult>0</difficult>
		<bndbox>
			<xmin>1490</xmin>
			<ymin>3530</ymin>
			<xmax>1514</xmax>
			<ymax>3552</ymax>
		</bndbox>
	</object>
	<object>
		<name>piket</name>
		<pose>Unspecified</pose>
		<truncated>0</truncated>
		<difficult>0</difficult>
		<bndbox>
			<xmin>3223</xmin>
			<ymin>3627</ymin>
			<xmax>3253</xmax>
			<ymax>3652</ymax>
		</bndbox>
	</object>
</annotation>

Разделим по папкам аннотации и фотографии:

# Путь к папкам с фотографиями и разметками
image_folder = r"D:\MyProjects\Piket_detection\fotos"
annotation_folder = r"D:\MyProjects\Piket_detection\pikets"

После разметки пикетов для проверки правильности их расположения, были выведены несколько случайных изображений из подготовленной выборки:

# Функция для чтения координат пикетов из .xml файла
def parse_annotation(xml_file):
    tree = ET.parse(xml_file)
    root = tree.getroot()
    boxes = []
    
    for obj in root.findall('object'):
        bbox = obj.find('bndbox')
        xmin = int(bbox.find('xmin').text)
        ymin = int(bbox.find('ymin').text)
        xmax = int(bbox.find('xmax').text)
        ymax = int(bbox.find('ymax').text)
        boxes.append((xmin, ymin, xmax, ymax))
    
    return boxes

# Функция для отображения изображения с нанесенными на него пикетами
def show_image_with_boxes(image_path, boxes):
    image = cv2.imread(image_path)
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # Для корректного отображения цветов
    
    for (xmin, ymin, xmax, ymax) in boxes:
        cv2.rectangle(image, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (255, 0, 0), 3)  # Отрисовка красных рамок вокруг пикетов
    
    plt.figure(figsize=(10, 10))
    plt.imshow(image)
    plt.axis('off')
    plt.show()

# Получение списка всех изображений и соответствующих xml файлов
images = [f for f in os.listdir(image_folder) if f.endswith('.JPG')]
annotations = [f.replace('.JPG', '.xml') for f in images]

# Выбор 2 случайных изображения для визуализации
random_images = random.sample(images, 2)

# Визуализация двух случайных изображений с нанесенными пикетами
for image_file in random_images:
    image_path = os.path.join(image_folder, image_file)
    annotation_path = os.path.join(annotation_folder, image_file.replace('.JPG', '.xml'))
    
    if os.path.exists(annotation_path):
        boxes = parse_annotation(annotation_path)
        show_image_with_boxes(image_path, boxes)
    else:
        print(f"Разметка для изображения {image_file} не найдена.")

Рисунок 2 Пример вывода случайной фотографии с нанесенным bounding box

Предварительная обработка изображений

Изображения с разрешением 3264x4928 пикселей слишком большие для эффективного обучения модели, что могло привести к увеличению требований по памяти и замедлению процесса обучения. Поэтому были предприняты следующие шаги по предварительной обработке изображений:

1. Нарезка изображений: кадрирование изображений до размеров 1024x1024 пикселей с перекрытием (stride) 512 пикселей для выделения областей с пикетными столбиками, что позволяет уменьшить размер изображения без потери ключевых объектов;

2. Обновление координат bounding box: для каждого патча вычисляются новые координаты боксов (пикетов), если они попадают в область патча.

3. Сохранение патчей: сохраняются только те патчи, в которых есть пикеты, вместе с их разметкой в формате YOLOv5 (координаты центров и размеры боксов).

# Параметры нарезки
patch_size = 1024
stride = 512  # Шаг нарезки

# Функция для нарезки изображения на патчи
def slice_image(image, patch_size, stride):
    patches = []
    h, w, _ = image.shape
    for y in range(0, h - patch_size + 1, stride):
        for x in range(0, w - patch_size + 1, stride):
            patch = image[y:y + patch_size, x:x + patch_size]
            patches.append((patch, x, y))
    return patches

# Функция для обновления координат боксов для патча
def update_boxes_for_patch(boxes, x_offset, y_offset, patch_size):
    updated_boxes = []
    for (xmin, ymin, xmax, ymax) in boxes:
        # Переводим координаты бокса в систему координат патча
        xmin_patch = xmin - x_offset
        ymin_patch = ymin - y_offset
        xmax_patch = xmax - x_offset
        ymax_patch = ymax - y_offset
        
        # Проверяем, попадает ли бокс в границы патча
        if (0 <= xmin_patch <= patch_size and 0 <= ymin_patch <= patch_size and 
            0 <= xmax_patch <= patch_size and 0 <= ymax_patch <= patch_size):
            updated_boxes.append((xmin_patch, ymin_patch, xmax_patch, ymax_patch))
    
    return updated_boxes

# Функция для сохранения патчей и обновленной разметки
def save_patches(image_file, boxes, save_dir):
    image_path = os.path.join(image_folder, image_file)
    image = cv2.imread(image_path)
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    patches = slice_image(image, patch_size, stride)
    
    for i, (patch, x_offset, y_offset) in enumerate(patches):
        patch_boxes = update_boxes_for_patch(boxes, x_offset, y_offset, patch_size)
        
        if len(patch_boxes) > 0:  # Сохраняем только патчи с пикетами
            patch_name = f"{image_file.replace('.JPG', '')}_patch_{i}.jpg"
            patch_path = os.path.join(save_dir, patch_name)
            cv2.imwrite(patch_path, cv2.cvtColor(patch, cv2.COLOR_RGB2BGR))
            
            # Также нужно сохранить соответствующую разметку для каждого патча (если пикеты в нём есть)
            annotation_file = patch_path.replace('.jpg', '.txt')  # Используем .txt для YOLOv5 формата
            with open(annotation_file, 'w') as f:
                for (xmin, ymin, xmax, ymax) in patch_boxes:
                    # Преобразование координат в формат YOLO (x_center, y_center, width, height)
                    x_center = (xmin + xmax) / 2 / patch_size
                    y_center = (ymin + ymax) / 2 / patch_size
                    width = (xmax - xmin) / patch_size
                    height = (ymax - ymin) / patch_size
                    f.write(f"0 {x_center} {y_center} {width} {height}\n")  # '0' - класс пикет

# Папка для сохранения нарезанных изображений и разметок
save_dir = r"D:\MyProjects\Piket_detection\sliced_images"
os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)

# Запускаем процесс нарезки всех изображений и сохранения патчей
for image_file in images:
    annotation_file = os.path.join(annotation_folder, image_file.replace('.JPG', '.xml'))
    
    if os.path.exists(annotation_file):
        boxes = parse_annotation(annotation_file)
        save_patches(image_file, boxes, save_dir)
    else:
        print(f"Разметка для изображения {image_file} не найдена.")

Каждое нарезанное изображение проверялось на наличие пикетов, и, если bounding box полностью находился в пределах фрагмента, его координаты обновлялись в соответствии с координатами патча. Эти обновленные данные сохранялись в формате, который YOLOv5 использует для обучения – координаты центра bounding box, его ширина и высота. Например, для координат пикетного столбика (xmin, ymin, xmax, ymax) в XML они были преобразованы в формат (x_center, y_center, width, height).

Проверка правильности нарезки

Визуализировать правильность нарезки фотографий, сопоставление с ними аннотаций можно так:

1. Чтение аннотаций: аннотации загружаются из файлов формата YOLOv5 и преобразуются в стандартные координаты (xmin, ymin, xmax, ymax).

2. Отображение изображений: для каждого изображения рисуются bounding box вокруг пикетов, если такие есть.

3. Визуализация: три случайных изображения из папки sliced_images визуализируются с нанесенными на них bounding box.

# Путь к папке с нарезанными изображениями и аннотациями
sliced_image_folder = r"D:\MyProjects\Piket_detection\sliced_images"
# Функция для чтения аннотаций в формате YOLOv5
def read_yolo_annotation(annotation_file, img_size):
    boxes = []
    with open(annotation_file, 'r') as f:
        lines = f.readlines()
        for line in lines:
            _, x_center, y_center, width, height = map(float, line.strip().split())
            # Преобразование координат из YOLOv5 в обычные координаты (xmin, ymin, xmax, ymax)
            x_center *= img_size
            y_center *= img_size
            width *= img_size
            height *= img_size
            xmin = int(x_center - width / 2)
            ymin = int(y_center - height / 2)
            xmax = int(x_center + width / 2)
            ymax = int(y_center + height / 2)
            boxes.append((xmin, ymin, xmax, ymax))
    return boxes

# Функция для отображения изображения с нанесенными на него пикетами
def show_sliced_image_with_boxes(image_path, annotation_path, img_size=1024):
    image = cv2.imread(image_path)
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # Для корректного отображения цветов
    
    if os.path.exists(annotation_path):
        boxes = read_yolo_annotation(annotation_path, img_size)
        for (xmin, ymin, xmax, ymax) in boxes:
            cv2.rectangle(image, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (255, 0, 0), 2)  # Отрисовка красных рамок вокруг пикетов
    
    plt.figure(figsize=(8, 8))
    plt.imshow(image)
    plt.axis('off')
    plt.show()

# Получаем список всех нарезанных изображений
sliced_images = [f for f in os.listdir(sliced_image_folder) if f.endswith('.jpg')]
random_images = random.sample(sliced_images, 3)

# Визуализация трех случайных изображений с нанесенными пикетами
for image_file in random_images:
    image_path = os.path.join(sliced_image_folder, image_file)
    annotation_path = image_path.replace('.jpg', '.txt')  # Путь к файлу аннотаций
    show_sliced_image_with_boxes(image_path, annotation_path)

Создание обучающей и тестовой выборок

После подготовки данных изображения были случайным образом разделены на две части: обучающую (80%) и тестовую (20%) выборки. Каждое изображение из выборок имело соответствующую аннотацию в формате YOLOv5. Папки с обучающей и тестовой выборками были структурированы в соответствии с требованиями фреймворка YOLOv5.

