GUI是图形用户界面的简称，可以添加各种有趣的东西，接下来说一个比较简单的GUI界面，可以调用其他的脚本运行然后显示出结果。1.需要的库import subprocess
import sys
import numpy as np
from PIL import Image
import os
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap, QIcon, QCo
【导读】前面我们详细介绍了目标检测领域常用的一些评价指标。详情见：【目标检测基础积累】常用的评价指标本文我们来讨论一下在目标检测算法中必须掌握的两个基本概念：边框回归和NMS(非极大值抑制)。边框回归的背景如下图所示：对于上图，绿色的框表示Ground Truth, 红色的框为Selective Search提取的Region Proposal。那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是
数据集处理读取训练集文件名称，保存到文件夹中将一个文件夹中混乱的文件按类别分开，并保存到不同文件夹下函数解析将标签文件中的框子画到图片上来验证标签的正确性函数解析匹配图片和标签是一对一的批量修改xml文件中的内容统计标签文件中的类别个数 读取训练集文件名称，保存到文件夹中import os
# 判断文件夹是否存在，如果不存在则新建
if not os.path.exists("./make_te
在目标检测领域中，存在着很多精度评价指标，需要根据应用场景自主的选择更合适的评价指标。 有人举过一些很典型的例子： 倘若某人声称创建了一个能够识别登上飞机的恐怖分子的模型，并且
参考原文Automated Hyperparameter Optimization超参数的优化过程：通过自动化 目的：使用带有策略的启发式搜索（informed search）在更短的时间内找到最优超参数，除了初始设置之外，并不需要额外的手动操作。实践部分贝叶斯优化问题有四个组成部分：目标函数：我们想要最小化的对象，这里指带超参数的机器学习模型的验证误差域空间：待搜索的超参数值优化算法：构造代理模
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件夹，对相应的图片做标注，标注完成以后，支持 PascalVOC 或者 YOLO 格式导出，非常的方
基于目标检测的实时单目测距简介环视测距前视测距单目相机测距相似三角形法 简介单目摄像头的大致测距原理，是先通过图像匹配进行目标识别（各种车型、行人、物体等），再通过目标在图像中的大小去估算目标距离。环视测距 特点：鱼眼镜头畸变矫正较大，环视相机一般用于低速场景，主要用于检测地面标识，所以相机镜头朝下；前视相机测距 特点：前视镜头畸变较小，相机安装位置为车后视镜下方，可应用于低速、高速场景，用于检
想象一下，你是一名私家侦探，接到一项神秘的任务，需要在一群人中找出一个罪犯。你必须仔细观察每个人的特征，比如身高、体型、发型、服装等等，从而识别出目标。这听起来似乎很简单，但是当人群中人头攒动、各种因素干扰时，你会发现自己很难进行准确的识别。目标检测任务也是如此。只不过，我们的“人群”是一张张复杂的图像，而我们要寻找的目标则是各种各样的物体。这时，平均精度（mAP）就像是我们的“神奇指南”，可以帮
短短10行代码就可以实现目标检测？！本文作者和他的团队构建了一个名为ImageAI 的Python库，集成了现今流行的深度学习框架和计算机视觉库。本文将手把手教你构建自己的第一个目标检测应用，而且文摘菌已经帮你踩过坑了，亲测有效！无人超市、人脸识别、无人驾驶，众多的使用场景及案例，使得【目标检测】正成为计算机视觉最有前景的方向。听起来似乎是个很难实现的技术，需要大量训练数据和算法才能完成。事实上，
如何实现Python计算目标检测平均精度
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何使用Python计算目标检测平均精度。首先，让我们了解一下整个过程的流程，并用表格展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库和数据集 |
| 步骤二 | 加载模型和权重 |
| 步骤三 | 对测试集进行预测 |
| 步骤四 | 计算目标检测的精度 |
| 步骤
边界框%matplotlib inline
from PIL import Image
import sys
sys.path.append('/home/kesci/input/')
import d2lzh1981 as d2l
#展示用于目标检测的图
d2l.set_figsize()
img = Image.open('/home/kesci/input/img2083/img/cat
计算机视觉-目标检测任务常用评价指标呐，这边笔记写的是目标检测文章中典型的评测指标mAP（精度）和FPS（速度），以及mAP的具体PyTorch版本实现。Enjoy---------------------------?1. mAP（mean average precision）什么是mAP？mAP就是平均精确度均值，对于mAP而言，他是针对一整个数据集中存在的所有类别的目标而言的；而AP仅针对数
在使用MMDetection框架完成训练后便可以使用训练所得的权重文件进行推理了，具体可以使用。关于参数量与flops的计算可以使用。，这里就不再赘述了。
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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总结的算法包括：OverFeat、yolo 系列、SSD、Deformable-ConvNets、R-CNN系列、R-FCN、FPN、SPP-NET算法综述： 解释one stage和 two stage： 前者是先由算法生成一系列作为样本的候选框，再通过卷积神经网络进行样本分类；后者则不用产生候选框，直接将目标边框定位的问题转化为回归问题处理。前者在检测准确率和定位精度上占优，后者在算法速度上占
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
YOLO系列是目标检测领域里十分经典的结构，虽然目前已经出了很多更高质量更复杂的网络，但YOLO的结构依然可以给算法工程师们带来很多的启发。这3篇论文看下来，感觉像是一本调参说明书，教你如何使用各种trick提高手上的目标检测网络的准确率 YOLOv1 论文: You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection论文地址：htt
终于把期末考试考完了，我可以来做我项目上的事情了，这一篇主要是了解一下我自己项目上的主要技术指标。在目标检测领域中，存在着许多的精度评价指标，需要依据本身的应用场景选择更合适的评价指标。这里随便把没用到的一起学了，在此处做一个记录。对于一个目标检测模型的好坏，大致可以从这三个方面来评估：分类精度：比如准确度（Accuracy），精度（Precision），召回率（Recall Rate）， PR
目标检测中的评价——定位精度：voc_eval_loc.m1. voc_eval__.m2. voc_eval_loc__.m3. VOCevalloc.m3.1 给真实目标分配检测结果3.2 实现VOCevalloc的关键部分 运行voc_eval__.m：path = '/home/user3/CODE/fast-rcnn-loc/data/OPTdevkit2017';
comp_id =
文章目录前言安装DOTA_devkit精度评价代码代码中相关路径参数解析效果展示前言最近接tlib.pyplot as p
原创
2022-06-27 17:05:11
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