基于CNN的象棋棋子识别数据集数据集介绍数据预处理卷积神经网络什么是卷积神经网络举个例子本篇博客用到的卷积神经网络模型代码及结果展示代码结果展示 数据集数据集介绍本篇博客采用的数据集是中国象棋棋子数据集，包含十种棋子分别是帅、仕、象、马、炮、车、兵、卒、将、相。 每个分好类的文件夹里有719张128x128像素的图片，形状一样，但是旋转角度不同。 数据来源，和鲸社区开放数据集,可以点击下面链接获
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。
YOLOv11. 介绍论文名称:You only look once unified real-time object detection论文链接2. 基本思想YOLOv1是典型的目标检测one stage方法，在YOLO算法中，核心思想 就是把物体检测（object detection）问题处理成回归问题，用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测bounding box和类别概率。用回归的
针对双阶段 SSOD 方法效率过低的问题，本文提出了一种用于单阶段检测网络的新型师生学习范例——OneTeacher
# YOLOv5 在 Android Studio 中部署指南
### 1. 整体流程
部署 YOLOv5 模型到 Android Studio 中的步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|------------------------------------------
类似于上周内容，除了网络结构部分的内容，其余部分的内容和上周一样。 yolov5结构示意图一、 前期准备1. 设置GPUimport torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision
from torchvision import transfo
一、模型移动端环境部署可以参考：二、训练模型本文使用的yolov5为ultralytics公司的一个开源产品，由Glenn大佬实现，有很多合作的开发者参与了该项目，开发迭代速度非常快，三天两头就有更新。本文训练采用的GOOGLE的colab，不用在自己环境配置pytorch,很方便。各位如果需要VPN，可以去收一下：登录 — iKuuu VPN。这个目前是免费使用，如果使用不起，也可以花费5元一月
tensorflow2-yolov4-程序小白学习笔记项目场景：tensorflow2-yolov4-程序学习笔记程序：voc2yolo4.py程序：voc_annotation.py 项目场景：tensorflow2-yolov4-程序学习笔记提示：程序由bubbiiiing提供：链接: link. 本程序没有做修改，只是添加了自己的详细注释，作为自己的一个记录。程序：voc2yolo4.py
这里主要介绍在C++中使用OpenVINO工具包部署YOLOv5模型，主要步骤有：配置OpenVINO C++开发环境下载并转换YOLOv5预训练模型使用OpenVINO Runtime C++ API编写推理程序下面，本文将依次详述1.1 配置OpenVINO C++开发环境配置OpenVINO C++开发环境的详细步骤，请百度1.2 下载并转换YOLOv5预训练模型下载并转换YOLOv5预训练
yolo 搭建安装过程0.Over Viewyolo作为一个目标检测的模型,它相对突出的地方就是实时.最新yolo9000这篇论文相对于SSD等模型也不落下风,由于我们要运行的平台是嵌入式平台,其计算资源非常有限,所以我们就需要对于实时性要求更高的模型.前面踩得坑有 faster-rcnn,ssd,goturn等,也会有相关文章介绍.1.安装过程首先,我们来到YOLO官方网站https://pj
这是本人的第一篇博客，想分享一下前一段时间调试yoloV3的经验环境的搭建工程内部文件介绍调试部分训练 本文仅限图片的图像识别，视频的我还没做（懒），若有机会我会做的。 此教程较为简化，若想深入学习建议找更nb的教程，本文适合需要紧急使用yoloV3的学生党。 （不是本人！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！）环境的搭建本机电脑需要有独立显卡，性能越高越好，确保显卡驱动安装完毕pyt
YOLO V5的作者并没有发表论文,对yolo5分析只能从源码进行分析；相比于yolo4，yolo5在
原创
2022-11-10 10:16:06
736阅读
yolo5启动教程，windows 启动yolo5
2.YOLOv5简介2.1 YOLOv5算法简介 YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其 速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：2.2 YOLOv5网络架构 上图展示了YOLOv5目标检测算法的整体框图。对于一个目标检测算法而言，我们通常可以将其划 分为4个通用的模块，具
1.K-means计算Anchor boxes根据YOLOv2的论文，YOLOv2使用anchor boxes来预测bounding boxes的坐标。YOLOv2使用的anchor boxes和Faster R-CNN不同，不是手选的先验框，而是通过k-means得到的YOLO的标记文件格式：.<object-class> <x> <y> <width&
这里提出了一种基于YOLOv5的火焰烟雾检测算法。基于改进的YOLOv5模型，建立了一种具有泛化性能的火焰烟雾检测算法
基于OpenCV+MediaPipe的手势识别（数字、石头剪刀布等手势识别） 文章目录手势识别检测原理左右手判断获取各个手指监测点的坐标代码附录：列表的赋值类型和py打包列表赋值BUG复现代码改进优化总结py打包 手势识别可识别左右手，共定义了15种手势，可以自行增加 通过MediaPipe识别关键点 而后通过计算每根手指的角度来进行手势识别 手势定义按经验来的 通过手指角度来判断是否弯曲或伸直
概述 时隔一年，YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection）从v1版本进化到了v2版本，作者在darknet主页先行一步放出源代码，论文在我们等候之下终于在12月25日发布出来，本文对论文重要部分进行了翻译理解工作，不一定完全对，如有疑问，欢迎讨论。博主如果有新的理解，也会更新文章。 新的YOLO版本论文全名叫“YO
使用的DeepPCB缺陷数据集中的所有图像都是从线性扫描CCD获得的，分辨率约为每1毫米48个像素，以上述方式从采样图像中手动检查
目录 一、pytorch环境配置 二、下载权重三、运行detect.py 四、运行test.py一、pytorch环境配置 vim ~/.condarc channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/
原创
2022-11-10 10:14:30
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