# Создание папок для обучающей и тестовой выборок
train_folder = r"D:\MyProjects\Piket_detection\train_data"
val_folder = r"D:\MyProjects\Piket_detection\val_data"
os.makedirs(train_folder, exist_ok=True)
os.makedirs(val_folder, exist_ok=True)

# Получение списка всех нарезанных изображений
sliced_images = [f for f in os.listdir(sliced_image_folder) if f.endswith('.jpg')]

# Процент для обучающей 80% и тестовой выборки 20%
train_ratio = 0.8

# Перемешивание данных случайным образом
random.shuffle(sliced_images)

# Разделение на обучающую и тестовую выборки
train_size = int(len(sliced_images) * train_ratio)
train_images = sliced_images[:train_size]
val_images = sliced_images[train_size:]

# Функция для копирования изображений и аннотаций
def copy_files(image_list, source_folder, dest_folder):
    for image_file in image_list:
        # Путь к изображению и аннотации
        image_path = os.path.join(source_folder, image_file)
        annotation_path = image_path.replace('.jpg', '.txt')

        # Убедимся, что копируем файлы в разные папки
        if not os.path.exists(os.path.join(dest_folder, image_file)):
            # Копируем изображение
            shutil.copy(image_path, os.path.join(dest_folder, image_file))

        # Копируем аннотацию, если она существует и не копируется в ту же папку
        if os.path.exists(annotation_path):
            dest_annotation_path = os.path.join(dest_folder, os.path.basename(annotation_path))
            if not os.path.exists(dest_annotation_path):
                shutil.copy(annotation_path, dest_annotation_path)

# Копируем обучающую выборку
copy_files(train_images, sliced_image_folder, train_folder)
print(f"Обучающая выборка: {len(train_images)} изображений")

# Копируем тестовую выборку
copy_files(val_images, sliced_image_folder, val_folder)
print(f"Тестовая выборка: {len(val_images)} изображений")

# Функция для чтения аннотации и вывода изображения с bounding box'ами
def plot_image_with_pikets(image_path, annotation_path):
    # Чтение изображения
    img = cv2.imread(image_path)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    # Чтение аннотации
    with open(annotation_path, 'r') as file:
        lines = file.readlines()
    
    # Пробегаем по всем аннотациям и рисуем bounding box'ы
    for line in lines:
        class_id, x_center, y_center, width, height = map(float, line.strip().split())
        img_h, img_w, _ = img.shape
        
        # Преобразование относительных координат в пиксели
        x_center, y_center = int(x_center * img_w), int(y_center * img_h)
        width, height = int(width * img_w), int(height * img_h)
        
        # Вычисляем координаты верхнего левого и нижнего правого углов
        xmin = int(x_center - width / 2)
        ymin = int(y_center - height / 2)
        xmax = int(x_center + width / 2)
        ymax = int(y_center + height / 2)
        
        # Рисуем bounding box
        cv2.rectangle(img, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (255, 0, 0), 2)
    
    # Вывод изображения
    plt.figure(figsize=(10, 10))
    plt.imshow(img)
    plt.axis('off')
    plt.show()

# Функция для вывода случайного изображения из указанной папки с наложением bounding box
def plot_random_images_with_pikets(folder, num_images=2):
    image_files = [f for f in os.listdir(folder) if f.endswith('.jpg')]
    
    # Выбираем случайные изображения
    random_images = random.sample(image_files, num_images)
    
    for image_file in random_images:
        # Путь к изображению
        image_path = os.path.join(folder, image_file)
        
        # Путь к аннотации
        annotation_path = image_path.replace('.jpg', '.txt')
        
        # Используем ранее написанную функцию для отображения изображений
        if os.path.exists(annotation_path):
            plot_image_with_pikets(image_path, annotation_path)
        else:
            print(f"Аннотация для {image_file} не найдена.")

# Вывод одного случайного изображения из обучающей выборки
print("Случайные изображения из обучающей выборки:")
plot_random_images_with_pikets(train_folder, num_images=1)

# Вывод одного случайного изображения из тестовой выборки
print("Случайные изображения из тестовой выборки:")
plot_random_images_with_pikets(val_folder, num_images=1)

Обучение модели

Подготовка файла конфигурации

Перед тем, как запустить обучение модели YOLOv5 необходимо создать файл data.yaml, содержащий пути к обучающей и тестовой выборкам, а также информацию о количестве классов (в нашем случае – один класс "piket"). Пример содержимого файла:

train: D:/MyProjects/Piket_detection/train_data  # Путь к папке с обучающими изображениями
val: D:/MyProjects/Piket_detection/val_data      # Путь к папке с валидационными изображениями

nc: 1  # Количество классов (у нас один класс — пикет)
names: ['piket']  # Название класса

Активация окружения, установка зависимостей

После подготовки файла конфигурации, следующим шагом - обучение модели YOLOv5 для распознавания пикетных столбиков. Процедура запуска обучения модели на GPU (видеокарте) осуществляется через командную строку в созданном ранее окружении:

conda activate yolov5_env

Переходим в папку со скаченным репозиторием:

cd D:\MyProjects\Piket_detection\yolov5

Устанавливаем зависимости:

pip install -r requirements.txt

Проверяем, доступна ли видеокарта для обучения (по результату True/False), в противном случае обучать на CPU, а это в десятки раз (а то и сотни) медленнее:

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

Запуск обучения

Теперь можно запустить обучение в командной строке

python train.py --img 1024 --batch 8 --epochs 15 --data D:/MyProjects/Piket_detection/data.yaml --weights yolov5s.pt --name MY_MODEL --device 0

Параметры обучения:

--img 1024: задает размер входного изображения для модели. Здесь размер установлен на 1024 пикселя, что соответствует разрешению нарезанных изображений. Этот параметр важен, так как модели YOLO требуется фиксированный размер изображения для работы, а более крупное разрешение позволяет точнее распознавать мелкие детали на картинке, такие как пикетные столбики.

--batch 8: размер батча, то есть количество изображений, обрабатываемых моделью за один шаг обучения. В данном случае он установлен на 8. Размер батча влияет на стабильность и скорость обучения, а также на использование видеопамяти (GPU memory). Если ресурсов недостаточно, иногда его уменьшают, чтобы избежать переполнения памяти.

--epochs 15: количество эпох обучения. Количество часто подбирается эмпирически: малое количество может привести к недообучению, а слишком большое — к переобучению.

--data D:/MyProjects/Piket_detection/data.yaml: путь к файлу конфигурации данных (data.yaml). Этот YAML-файл содержит информацию о путях к тренировочной и валидационной выборкам, а также о классах, которые должна распознавать модель. Его наличие позволяет модели знать, с какими данными она работает и какие классы объектов искать.

--weights yolov5s.pt: путь к файлу с предобученными весами. Здесь используется yolov5s.pt, который является легковесной версией модели YOLOv5. Предобученные веса служат базой для дообучения, ускоряя обучение и улучшая точность, поскольку модель уже имеет общее представление о типах объектов, и ей нужно адаптироваться только к специфике пикетных столбиков.

--name MY_MODEL: задает имя для сессии обучения. Результаты обучения (включая веса и логи) будут сохранены в папке с этим именем, что облегчает организацию и последующее использование файлов, особенно если проводится несколько экспериментов.

--device 0: указывает, на каком устройстве будет выполняться обучение. Здесь 0 означает использование первого доступного GPU. Это помогает ускорить процесс, так как обучение модели на GPU значительно быстрее, чем на CPU. Параметр «--device cpu» запустит обучение на ЦП.

Результаты обучения модели

На предоставленных графиках можно проанализировать результаты обучения модели YOLOv5 для детекции пикетов.

После завершения обучения модели, результаты будут сохранены в папке yolov5\runs\train\ в нашем случае путь выглядит так: «D:\MyProjects\Piket_detection\yolov5\runs\train\MY_MODEL».

