# Python 目标检测中的中文显示
随着深度学习和计算机视觉技术的发展，目标检测成为了一项广泛应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像等领域的重要技术。在Python中，我们可以使用诸如YOLO、TensorFlow、OpenCV等工具进行目标检测。在进行检测时，如何在结果图像上显示中文成为一个重要问题。本文将深入探讨如何在Python的目标检测中正确显示中文，包括具体的代码示例。
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原创
2024-09-04 03:45:19
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文章目录1.目标检测2. 边界框3.锚框3.1 生成多个锚框3.2 交并比3.3 标注训练集的锚框3.4 输出预测边界框 1.目标检测在图像分类任务里，我们假设图像里只有一个主体目标，并关注如何识别该目标的类别。然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（object detection）或物体
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2023-08-31 16:48:50
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SSD介绍SSD(Single Shot Multibox Detector)是一种单阶多层的目标检测模型，因为SSD只进行了一次框的预测与损失计算，因此属于One-Stage范畴里的一种主流框架，目前仍被广泛应用。SSD从多个角度对目标检测做出了创新，结合了Faster-RCNN和YOLO各自的优点，使得目标检测的速度相比Faster-RCNN有了很大的提升，同时检测精度也与Faster-RCN
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2023-08-17 09:53:48
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本文中将简单总结YOLO的发展历史，YOLO是计算机视觉领域中著名的模型之一，与其他的分类方法，例如R-CNN不同，R-CNN将检测结果分为两部分求解：物体类别（分类问题），物体位置即bounding box（回归问题）不同，YOLO将任务统一为一个回归问题。也就是相对于R-CNN系列的"看两眼"(候选框提取与分类),YOLO只需要 You Only Look Once。目标检测我们人类只需要看一
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2023-12-28 12:08:20
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干货第一时间送达前段时间，突然发布的YOLOv4成了计算机视觉领域一大热点新闻。这个目标检测任务的SOTA模型究竟有何创新？这篇解读文章为你一一拆解。目标检测在近几年开始发展成熟，但即便如此，竞争依旧激烈。如下所示，YOLOv4 宣称已经实现了当前最前沿技术的准确度，同时还能维持较高的处理帧率。使用 Tesla V100 GPU，在 MS COCO 数据集上以接近 65 FPS 的推理速度，YOL
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2024-06-13 20:13:26
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论文：DeRPN: Taking a further step toward more general object detection（AAAI2019）链接：https://arxiv.org/pdf/1811.06700.pdf代码：https://github.com/HCIILAB/DeRPN解读：https://mp.weixin.qq.com/s/4nJGdV3qF4Is
3.1 目标检测基本概念3.1.1 什么是目标检测目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，近年来传统目标检测方法已经难以满足人们对目标检测效果的要求，随着深度学习在计算机视觉任务上取得的巨大进展，目前基于深度学习的目标检测算法已经成为主流。相比较于基于深度学习的图像分类任务，目标检测任务更具难度。具体区别如图3-1所示。图像分类：只需要判断输入的图像中是否包含感兴趣物体。目标检测：需要在识别出图片中
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2024-09-01 17:05:23
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交并比（Intersection-over-Union，IoU）：目标检测中使用的一个概念是产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground truth bound）的交叠率即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。基础知识：交集：集合论中，设A，B是两个集合，由所有属于集合A且属于集合B的元素所组成的集合，叫做集合A与集合B的交集，记作A∩B。eg：A={
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2024-04-21 11:14:48
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计算机视觉中的目标检测，因其在真实世界的大量应用需求，比如自动驾驶、视频监控、机器人视觉等，而被研究学者广泛关注。 上周四，arXiv新出一篇目标检测文献《Object Detection in 20 Years: A Survey》，其对该领域20年来出现的技术进行了综述，这是一篇投向PAMI的论文，作者们review了400+篇论文，总结了目标检测发展的里程碑算法和state-of-
Faster-Rcnn代码下载地址：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn一 前言 Faster rcnn是用来解决计算机视觉(CV)领域中Object Detection的问题的。最初的检测分类的解决方案是：Hog+SVM来实现的；深度学习中经典的解决方案是使用: SS(selective search)产生proposal,之后使用像SVM之类的
