YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。对象识别和定位输入一张图片，要求输出其中所包含的对象，以及每个对象的位置（包含该对象的矩形框）。 图1 对象识别和定位对象识别和定位，可以看成两个任务：找到图片中某个存在对象的区域，然后识别出该区域中具体是哪
之前一直没有空整理有关 “人脸识别” 的基础知识，现在得幸做个PPT，这里有PPT的下载地址，我已经上传了喔ps：ppt不见了。。有机会再搞吧。。。主要好记性不如烂笔头嘛，在上面写了一些我的思路以及理解吧，话不多说，立刻开始来介绍一下主要做的内容：人脸识别的原理~0）人脸识别的应用场景；1）图形预处理：灰度化、几何变换、图像增强，归
目录前言1. 常见深度学习框架2. 图像分类算法2.1 传统类2.2 机器学习2.2.1 人工神经网络（神经元）2.2.2 卷积神经网络3. 目标检测算法3.1 分类+定位（单目标）3.2 分类+定位（多目标，目标检测）3.2.1 R-CNN3.2.2 Fast R-CNN3.2.3 Faster R-CNN3.2.4 YOLO系列 前言本文是自己在读《深度学习与图像识别原理与实践 作者：魏溪含
前言谈到计算机视觉时，我们都会联想到图像分类，图像分类是计算机视觉最基本的任务之一，在图像分类的基础上，我们还有更复杂的任务，比如目标检测，物体定位，图像分割等，本文主要讲目标检测，目标检测是分类与定位的结合，在给定一张图片，目标检测的任务是要识别出图片的目标以及它的位置，由于图片中的目标个数不确定，且要精确定位目标，目标检测比分类任务更复杂。
YOLO框架概述YOLO（You only look once）是一种目标检测算法，目标检测算法分为两大任务：目标分类和定位，YOLO创造性的将候选区和对象识别这两个阶段合二为一，看一眼图片（不用看两眼）就能知道有哪些对象以及它们的位置。实际上，YOLO并没有真正去掉候选区，而是采用了预定义的候选区，通过筛选找到图片中某个存在对象的区域，然后识别出该区域中具体是哪个对象。因此其仅仅使用一个CNN（
K210物体20种分类检测 文章目录K210物体20种分类检测前言一、找到模型原型以及固件获得K210对应的机器码获得官方模型二、识别20种不同物体的模型代码分析 前言K210相对于openmv的实用性和上手性确实是略胜一筹，能合理的利用相关开源的模型做出视觉层次的应用出来在电子爱好制作者上是相当于有帮助的。提示：以下是本篇文章正文内容，源文件是从官网上应用优秀作者的demo。一、找到模
文章目录基于 yolo_v5 训练识别人物一、文章前言二、工具&环境准备2.1 安装必要环境工具2.2 获取 yolov5 源码三、模型训练 基于 yolo_v5 训练识别人物一、文章前言文章分享yolo模型训练和部署二、工具&环境准备2.1 安装必要环境工具IDE：使用 Pycharm 2021 社区版，推荐安装参考博文：pycharm安装教程，超详细CUDA 和 CUDNN：
◆ ◆ ◆导读： 6月6日清华人工智能论坛上，张钹院士针对当下浮躁的“人工智能热”，告诫我们要冷静地面对人工智能。王生进教授、张长水教授、郑方教授、微软芮勇、搜狗王小川分别发言。学界泰斗与产业嘉宾精彩的演讲，碰撞出一大批关于人工智能过去、现在、未来的真知灼见。 图像识别是人工智能领域非常核心的一个课题。同时从研究的角度来看，机器学习也是人工智能下的一个研究
前言当我们谈起计算机视觉时，首先想到的就是图像分类，没错，图像分类是计算机视觉最基本的任务之一，但是在图像分类的基础上，还有更复杂和有意思的任务，如目标检测，物体定位，图像分割等，见图1所示。其中目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务，其可以看成图像分类与定位的结合，给定一张图片，目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置，由于图片中目标数是不定的，且要给出目标的精确位置，目标检
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断、汽车交通等等领域中，发挥重要作用。图像识别技术概述图像识别技术的含义图像识别是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一
YOLO算法详解YOLO算法出自于 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection。目标检测与分析图像识别算法是计算机视觉的基础算法，例如VGG，GoogLeNet，ResNet等，这类算法主要是判断图片中目标的种类。 目标检测和图像识别类似。但是目标检测不仅要识别图像中物体的类别，还要获得图像中物体的位置、大小、类别等，并返回其坐标
CDA数据分析师 出品一、何为识别？想必各位机友都知道图像识别技术是人工智能的一个重要领域。随着计算机技术的迅速发展和科技的不断进步，图像识别技术已经在众多领域中得到了应用，其产生的目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，并以此用来识别不同模式下目标和对象的一门技术。那么何为识别呢？所谓的图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。正如我们在图中所看到的，
关于文字这方面会涉及图形识别学——OCR(Optical Character Recognition光学字符识别)，目前像汉王，紫光，微软等都在这方面有专门的研究单位。OCR的步骤和过程算是集大成于一体，它会用到各种图形学中的方法来获得最高的正确率，OCR是不确定性科学，百分之百的识别正确率似乎只会存在于理论上。我简单的介绍一下OCR的一般性过程吧：首先是提取前预处理这个过程是将你用扫描仪、数码相
[1]一、数字图像处理基础一幅图像可以定义为一个二维数组f(x,y)，这里x，y是空间坐标，而在任何一对空间坐标(x,y)上的幅值f称为该点图像的强度或灰度。当x，y和幅值f为有限的、离散的数值时，称该图像为数字图像。 自然界呈现在人眼中的图像是连续的模拟信号，在计算机处理前，必须用图像传感器把光信号转换为表示亮度的电信号，再通过取样和量化得到一副数字图像。取样是对图像在坐标上进行离散化的过程，每
图像识别（image recognition）是现在的热门技术。文字识别、车牌识别、人脸识别都是它的应用。但是，这些都算初级应用，现在的技术已经发展到了这样一种地步：计算机可以识别出，这是一张狗的照片，那是一张猫的照片。 这是怎么做到的？ 让我们从人眼说起，学者发现，人的视觉细胞对物体的边缘特别敏感。也就是说，我们先看到物体的轮廓，然后才判断这到底是什么东西。计算机科学家受
图像识别技术是人工智能的一个重要领域。它是指对图像进行对象识别，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。图像识别发展的三阶段图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。文字识别的研究是从 1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别， 应用非常广泛。数字图像处理和识别的研究很早，至今也有近50年历史。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压
二值化实现方法有
1.1图像灰度化-中值滤波等，同时可以实现背景的去除
1.2图像灰度化-根据灰度值
1.3根据图像色系范围进行二值化处理 图像二值化的意思就是将图像的有效点给分离出来，然后将图片用0和1两个值进行表示，因为我们没必要知道他们的具体色值，我们的目的就是要知道他们的具体形状，他们
1. Yolo介绍：1.1 YOLO： You Only Look Once，是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。 Joseph Redmon和Ali Farhadi等，2015年首次提出。 在2017年的CVPR上，Joseph Redmon和Ali Farhadi又提出了YOLO2，后又再次提出了YoloV3。1.2 特点：One-stag
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处