Файл results

В табличной форме в виде картинки

Рисунок 3 Результаты обучения модели

Пояснение результатов:

train/box_loss и val/box_loss: показатели ошибок (loss) на обучающем и валидационном наборах. Обе кривые показывают, что ошибки (loss) уменьшаются по мере обучения, что указывает на то, что модель становится лучше в нахождении bounding boxes. Валидационная ошибка (val/box_loss) немного колеблется в начале, но в конце она стабилизируется, что хорошо.

train/obj_loss и val/obj_loss: ошибки объектной функции, которые измеряют уверенность модели в наличии объектов в кадре. Видно, что эти ошибки также уменьшаются, что подтверждает улучшение в уверенности модели.

train/cls_loss и val/cls_loss: ошибки классификации (cls_loss) равны нулю. Это может быть связано с тем, что в данном случае только один класс для детекции — "piket", что исключает необходимость в многоклассовой классификации.

metrics/precision и metrics/recall: метрики точности (precision) и полноты (recall) увеличиваются и достигают высоких значений ближе к завершению обучения, что говорит о том, что модель успешно находит и классифицирует пикеты.

metrics/mAP_0.5 и metrics/mAP_0.5:0.95: метрики средней точности (Mean Average Precision) на разных уровнях IoU (intersection over union). Видно, что mAP на уровне 0.5 достаточно высок (около 0.9), а при более строгом mAP 0.5:0.95 также увеличивается до ~0.6. Это хороший результат, показывающий, что модель точно детектирует пикеты.

Модель хорошо обучена и показывает стабильные результаты на обучающей и валидационной выборках.

Метрики mAP показывают, что модель имеет достаточно высокую точность в детекции пикетов, хотя есть возможности для дальнейшего улучшения на более строгих уровнях IoU.

Файл F1_curve

График F1-Confidence Curve показывает соотношение между метрикой F1 и уверенностью модели. Видно, что при уровне уверенности около 0.6 модель демонстрирует наилучшее значение F1 (приблизительно 0.99). Это говорит о том, что модель эффективно сбалансировала precision и recall, если порог доверия установлен на 0.6.

Для дальнейшего использования модели можно рассмотреть установление порога уверенности около 0.6, что максимизирует баланс между precision и recall.

Рисунок 4 F1_curve

Файл P_curve

График Precision-Confidence показывает, как изменяется точность при различных уровнях уверенности. График демонстрирует высокую точность, достигающую максимума около уровня уверенности 0.89.

Рисунок 5 P_curve

Файл R_curve

График Recall-Confidence иллюстрирует, как изменяется полнота модели в зависимости от уровня уверенности. Полнота держится на уровне около 1.0 до уровня уверенности примерно 0.8, что указывает на уверенное обнаружение большинства объектов при высоких значениях уверенности.

Рисунок 6 R_curve

Файл PR_curve

График Precision-Recall демонстрирует соотношение между точностью и полнотой для модели, показывая высокие значения обеих метрик (примерно 0.992), что свидетельствует об очень хорошей способности модели к распознаванию пикетов.

Рисунок 7 PR_curve

Вывод по графикам F1_curve, P_curve , R_curve, PR_curve:

По представленным метрикам, модель показывает отличные результаты, достигая высокого уровня точности и полноты, что может говорить об успешном обучении и хорошей способности к детекции пикетов на изображениях.

Файл confusion_matrix

На изображении с матрицей ошибок (Confusion Matrix) видно, что модель показывает высокий уровень точности, с правильным распознаванием всех пикетов. Это говорит о том, что модель хорошо справляется с задачей классификации и минимизирует количество ложных срабатываний и пропусков.

Рисунок 8 Матрица ошибок (Confusion Matrix)

Файл labels

Гистограмма меток (labels.jpg) показывает, что все изображения относятся к классу "пикет". Также можно увидеть распределения меток по осям x, y, ширине и высоте объектов. Это позволяет оценить характер распределения пикетов на изображениях и их размеры.

Рисунок 9 Гистограмма меток

Файл labels_correlogram

На изображении «Correlogram меток» представлена корреляционная диаграмма для меток (labels_correlogram.jpg). Здесь видны распределения координат (x, y) и размеров (width, height) объектов на изображениях. Существует явная корреляция между width и height, что говорит о том, что пикеты имеют пропорциональную форму. В координатах x и y также можно заметить ряды, что может свидетельствовать о регулярной сетке расположения пикетов на изображениях.

Рисунок 10 Correlogram меток

Примеры батчей обучающей выборки

Примеры батчей валидационной выборки

Общий вывод по результатам обучения модели YOLO для распознавания пикетов

На основе представленных изображений можно сделать следующие выводы:

1. Распределение меток и параметров объектов:

Гистограммы и корреляционная диаграмма меток показывают, что пикеты на изображениях распределены достаточно регулярно и имеют стабильные размеры. Это подтверждается корреляцией между шириной и высотой объектов, что указывает на их однородную форму и размер.

Координаты объектов по x и y также распределены относительно равномерно, с периодическими всплесками, что может свидетельствовать о регулярном расположении пикетов на изображениях.

2. Классовый дисбаланс:

На гистограмме видно, что все объекты на изображениях относятся к одному классу – "piket". Это упрощает задачу для модели, так как отсутствует необходимость различать между разными объектами. Однако это также делает модель менее гибкой в плане распознавания других классов объектов в будущем.

3. Качество классификации:

Матрица ошибок (confusion matrix) указывает на высокую точность модели. Все пикеты распознаны правильно, и отсутствуют ошибки классификации. Это говорит о том, что модель успешно научилась распознавать пикеты и минимизирует как ложные срабатывания, так и пропуски.

Заключение по результатам обучения:

Модель YOLO показывает отличные результаты в задаче распознавания пикетов, демонстрируя высокую точность и хорошую обобщающую способность на предоставленном наборе данных. Учитывая отсутствие ошибок классификации и регулярное распределение меток, можно предположить, что модель готова к использованию на новых изображениях с аналогичными условиями.

Возможно, для проверки устойчивости модели стоило бы протестировать её на других изображениях с пикетами, снятыми под разными углами или при изменении высоты съёмки. В целом, модель YOLO успешно справилась с поставленной задачей на текущих данных.

Применение модели для распознавания на новых данных

Теперь готовую обученную модель можно применить (протестировать) для распознавания пикетов на новых изображениях, которые модель ранее не «видела» ни на обучающем, ни на валидационном наборе данных.

Ниже код, который выполняет задачу детекции объектов (пикетов) на изображении с использованием обученной модели YOLOv5, состоящий из основных шагов:

1. Загрузка модели: кастомная модель YOLOv5, обученная на задаче распознавания пикетов, с использованием torch.hub.load берется из локального файла best.pt.

2. Функция detect_image загружает изображение из указанного пути и уменьшает его до заданного масштаба scale для удобного отображения результатов. Далее выполняется детекция объектов с помощью модели на оригинальном изображении (без уменьшения). Затем извлекается координаты обнаруженных объектов, их класс и уровень уверенности модели в предсказании. Если объекты найдены, они рисуются на уменьшенном изображении с учетом масштабирования. Каждый обнаруженный объект обозначается прямоугольником (bounding box), а рядом указывается его класс и уверенность.

3. Отображение результата: показывает изображение с обнаруженными объектами в новом окне.

4. Запуск функции: вызывается функция detect_image с заданным изображением для детекции пикета.

# Загрузка модели
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='D:/MyProjects/Piket_detection/yolov5/runs/train/MY_MODEL/weights/best.pt', force_reload=True)

# Функция для детекции на одном изображении с выводом результатов
def detect_image(image_path, scale=0.5):
    # Загрузка изображения
    img = cv2.imread(image_path)
    original_height, original_width = img.shape[:2]  # исходные размеры изображения

    # Уменьшение изображения
    img_resized = cv2.resize(img, None, fx=scale, fy=scale, interpolation=cv2.INTER_AREA)
    resized_height, resized_width = img_resized.shape[:2]  # новые размеры изображения
    
    # Запуск детекции на оригинальном изображении (без уменьшения)
    results = model(img)

    # Извлечение результатов
    detections = results.xyxy[0]  # координаты bbox в формате [xmin, ymin, xmax, ymax, confidence, class]
    
    # Проверка того, что нашла модель
    print(f'Найдено объектов: {len(detections)}')
    if len(detections) == 0:
        print('Модель не обнаружила объектов на изображении.')

    # Отображение результатов с коррекцией масштаба для уменьшенного изображения
    for *box, conf, cls in detections:
        # Масштабируем координаты в соответствии с уменьшенным изображением
        box = [coord * (resized_width / original_width if i % 2 == 0 else resized_height / original_height) for i, coord in enumerate(box)]
        
        label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}'
        cv2.rectangle(img_resized, (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])), (255, 0, 0), 2)
        cv2.putText(img_resized, label, (int(box[0]), int(box[1]) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (255, 0, 0), 2)

    # Показать изображение
    cv2.imshow('Detection', img_resized)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

# Запуск детекции пикета на фото
detect_image('D:/MyProjects/Piket_detection/New_fotos_test/1.jpg', scale=0.7)

Результаты детекции пикета на новом фото:

Направления дальнейшего развития работы

На основе нейронных сетей, которые могут распознавать различные объекты по фотографиям с БПЛА, оснащенного навигационным оборудованием геодезического класса точности с привязкой к базовым ГНСС-станциям, возможно дальнейшее развитие в виде автоматизированного мониторинга железнодорожной инфраструктуры, с определением положения пикетных столбиков и других распознаваемых объектов, в т.ч. определять координаты центров объектов с геодезической точностью (деци- и сантиметровой) в местной, локальной или другой системе координат. Такой подход на выходе может частично автоматизировать отрисовку топографического плана (в зависимости от количества распознаваемых объектов). Это поможет улучшить точность и скорость сбора данных о состоянии зданий, пикетов, верхнего строения пути и других элементов инфраструктуры и прилегающей территории железнодорожного пути.