在2020年中，目标检测领域出现了许多优秀的工作，今天我们来聊一聊在当前热门的五大目标检测开源方案。 1、五大改进，二十多项技巧实验，堪称最强目标检测万花筒：YOLOv4&YOLOv5论文：YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object DetectionCOCO AP：55.4论文地址：https://arxiv.org/pdf/200
深度学习的三驾马车：数据、模型、算力。本文将从这三方面，实现 YOLO 目标检测，让自己的数据跑起来数据一个深度学习项目最好的初始状态是拥有漂亮的数据，但是一般情况下很难达到这种条件，往往需要根据自己项目的需求寻找相应的数据。对于目标检测项目来说，漂亮的数据应该是按照规范的标注。那么有数据却没有标注怎么办，我们推荐一款开源的标注工具 LabelImg ，有着方便的 GUI 界面，可以方便打开一个文
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2024-08-06 09:05:11
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背景介绍Dlib是一个深度学习开源工具，基于C++开发，也支持Python开发接口，功能类似于TensorFlow与PyTorch，由于dlib对于人脸特征具有很好的支持，有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用，所以dlib很适合做人脸项目开发。具体的dlib环境配置方法在这里就不再多做赘述了，网上有很多的相关教程可供参考。目标追踪在应用方面，dlib大多数情况下用于人脸检测与人脸识别，然而，
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2023-06-07 09:57:07
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文章目录前言一、YOLOv7 项目下载实现1.1 YOLOv7 项目下载1.2 添加 Python interpreter1.3 直接运行 detect.py1.4 检测摄像头1.5 连接手机摄像头二、自制数据集训练模型2.1 运行 train.py2.2 数据集图片和标签2.3 yaml 文件修改2.4 修改并运行 train.py三、v5、v7、v8的训练结果 result3.1 v5 与 v
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2024-07-29 12:23:20
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文章目录环境准备 YOLO V7 main 分支TensorRT 环境工程源码假人权重文件toolkit.py测试.实时检测.pygrab.for.apex.pylabel.for.apex.pyaimbot.for.apex.py 环境准备 YOLO V7 main 分支Python Apex YOLO V5 6.2 目标检测 全过程记录YOLO V7 mainYOLO V7 模型下载yolo
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2024-08-30 20:56:18
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作者 | Quantum 翻译 | leogle97、谢玄xx 校对 | 邓普斯•杰弗 审核 | 酱番梨 整理 | Pita 今天我们将讨论如何建立一个简单、便宜的移动目标探测器。 这项研究的目的是确定在一个便宜的移动设备上的对象检测模型是否可以用于现实世界的任务。 作为一个移动平台，我们使用的是树莓派3B。
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2023-10-17 17:12:40
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1 背景介绍目标检测，object detection，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。目标检测要解决的问题有两个：物体在哪里，物体是什么的整个流程问题。目标检测问题的难点：物体的尺寸变化范围很大；摆放物体的角度，姿态不定；而且可以出现在图片的任何地方；物体还可以是多个类别。目前主要算法分两类：1) 候选区域/框 + 深度学习分类；2) 基于深度学习的回归方法目标检测中
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2023-06-25 15:06:11
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pytorch coco 目标检测 DataLoader实现pytorch实现目标检测目标检测算法首先要实现数据的读入，即实现Dataset和DataLoader两个类。
借助pycocotools实现了CoCo2017用于目标检测数据的读取，并使用cv2显示。分析使用cv2显示读入数据，或者要送入到网络的数据应该有三个部分图像，Nx3xHeight x WidthBBs，NxMx4类型，NxMx
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2023-11-14 10:00:15
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目标检测一、何谓目标检测？二、两个阶段二、工具介绍三、构建一个传统的目标检测方法流程1、提供待检测图片2、选取候选区域3、特征提取4、特征分类5、非极大值抑制 一、何谓目标检测？目标检测包含两个方面： 1、使计算机能够识别图片中的目标（物体、动物等）是什么。 2、检测出这个目标的位置在哪里。目标检测已经在自动驾驶、安保监控、医疗影像、机器视觉等领域大量应用。但目标检测在实时性、抗干扰性、工业应用
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2024-01-04 06:05:54
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TOCDETR — End-to-End Object Detection with Transformersoutline摘要：我们提出了一种将对象检测视为直接集预测问题的新方法。 我们的方法简化了检测流程，有效地消除了对许多手工设计的组件的需求，例如非最大抑制程序或锚点生成，这些组件明确编码了我们对任务的先验知识。 新框架的主要成分称为DEtection TRANSformer或DETR，是基
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2024-01-21 11:15:26
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