Источник

Теги

Категория

Новости

Дата

30 окт. 2024 г.

07.09.23 16:24 CherryTeam

Cherry Team atlyginimų skaičiavimo programa yra labai naudingas įrankis įmonėms, kai reikia efektyviai valdyti ir skaičiuoti darbuotojų atlyginimus. Ši programinė įranga, turinti išsamias funkcijas ir patogią naudotojo sąsają, suteikia daug privalumų, kurie padeda supaprastinti darbo užmokesčio skaičiavimo procesus ir pagerinti finansų valdymą. Štai keletas pagrindinių priežasčių, kodėl Cherry Team atlyginimų skaičiavimo programa yra naudinga įmonėms: Automatizuoti ir tikslūs skaičiavimai: Atlyginimų skaičiavimai rankiniu būdu gali būti klaidingi ir reikalauti daug laiko. Programinė įranga Cherry Team automatizuoja visą atlyginimų skaičiavimo procesą, todėl nebereikia atlikti skaičiavimų rankiniu būdu ir sumažėja klaidų rizika. Tiksliai apskaičiuodama atlyginimus, įskaitant tokius veiksnius, kaip pagrindinis atlyginimas, viršvalandžiai, premijos, išskaitos ir mokesčiai, programa užtikrina tikslius ir be klaidų darbo užmokesčio skaičiavimo rezultatus. Sutaupoma laiko ir išlaidų: Darbo užmokesčio valdymas gali būti daug darbo jėgos reikalaujanti užduotis, reikalaujanti daug laiko ir išteklių. Programa Cherry Team supaprastina ir pagreitina darbo užmokesčio skaičiavimo procesą, nes automatizuoja skaičiavimus, generuoja darbo užmokesčio žiniaraščius ir tvarko išskaičiuojamus mokesčius. Šis automatizavimas padeda įmonėms sutaupyti daug laiko ir pastangų, todėl žmogiškųjų išteklių ir finansų komandos gali sutelkti dėmesį į strategiškai svarbesnę veiklą. Be to, racionalizuodamos darbo užmokesčio operacijas, įmonės gali sumažinti administracines išlaidas, susijusias su rankiniu darbo užmokesčio tvarkymu. Mokesčių ir darbo teisės aktų laikymasis: Įmonėms labai svarbu laikytis mokesčių ir darbo teisės aktų, kad išvengtų baudų ir teisinių problemų. Programinė įranga Cherry Team seka besikeičiančius mokesčių įstatymus ir darbo reglamentus, užtikrindama tikslius skaičiavimus ir teisinių reikalavimų laikymąsi. Programa gali dirbti su sudėtingais mokesčių scenarijais, pavyzdžiui, keliomis mokesčių grupėmis ir įvairių rūšių atskaitymais, todėl užtikrina atitiktį reikalavimams ir kartu sumažina klaidų riziką. Ataskaitų rengimas ir analizė: Programa Cherry Team siūlo patikimas ataskaitų teikimo ir analizės galimybes, suteikiančias įmonėms vertingų įžvalgų apie darbo užmokesčio duomenis. Ji gali generuoti ataskaitas apie įvairius aspektus, pavyzdžiui, darbo užmokesčio paskirstymą, išskaičiuojamus mokesčius ir darbo sąnaudas. Šios ataskaitos leidžia įmonėms analizuoti darbo užmokesčio tendencijas, nustatyti tobulintinas sritis ir priimti pagrįstus finansinius sprendimus. Pasinaudodamos duomenimis pagrįstomis įžvalgomis, įmonės gali optimizuoti savo darbo užmokesčio strategijas ir veiksmingai kontroliuoti išlaidas. Integracija su kitomis sistemomis: Cherry Team programinė įranga dažnai sklandžiai integruojama su kitomis personalo ir apskaitos sistemomis. Tokia integracija leidžia automatiškai perkelti atitinkamus duomenis, pavyzdžiui, informaciją apie darbuotojus ir finansinius įrašus, todėl nebereikia dubliuoti duomenų. Supaprastintas duomenų srautas tarp sistemų padidina bendrą efektyvumą ir sumažina duomenų klaidų ar neatitikimų riziką. Cherry Team atlyginimų apskaičiavimo programa įmonėms teikia didelę naudą - automatiniai ir tikslūs skaičiavimai, laiko ir sąnaudų taupymas, atitiktis mokesčių ir darbo teisės aktų reikalavimams, ataskaitų teikimo ir analizės galimybės bei integracija su kitomis sistemomis. Naudodamos šią programinę įrangą įmonės gali supaprastinti darbo užmokesčio skaičiavimo procesus, užtikrinti tikslumą ir atitiktį reikalavimams, padidinti darbuotojų pasitenkinimą ir gauti vertingų įžvalgų apie savo finansinius duomenis. Programa Cherry Team pasirodo esanti nepakeičiamas įrankis įmonėms, siekiančioms efektyviai ir veiksmingai valdyti darbo užmokestį. https://cherryteam.lt/lt/
08.10.23 01:30 davec8080

The "Shibarium for this confirmed rug pull is a BEP-20 project not related at all to Shibarium, SHIB, BONE or LEASH. The Plot Thickens. Someone posted the actual transactions!!!! https://bscscan.com/tx/0xa846ea0367c89c3f0bbfcc221cceea4c90d8f56ead2eb479d4cee41c75e02c97 It seems the article is true!!!! And it's also FUD. Let me explain. Check this link: https://bscscan.com/token/0x5a752c9fe3520522ea88f37a41c3ddd97c022c2f So there really is a "Shibarium" token. And somebody did a rug pull with it. CONFIRMED. But the "Shibarium" token for this confirmed rug pull is a BEP-20 project not related at all to Shibarium, SHIB, BONE or LEASH.
24.06.24 04:31 tashandiarisha

Web-site. https://trustgeekshackexpert.com/ Tele-Gram, trustgeekshackexpert During the pandemic, I ventured into the world of cryptocurrency trading. My father loaned me $10,000, which I used to purchase my first bitcoins. With diligent research and some luck, I managed to grow my investment to over $350,000 in just a couple of years. I was thrilled with my success, but my excitement was short-lived when I decided to switch brokers and inadvertently fell victim to a phishing attack. While creating a new account, I received what seemed like a legitimate email requesting verification. Without second-guessing, I provided my information, only to realize later that I had lost access to my email and cryptocurrency wallets. Panic set in as I watched my hard-earned assets disappear before my eyes. Desperate to recover my funds, I scoured the internet for solutions. That's when I stumbled upon the Trust Geeks Hack Expert on the Internet. The service claimed to specialize in recovering lost crypto assets, and I decided to take a chance. Upon contacting them, the team swung into action immediately. They guided me through the entire recovery process with professionalism and efficiency. The advantages of using the Trust Geeks Hack Expert Tool became apparent from the start. Their team was knowledgeable and empathetic, understanding the urgency and stress of my situation. They employed advanced security measures to ensure my information was handled safely and securely. One of the key benefits of the Trust Geeks Hack Expert Tool was its user-friendly interface, which made a complex process much more manageable for someone like me, who isn't particularly tech-savvy. They also offered 24/7 support, so I never felt alone during recovery. Their transparent communication and regular updates kept me informed and reassured throughout. The Trust Geeks Hack Expert Tool is the best solution for anyone facing similar issues. Their swift response, expertise, and customer-centric approach set them apart from other recovery services. Thanks to their efforts, I regained access to my accounts and my substantial crypto assets. The experience taught me a valuable lesson about online security and showed me the incredible potential of the Trust Geeks Hack Expert Tool. Email:: trustgeekshackexpert{@}fastservice{.}com WhatsApp + 1.7.1.9.4.9.2.2.6.9.3
26.06.24 18:46 Jacobethannn098

LEGAL RECOUP FOR CRYPTO THEFT BY ADRIAN LAMO HACKER
26.06.24 18:46 Jacobethannn098

Reach Out To Adrian Lamo Hacker via email: [email protected] / WhatsApp: ‪+1 (909) 739‑0269‬ Adrian Lamo Hacker is a formidable force in the realm of cybersecurity, offering a comprehensive suite of services designed to protect individuals and organizations from the pervasive threat of digital scams and fraud. With an impressive track record of recovering over $950 million, including substantial sums from high-profile scams such as a $600 million fake investment platform and a $1.5 million romance scam, Adrian Lamo Hacker has established itself as a leader in the field. One of the key strengths of Adrian Lamo Hacker lies in its unparalleled expertise in scam detection. The company leverages cutting-edge methodologies to defend against a wide range of digital threats, including phishing emails, fraudulent websites, and deceitful schemes. This proactive approach to identifying and neutralizing potential scams is crucial in an increasingly complex and interconnected digital landscape. Adrian Lamo Hacker's tailored risk assessments serve as a powerful tool for fortifying cybersecurity. By identifying vulnerabilities and potential points of exploitation, the company empowers its clients to take proactive measures to strengthen their digital defenses. This personalized approach to risk assessment ensures that each client receives targeted and effective protection against cyber threats. In the event of a security incident, Adrian Lamo Hacker's rapid incident response capabilities come into play. The company's vigilant monitoring and swift mitigation strategies ensure that any potential breaches or scams are addressed in real-time, minimizing the impact on its clients' digital assets and reputation. This proactive stance towards incident response is essential in an era where cyber threats can materialize with alarming speed and sophistication. In addition to its robust defense and incident response capabilities, Adrian Lamo Hacker is committed to empowering its clients to recognize and thwart common scam tactics. By fostering enlightenment in the digital realm, the company goes beyond simply safeguarding its clients; it equips them with the knowledge and awareness needed to navigate the digital landscape with confidence and resilience. Adrian Lamo Hacker services extend to genuine hacking, offering an additional layer of protection for its clients. This may include ethical hacking or penetration testing, which can help identify and address security vulnerabilities before malicious actors have the chance to exploit them. By offering genuine hacking services, Adrian Lamo Hacker demonstrates its commitment to providing holistic cybersecurity solutions that address both defensive and offensive aspects of digital protection. Adrian Lamo Hacker stands out as a premier provider of cybersecurity services, offering unparalleled expertise in scam detection, rapid incident response, tailored risk assessments, and genuine hacking capabilities. With a proven track record of recovering significant sums from various scams, the company has earned a reputation for excellence in combating digital fraud. Through its proactive and empowering approach, Adrian Lamo Hacker is a true ally for individuals and organizations seeking to navigate the digital realm with confidence.
04.07.24 04:49 ZionNaomi

For over twenty years, I've dedicated myself to the dynamic world of marketing, constantly seeking innovative strategies to elevate brand visibility in an ever-evolving landscape. So when the meteoric rise of Bitcoin captured my attention as a potential avenue for investment diversification, I seized the opportunity, allocating $20,000 to the digital currency. Witnessing my investment burgeon to an impressive $70,000 over time instilled in me a sense of financial promise and stability.However, amidst the euphoria of financial growth, a sudden and unforeseen oversight brought me crashing back to reality during a critical business trip—I had misplaced my hardware wallet. The realization that I had lost access to the cornerstone of my financial security struck me with profound dismay. Desperate for a solution, I turned to the expertise of Daniel Meuli Web Recovery.Their response was swift . With meticulous precision, they embarked on the intricate process of retracing the elusive path of my lost funds. Through their unwavering dedication, they managed to recover a substantial portion of my investment, offering a glimmer of hope amidst the shadows of uncertainty. The support provided by Daniel Meuli Web Recovery extended beyond mere financial restitution. Recognizing the imperative of fortifying against future vulnerabilities, they generously shared invaluable insights on securing digital assets. Their guidance encompassed crucial aspects such as implementing hardware wallet backups and fortifying security protocols, equipping me with recovered funds and newfound knowledge to navigate the digital landscape securely.In retrospect, this experience served as a poignant reminder of the critical importance of diligence and preparedness in safeguarding one's assets. Thanks to the expertise and unwavering support extended by Daniel Meuli Web Recovery, I emerged from the ordeal with renewed resilience and vigilance. Empowered by their guidance and fortified by enhanced security measures, I now approach the future with unwavering confidence.The heights of financial promise to the depths of loss and back again has been a humbling one, underscoring the volatility and unpredictability inherent in the digital realm. Yet, through adversity, I have emerged stronger, armed with a newfound appreciation for the importance of diligence, preparedness, and the invaluable support of experts like Daniel Meuli Web Recovery.As I persist in traversing the digital landscape, I do so with a judicious blend of vigilance and fortitude, cognizant that with adequate safeguards and the backing of reliable confidants, I possess the fortitude to withstand any adversity that may arise. For this, I remain eternally appreciative. Email Danielmeuliweberecovery @ email . c om WhatsApp + 393 512 013 528
13.07.24 21:13 michaelharrell825

In 2020, amidst the economic fallout of the pandemic, I found myself unexpectedly unemployed and turned to Forex trading in hopes of stabilizing my finances. Like many, I was drawn in by the promise of quick returns offered by various Forex robots, signals, and trading advisers. However, most of these products turned out to be disappointing, with claims that were far from reality. Looking back, I realize I should have been more cautious, but the allure of financial security clouded my judgment during those uncertain times. Amidst these disappointments, Profit Forex emerged as a standout. Not only did they provide reliable service, but they also delivered tangible results—a rarity in an industry often plagued by exaggerated claims. The positive reviews from other users validated my own experience, highlighting their commitment to delivering genuine outcomes and emphasizing sound financial practices. My journey with Profit Forex led to a net profit of $11,500, a significant achievement given the challenges I faced. However, my optimism was short-lived when I encountered obstacles trying to withdraw funds from my trading account. Despite repeated attempts, I found myself unable to access my money, leaving me frustrated and uncertain about my financial future. Fortunately, my fortunes changed when I discovered PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY. Their reputation for recovering funds from fraudulent schemes gave me hope in reclaiming what was rightfully mine. With a mixture of desperation and cautious optimism, I reached out to them for assistance. PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY impressed me from the start with their professionalism and deep understanding of financial disputes. They took a methodical approach, using advanced techniques to track down the scammers responsible for withholding my funds. Throughout the process, their communication was clear and reassuring, providing much-needed support during a stressful period. Thanks to PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY's expertise and unwavering dedication, I finally achieved a resolution to my ordeal. They successfully traced and retrieved my funds, restoring a sense of justice and relief. Their intervention not only recovered my money but also renewed my faith in ethical financial services. Reflecting on my experience, I've learned invaluable lessons about the importance of due diligence and discernment in navigating the Forex market. While setbacks are inevitable, partnering with reputable recovery specialists like PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY can make a profound difference. Their integrity and effectiveness have left an indelible mark on me, guiding my future decisions and reinforcing the value of trustworthy partnerships in achieving financial goals. I wholeheartedly recommend PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY to anyone grappling with financial fraud or disputes. Their expertise and commitment to client satisfaction are unparalleled, offering a beacon of hope in challenging times. Thank you, PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY, for your invaluable assistance in reclaiming what was rightfully mine. Your service not only recovered my funds but also restored my confidence in navigating the complexities of financial markets with greater caution and awareness. Email: prowizardgilbertrecovery(@)engineer.com Homepage: https://prowizardgilbertrecovery.xyz WhatsApp: +1 (516) 347‑9592
17.07.24 02:26 thompsonrickey

In the vast and often treacherous realm of online investments, I was entangled in a web of deceit that cost me nearly $45,000. It all started innocuously enough with an enticing Instagram profile promising lucrative returns through cryptocurrency investment. Initially, everything seemed promising—communications were smooth, and assurances were plentiful. However, as time passed, my optimism turned to suspicion. Withdrawal requests were met with delays and excuses. The once-responsive "investor" vanished into thin air, leaving me stranded with dwindling hopes and a sinking feeling in my gut. It became painfully clear that I had been duped by a sophisticated scheme designed to exploit trust and naivety. Desperate to recover my funds, I turned to online forums where I discovered numerous testimonials advocating for Muyern Trust Hacker. With nothing to lose, I contacted them, recounting my ordeal with a mixture of skepticism and hope. Their swift response and professional demeanor immediately reassured me that I had found a lifeline amidst the chaos. Muyern Trust Hacker wasted no time in taking action. They meticulously gathered evidence, navigated legal complexities, and deployed their expertise to expedite recovery. In what felt like a whirlwind of activity, although the passage of time was a blur amidst my anxiety, they achieved the seemingly impossible—my stolen funds were returned. The relief I felt was overwhelming. Muyern Trust Hacker not only restored my financial losses but also restored my faith in justice. Their commitment to integrity and their relentless pursuit of resolution were nothing short of remarkable. They proved themselves as recovery specialists and guardians against digital fraud, offering hope to victims like me who had been ensnared by deception. My gratitude knows no bounds for Muyern Trust Hacker. Reach them at muyerntrusted @ m a i l - m e . c o m AND Tele gram @ muyerntrusthackertech
18.07.24 20:13 austinagastya

I Testify For iBolt Cyber Hacker Alone - For Crypto Recovery Service I highly suggest iBolt Cyber Hacker to anyone in need of bitcoin recovery services. They successfully recovered my bitcoin from a fake trading scam with speed and efficiency. This crew is trustworthy, They kept me updated throughout the procedure. I thought my bitcoin was gone, I am so grateful for their help, If you find yourself in a similar circumstance, do not hesitate to reach out to iBolt Cyber Hacker for assistance. Thank you, iBOLT, for your amazing customer service! Please be cautious and contact them directly through their website. Email: S u p p o r t @ ibolt cyber hack . com Cont/Whtp + 3. .9 .3. .5..0. .9. 2. 9. .0 .3. 1 .8. Website: h t t p s : / / ibolt cyber hack . com /
27.08.24 12:50 James889900

All you need is to hire an expert to help you accomplish that. If there’s any need to spy on your partner’s phone. From my experience I lacked evidence to confront my husband on my suspicion on his infidelity, until I came across ETHICALAHCKERS which many commend him of assisting them in their spying mission. So I contacted him and he provided me with access into his phone to view all text messages, call logs, WhatsApp messages and even her location. This evidence helped me move him off my life . I recommend you consult ETHICALHACKERS009 @ gmail.com OR CALL/TEXT ‪+1(716) 318-5536 or whatsapp +14106350697 if you need access to your partner’s phone
27.08.24 13:06 James889900

All you need is to hire an expert to help you accomplish that. If there’s any need to spy on your partner’s phone. From my experience I lacked evidence to confront my husband on my suspicion on his infidelity, until I came across ETHICALAHCKERS which many commend him of assisting them in their spying mission. So I contacted him and he provided me with access into his phone to view all text messages, call logs, WhatsApp messages and even her location. This evidence helped me move him off my life . I recommend you consult ETHICALHACKERS009 @ gmail.com OR CALL/TEXT ‪+1(716) 318-5536 or whatsapp +14106350697 if you need access to your partner’s phone
02.09.24 20:24 [email protected]

If You Need Hacker To Recover Your Bitcoin Contact Paradox Recovery Wizard Paradox Recovery Wizard successfully recovered $123,000 worth of Bitcoin for my husband, which he had lost due to a security breach. The process was efficient and secure, with their expert team guiding us through each step. They were able to trace and retrieve the lost cryptocurrency, restoring our peace of mind and financial stability. Their professionalism and expertise were instrumental in recovering our assets, and we are incredibly grateful for their service. Email: support@ paradoxrecoverywizard.com Email: paradox_recovery @cyberservices.com Wep: https://paradoxrecoverywizard.com/ WhatsApp: +39 351 222 3051.
06.09.24 01:35 Celinagarcia

HOW TO RECOVER MONEY LOST IN BITCOIN/USDT TRADING OR TO CRYPTO INVESTMENT !! Hi all, friends and families. I am writing From Alberton Canada. Last year I tried to invest in cryptocurrency trading in 2023, but lost a significant amount of money to scammers. I was cheated of my money, but thank God, I was referred to Hack Recovery Wizard they are among the best bitcoin recovery specialists on the planet. they helped me get every penny I lost to the scammers back to me with their forensic techniques. and I would like to take this opportunity to advise everyone to avoid making cryptocurrency investments online. If you have already lost money on forex, cryptocurrency or Ponzi schemes, please contact [email protected] or WhatsApp: +1 (757) 237–1724 at once they can help you get back the crypto you lost to scammers. BEST WISHES. Celina Garcia.
06.09.24 01:44 Celinagarcia

HOW TO RECOVER MONEY LOST IN BITCOIN/USDT TRADING OR TO CRYPTO INVESTMENT !! Hi all, friends and families. I am writing From Alberton Canada. Last year I tried to invest in cryptocurrency trading in 2023, but lost a significant amount of money to scammers. I was cheated of my money, but thank God, I was referred to Hack Recovery Wizard they are among the best bitcoin recovery specialists on the planet. they helped me get every penny I lost to the scammers back to me with their forensic techniques. and I would like to take this opportunity to advise everyone to avoid making cryptocurrency investments online. If you have already lost money on forex, cryptocurrency or Ponzi schemes, please contact [email protected] or WhatsApp: +1 (757) 237–1724 at once they can help you get back the crypto you lost to scammers. BEST WISHES. Celina Garcia.
16.09.24 00:10 marcusaustin

Bitcoin Recovery Services: Restoring Lost Cryptocurrency If you've lost access to your cryptocurrency and unable to make a withdrawal, I highly recommend iBolt Cyber Hacker Bitcoin Recovery Services. Their team is skilled, professional, and efficient in recovering lost Bitcoin. They provide clear communication, maintain high security standards, and work quickly to resolve issues. Facing the stress of lost cryptocurrency, iBolt Cyber Hacker is a trusted service that will help you regain access to your funds securely and reliably. Highly recommended! Email: S u p p o r t @ ibolt cyber hack . com Cont/Whtp + 3. .9 .3. .5..0. .9. 2. 9. .0 .3. 1 .8. Website: h t t p s : / / ibolt cyber hack . com /
16.09.24 00:11 marcusaustin

Bitcoin Recovery Services: Restoring Lost Cryptocurrency If you've lost access to your cryptocurrency and unable to make a withdrawal, I highly recommend iBolt Cyber Hacker Bitcoin Recovery Services. Their team is skilled, professional, and efficient in recovering lost Bitcoin. They provide clear communication, maintain high security standards, and work quickly to resolve issues. Facing the stress of lost cryptocurrency, iBolt Cyber Hacker is a trusted service that will help you regain access to your funds securely and reliably. Highly recommended! Email: S u p p o r t @ ibolt cyber hack . com Cont/Whtp + 3. .9 .3. .5..0. .9. 2. 9. .0 .3. 1 .8. Website: h t t p s : / / ibolt cyber hack . com /
23.09.24 18:56 matthewshimself

At first, I was admittedly skeptical about Worldcoin (ref: https://worldcoin.org/blog/worldcoin/this-is-worldcoin-video-explainer-series), particularly around the use of biometric data and the WLD token as a reward mechanism for it. However, after following the project closer, I’ve come to appreciate the broader vision and see the value in the underlying tech behind it. The concept of Proof of Personhood (ref: https://worldcoin.org/blog/worldcoin/proof-of-personhood-what-it-is-why-its-needed) has definitely caught my attention, and does seem like a crucial step towards tackling growing issues like bots, deepfakes, and identity fraud. Sam Altman’s vision is nothing short of ambitious, but I do think he & Alex Blania have the chops to realize it as mainstay in the global economy.
01.10.24 14:54 Sinewclaudia

I lost about $876k few months ago trading on a fake binary option investment websites. I didn't knew they were fake until I tried to withdraw. Immediately, I realized these guys were fake. I contacted Sinew Claudia world recovery, my friend who has such experience before and was able to recover them, recommended me to contact them. I'm a living testimony of a successful recovery now. You can contact the legitimate recovery company below for help and assistance. [email protected] [email protected] WhatsApp: 6262645164
02.10.24 22:27 Emily Hunter

Can those who have fallen victim to fraud get their money back? Yes, you might be able to get back what was taken from you if you fell prey to a fraud from an unregulated investing platform or any other scam, but only if you report it to the relevant authorities. With the right plan and supporting documentation, you can get back what you've lost. Most likely, the individuals in control of these unregulated platforms would attempt to convince you that what happened to your money was a sad accident when, in fact, it was a highly skilled heist. You should be aware that there are resources out there to help you if you or someone you know has experienced one of these circumstances. Do a search using (deftrecoup (.) c o m). Do not let the perpetrators of this hoaxes get away with ruining you mentally and financially.
18.10.24 09:34 freidatollerud

The growth of WIN44 in Brazil is very interesting! If you're looking for more options for online betting and casino games, I recommend checking out Casinos in Brazil. It's a reliable platform that offers a wide variety of games and provides a safe and enjoyable experience for users. It's worth checking out! https://win44.vip
31.10.24 00:13 ytre89

Can those who have fallen victim to fraud get their money back? Yes, you might be able to get back what was taken from you if you fell prey to a fraud from an unregulated investing platform or any other scam, but only if you report it to the relevant authorities. With the right plan and supporting documentation, you can get back what you've lost. Most likely, the individuals in control of these unregulated platforms would attempt to convince you that what happened to your money was a sad accident when, in fact, it was a highly skilled heist. You should be aware that there are resources out there to help you if you or someone you know has experienced one of these circumstances. Do a search using (deftrecoup (.) c o m). Do not let the perpetrators of this hoaxes get away with ruining you mentally and financially.
02.11.24 14:44 diannamendoza732

In the world of Bitcoin recovery, Pro Wizard Gilbert truly represents the gold standard. My experience with Gilbert revealed just how exceptional his methods are and why he stands out as the premier authority in this critical field. When I first encountered the complexities of Bitcoin recovery, I was daunted by the technical challenges and potential risks. Gilbert’s approach immediately distinguished itself through its precision and effectiveness. His methods are meticulously designed, combining cutting-edge techniques with an in-depth understanding of the Bitcoin ecosystem. He tackled the recovery process with a level of expertise and thoroughness that was both impressive and reassuring. What sets Gilbert’s methods apart is not just their technical sophistication but also their strategic depth. He conducts a comprehensive analysis of each case, tailoring his approach to address the unique aspects of the situation. This personalized strategy ensures that every recovery effort is optimized for success. Gilbert’s transparent communication throughout the process was invaluable, providing clarity and confidence during each stage of the recovery. The results I achieved with Pro Wizard Gilbert’s methods were remarkable. His gold standard approach not only recovered my Bitcoin but did so with an efficiency and reliability that exceeded my expectations. His deep knowledge, innovative techniques, and unwavering commitment make him the definitive expert in Bitcoin recovery. For anyone seeking a benchmark in Bitcoin recovery solutions, Pro Wizard Gilbert’s methods are the epitome of excellence. His ability to blend technical prowess with strategic insight truly sets him apart in the industry. Call: for help. You may get in touch with them at ; Email: (prowizardgilbertrecovery(@)engineer.com) Telegram ; https://t.me/Pro_Wizard_Gilbert_Recovery Homepage ; https://prowizardgilbertrecovery.info
12.11.24 00:50 TERESA

Brigadia Tech Remikeable recovery has exhibited unparalleled strength in the realm of recovery. They stand out as the premier team to collaborate with if you encounter withdrawal difficulties from the platform where you’ve invested. Recently, I engaged with them to recover over a million dollars trapped in an investment platform I’d been involved with for months. I furnished their team with every detail of the investment, including accounts, names, and wallet addresses to which I sent the funds. This decision proved to be the best I’ve made, especially after realizing the company had scammed me. Brigadia Tech Remikeable recovery ensures exemplary service delivery and ensures the perpetrators face justice. They employ advanced techniques to ensure you regain access to your funds. Understandably, many individuals who have fallen victim to investment scams may still regret engaging in online services again due to the trauma of being scammed. However, I implore you to take action. Seek assistance from Brigadia Tech Remikeable Recovery Experts today and witness their remarkable capabilities. I am grateful that I resisted their enticements, and despite the time it took me to discover brigadia tech recovery, they ultimately fulfilled my primary objective. Without Brigadia Tech Recovery's intervention, I would have remained despondent and perplexed indefinitely. Also if you are looking for the best and safest investment company you can contact them, for wallet recovery, difficult withdrawal, etc. I am so happy to keep getting my daily BTC, all I do is keep 0.1 BTC in my mining wallet with the help of Brigadia Tech. They connected me to his mining stream and I earn 0.4 btc per day with this, my daily profit. I can get myself a new house and car. I can’t believe I have thousands of dollars in my bank account. Now you can get in. ([email protected]) Telegram +1 (323)-9 1 0 -1 6 0 5
17.11.24 09:31 Vivianlocke223

Have You Fallen Victim to Cryptocurrency Fraud? If your Bitcoin or other cryptocurrencies were stolen due to scams or fraudulent activities, Free Crypto Recovery Fixed is here to help you recover what’s rightfully yours. As a leading recovery service, we specialize in restoring lost cryptocurrency and assisting victims of fraud — no matter how long ago the incident occurred. Our experienced team leverages cutting-edge tools and expertise to trace and recover stolen assets, ensuring swift and secure results. Don’t let scammers jeopardize your financial security. With Free Crypto Recovery Fixed, you’re putting your trust in a reliable and dedicated team that prioritizes recovering your assets and ensuring their future protection. Take the First Step Toward Recovery Today! 📞 Text/Call: +1 407 212 7493 ✉️ Email: [email protected] 🌐 Website: https://freecryptorecovery.net Let us help you regain control of your financial future — swiftly and securely.
19.11.24 03:06 [email protected]

My entire existence fell apart when a malevolent hacker recently gained access to my online accounts. I felt violated and extremely uneasy after discovering that the digital platforms I depended on for communication, employment, and finances had been compromised. Regaining control and restoring my digital security was an overwhelming task in the immediate aftermath. To help me navigate the difficult process of recovering my accounts and getting my peace of mind back, TRUST GEEKS HACK EXPERT came into my life as a ray of hope. They immediately put their highly skilled professionals to work, thoroughly examining the vulnerability and methodically preventing unwanted access. They guided me through each stage soothingly, explaining what was occurring and why, so I never felt lost or alone. They communicated with service providers to restore my legitimate access while skillfully navigating the complex labyrinth of account recovery procedures. My digital footprint was cleaned and strengthened against future attacks thanks to their equally amazing ability to remove any remaining evidence of the hacker's presence. However, TRUST GEEKS HACK EXPERT actual worth went beyond its technical aspects. They offered constant emotional support during the ordeal, understanding my fragility and sense of violation. My tense nerves were calmed by their comforting presence and kind comments, which served as a reminder that I wasn't alone in this struggle. With their help, I was able to reestablish my sense of security and control, which enabled me to return my attention to the significant areas of my life that had been upended. Ultimately, TRUST GEEKS HACK EXPERT all-encompassing strategy not only recovered my online accounts but also my general peace of mind, which is a priceless result for which I am incredibly appreciative of their knowledge and kindness. Make the approach and send a message to TRUST GEEKS HACK EXPERT Via Web site <> www://trustgeekshackexpert.com/-- E>mail: Trustgeekshackexpert(At)fastservice..com -- TeleGram,<> Trustgeekshackexpert
19.11.24 03:07 [email protected]

My entire existence fell apart when a malevolent hacker recently gained access to my online accounts. I felt violated and extremely uneasy after discovering that the digital platforms I depended on for communication, employment, and finances had been compromised. Regaining control and restoring my digital security was an overwhelming task in the immediate aftermath. To help me navigate the difficult process of recovering my accounts and getting my peace of mind back, TRUST GEEKS HACK EXPERT came into my life as a ray of hope. They immediately put their highly skilled professionals to work, thoroughly examining the vulnerability and methodically preventing unwanted access. They guided me through each stage soothingly, explaining what was occurring and why, so I never felt lost or alone. They communicated with service providers to restore my legitimate access while skillfully navigating the complex labyrinth of account recovery procedures. My digital footprint was cleaned and strengthened against future attacks thanks to their equally amazing ability to remove any remaining evidence of the hacker's presence. However, TRUST GEEKS HACK EXPERT actual worth went beyond its technical aspects. They offered constant emotional support during the ordeal, understanding my fragility and sense of violation. My tense nerves were calmed by their comforting presence and kind comments, which served as a reminder that I wasn't alone in this struggle. With their help, I was able to reestablish my sense of security and control, which enabled me to return my attention to the significant areas of my life that had been upended. Ultimately, TRUST GEEKS HACK EXPERT all-encompassing strategy not only recovered my online accounts but also my general peace of mind, which is a priceless result for which I am incredibly appreciative of their knowledge and kindness. Make the approach and send a message to TRUST GEEKS HACK EXPERT Via Web site <> www://trustgeekshackexpert.com/-- E>mail: Trustgeekshackexpert(At)fastservice..com -- TeleGram,<> Trustgeekshackexpert
21.11.24 04:14 ronaldandre617

Being a parent is great until your toddler figures out how to use your devices. One afternoon, I left my phone unattended for just a few minutes rookie mistake of the century. I thought I’d take a quick break, but little did I know that my curious little genius was about to embark on a digital adventure. By the time I came back, I was greeted by two shocking revelations: my toddler had somehow managed to buy a $5 dinosaur toy online and, even more alarmingly, had locked me out of my cryptocurrency wallet holding a hefty $75,000. Yes, you heard that right a dinosaur toy was the least of my worries! At first, I laughed it off. I mean, what toddler doesn’t have a penchant for expensive toys? But then reality set in. I stared at my phone in disbelief, desperately trying to guess whatever random string of gibberish my toddler had typed as a new password. Was it “dinosaur”? Or perhaps “sippy cup”? I felt like I was in a bizarre game of Password Gone Wrong. Every attempt led to failure, and soon the laughter faded, replaced by sheer panic. I was in way over my head, and my heart raced as the countdown of time ticked away. That’s when I decided to take action and turned to Digital Tech Guard Recovery, hoping they could solve the mystery that was my toddler’s handiwork. I explained my predicament, half-expecting them to chuckle at my misfortune, but they were incredibly professional and empathetic. Their confidence put me at ease, and I knew I was in good hands. Contact With WhatsApp: +1 (443) 859 - 2886 Email digital tech guard . com Telegram: digital tech guard recovery . com website link :: https : // digital tech guard . com Their team took on the challenge like pros, employing their advanced techniques to unlock my wallet with a level of skill I can only describe as magical. As I paced around, anxiously waiting for updates, I imagined my toddler inadvertently locking away my life savings forever. But lo and behold, it didn’t take long for Digital Tech Guard Recovery to work their magic. Not only did they recover the $75,000, but they also gave me invaluable tips on securing my wallet better like not leaving it accessible to tiny fingers! Who knew parenting could lead to such dramatic situations? Crisis averted, and I learned my lesson: always keep my devices out of reach of little explorers. If you ever find yourself in a similar predicament whether it’s tech-savvy toddlers or other digital disasters don’t hesitate to reach out to Digital Tech Guard Recovery. They saved my funds and my sanity, proving that no challenge is too great, even when it involves a toddler’s mischievous fingers!
21.11.24 08:02 Emily Hunter

If I hadn't found a review online and filed a complaint via email to support@deftrecoup. com , the people behind this unregulated scheme would have gotten away with leaving me in financial ruins. It was truly the most difficult period of my life.
22.11.24 04:41 [email protected]

I never could have imagined the nightmare of losing access to my digital wallet. All of my cryptocurrency holdings were abruptly imprisoned, inaccessible, and appeared to be lost forever following a catastrophic hardware breakdown. Years of meticulous investment and careful saving were reduced to nothing more than strings of code that I could no longer control, and I could feel the dread and sorrow that swept through me at that very instant. Thankfully, during my worst moment, I came into (TRUST GEEKS HACK EXPERT), a professional service devoted to recovering lost or inaccessible digital data. With optimism, I went out to their team of skilled technologists, laying bare the full nature of my issue. What followed was a laborious, multi-step process that required an almost surgical level of digital forensics and Bitcoin skill. In order to create a thorough profile of my wallet's contents and activities, the (TRUST GEEKS HACK EXPERT) team first thoroughly examined the transaction history and metadata connected to it. Next, they implemented a series of advanced recovery techniques, using cutting-edge software tools to bypass the access barriers that had left me locked out. The entire process was shrouded in secrecy and discretion, with the (TRUST GEEKS HACK EXPERT) team working tirelessly to protect the confidentiality of my sensitive financial information. After what felt like an eternity of nervous anticipation, the day finally arrived when I received the triumphant notification – my wallet had been successfully restored, and all of my precious digital assets had been returned to my control. The sense of relief was indescribable, as I could finally breathe easy knowing that the fruits of my financial discipline had been safeguarded. While the experience of losing access to my wallet was undoubtedly traumatic, (TRUST GEEKS HACK EXPERT) intervention allowed me to emerge from the ordeal with my cryptocurrency holdings intact, and a renewed appreciation for the importance of proactive digital asset management. You can contact Them through EMAIL: [email protected] - TELEGRAM: TRUSTGEEKSHACKEXPERT
22.11.24 15:26 cliftonhandyman

Your Lost Bitcoins Are Not Gone Forever? Enquire From iBolt Cyber Hacker iBolt Cyber Hacker is a cybersecurity service that specializes in Bitcoin and cryptocurrency recovery. Even if your Bitcoin is locked away in a scammer inaccessible wallet, they have the tools and expertise to retrieve it. Many people, including seasoned cryptocurrency investors, face the daunting possibility of never seeing their lost funds again. iBolt cyber hacker service is a potential lifeline in these situations. I understand the concerns many people might have about trusting a third-party service to recover their Bitcoin. iBolt Cyber Hacker takes security seriously, implementing encryption and stringent privacy protocols. I was assured that no sensitive data would be compromised during the recovery process. Furthermore, their reputation in the cryptocurrency community, based on positive feedback from previous clients, gave me confidence that I was in good hands. Whtp +39, 351..105, 3619 Em.ail: ibolt @ cyber- wizard. co m
22.11.24 23:43 teresaborja

all thanks to Tech Cyber Force Recovery expert assistance. As a novice in cryptocurrency, I had been carefully accumulating a modest amount of Bitcoin, meticulously safeguarding my digital wallet and private keys. However, as the adage goes, the best-laid plans can often go awry, and that's precisely what happened to me. Due to a series of technical mishaps and human errors, I found myself locked out of my Bitcoin wallet, unable to access the fruits of my digital labors. Panic set in as I frantically searched for a solution, scouring the internet for any glimmer of hope. That's when I stumbled upon the Tech Cyber Force Recovery team, a group of seasoned cryptocurrency specialists who had built a reputation for their ability to recover lost or inaccessible digital assets. Skeptical at first, I reached out, desperate for a miracle. To my utter amazement, the Tech Cyber Force Recovery experts quickly assessed my situation and devised a meticulous plan of attack. Through their deep technical knowledge, unwavering determination, and a keen eye for detail, they were able to navigate the complex labyrinth of blockchain technology, ultimately recovering my entire Bitcoin portfolio. What had once seemed like a hopeless endeavor was now a reality, and I found myself once again in possession of my digital wealth, all thanks to the incredible efforts of the Tech Cyber Force Recovery team. This experience has not only restored my faith in the cryptocurrency ecosystem. Still, it has also instilled in me a profound appreciation for the critical role that expert recovery services can play in safeguarding one's digital assets. ENAIL < Tech cybers force recovery @ cyber services. com > WEBSITE < ht tps : // tech cyber force recovery. info > TEXT < +1. 561. 726. 3697 >
02:21 [email protected]

I never could have imagined the nightmare of losing access to my digital wallet. All of my cryptocurrency holdings were abruptly imprisoned, inaccessible, and appeared to be lost forever following a catastrophic hardware breakdown. Years of meticulous investment and careful saving were reduced to nothing more than strings of code that I could no longer control, and I could feel the dread and sorrow that swept through me at that very instant. Thankfully, during my worst moment, I came into (TRUST GEEKS HACK EXPERT), a professional service devoted to recovering lost or inaccessible digital data. With optimism, I went out to their team of skilled technologists, laying bare the full nature of my issue. What followed was a laborious, multi-step process that required an almost surgical level of digital forensics and Bitcoin skill. In order to create a thorough profile of my wallet's contents and activities, the (TRUST GEEKS HACK EXPERT) team first thoroughly examined the transaction history and metadata connected to it. Next, they implemented a series of advanced recovery techniques, using cutting-edge software tools to bypass the access barriers that had left me locked out. The entire process was shrouded in secrecy and discretion, with the (TRUST GEEKS HACK EXPERT) team working tirelessly to protect the confidentiality of my sensitive financial information. After what felt like an eternity of nervous anticipation, the day finally arrived when I received the triumphant notification – my wallet had been successfully restored, and all of my precious digital assets had been returned to my control. The sense of relief was indescribable, as I could finally breathe easy knowing that the fruits of my financial discipline had been safeguarded. While the experience of losing access to my wallet was undoubtedly traumatic, (TRUST GEEKS HACK EXPERT) intervention allowed me to emerge from the ordeal with my cryptocurrency holdings intact, and a renewed appreciation for the importance of proactive digital asset management. You can contact Them through EMAIL: [email protected] - TELEGRAM: TRUSTGEEKSHACKEXPERT

Для участия в Чате вам необходим бесплатный аккаунт pro-blockchain.com Войти Регистрация

Н Новости

Распознавание ж/д пикетных столбиков по фотографиям с беспилотника на основе PyTorch и YOLOv5

Постановка задачи

Исходные данные

Настройка окружения для работы над задачей

Основные этапы настройки окружения

Подготовка и разметка данных для обучения модели

Разметка данных

Предварительная обработка изображений

Проверка правильности нарезки

Создание обучающей и тестовой выборок

Обучение модели

Подготовка файла конфигурации

Активация окружения, установка зависимостей

Запуск обучения

Результаты обучения модели

Файл results

Файл F1_curve

Файл P_curve

Файл R_curve

Файл PR_curve

Вывод по графикам F1_curve, P_curve , R_curve, PR_curve:

Файл confusion_matrix

Файл labels

Файл labels_correlogram

Примеры батчей обучающей выборки

Примеры батчей валидационной выборки

Общий вывод по результатам обучения модели YOLO для распознавания пикетов

Применение модели для распознавания на новых данных

Направления дальнейшего развития работы

Похожие новости

В Швейцарии часовня протестировала искусственный интеллект, воплощающий Иисуса, получивший название «Deus in machina»

Разработчику Tornado Cash продлили срок содержания под стражей

UTONIC и TonBit создали альянс безопасности для TON и Telegram

Комбо дня в Pixeltap by Pixelverse на 23 ноября

Аналитик допустил взлет Ethereum до $20 000

Нейросетевой апскейлинг дома: вторая молодость для классических мультфильмов

Н Новости

Распознавание ж/д пикетных столбиков по фотографиям с беспилотника на основе PyTorch и YOLOv5

Постановка задачи

Исходные данные

Настройка окружения для работы над задачей

Основные этапы настройки окружения

Подготовка и разметка данных для обучения модели

Разметка данных

Предварительная обработка изображений

Проверка правильности нарезки

Создание обучающей и тестовой выборок

Обучение модели

Подготовка файла конфигурации

Активация окружения, установка зависимостей

Запуск обучения

Результаты обучения модели

Файл results

Файл F1_curve

Файл P_curve

Файл R_curve

Файл PR_curve

Вывод по графикам F1_curve, P_curve , R_curve, PR_curve:

Файл confusion_matrix

Файл labels

Файл labels_correlogram

Примеры батчей обучающей выборки

Примеры батчей валидационной выборки

Общий вывод по результатам обучения модели YOLO для распознавания пикетов

Применение модели для распознавания на новых данных

Направления дальнейшего развития работы

Похожие новости

В Швейцарии часовня протестировала искусственный интеллект, воплощающий Иисуса, получивший название «Deus in machina»

Разработчику Tornado Cash продлили срок содержания под стражей

UTONIC и TonBit создали альянс безопасности для TON и Telegram

Комбо дня в Pixeltap by Pixelverse на 23 ноября

Аналитик допустил взлет Ethereum до $20 000

Нейросетевой апскейлинг дома: вторая молодость для классических мультфильмов

Оставайтесь на связи