文章目录1.创新和优缺点2.算法流程2.1.网络结构2.2.训练2.2.1.输入图像2.2.2.激活函数2.2.3.损失函数2.2.4.学习率2.2.5.防止过拟合2.3.推理 1.创新和优缺点 YOLO 非常快。由于我们将检测视为回归问题，因此我们不需要复杂的管道。我们只是在测试时在新图像上运行我们的神经网络来预测检测。此外，YOLO 的平均精度是其他实时系统平均精度的两倍以上。 当进行预测时
“You Only Look Once”或“YOLO”是一个对象检测算法的名字，这是Redmon等人在2016年的一篇研究论文中命名的。YOLO实现了自动驾驶汽车等前沿技术中使用的实时对象检测。让我们看看是什么使该算法如此受欢迎，并概述其工作原理。 对象检测示例 背景实时的重要性人们看到图像以后，可以立即识别其中的对象、它们的位置和相对位置。这使得我们能够在几乎无意识的情况下完成复杂的任
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2023-11-09 22:38:03
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在人工智能时代，人脸识别技术在人们的生活工作中有着广泛的应用，从刷脸支付、手机刷脸解锁到无人超市的人脸识别应用，“刷脸”应用场景越来越多，“人脸”成为了人们身份的标识。那么在人工智能技术中，人脸识别技术为何得到广泛的应用，人脸识别终端应用的场景有哪些？人脸识别技术广泛应用近些年，随着人工智能深度学习的逐渐普及，人脸识别算法的精确度和性能也在不断的提升，使其落地应用的场景的可能性越来越多。在必要场景
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2024-06-12 14:46:47
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YOLO是什么？它是One-stage目标检测的代表，整个框架非常简单。与RCNN算法不一样，是以不同方式处理对象检测。YOLO算法的最大优点就是速度极快，每秒可处理45帧，也能够理解一般的对象表示。从个人学习来看：优秀的计算机视觉工程师，目标检测的学习避免不了，而目标检测的核心就是YOLO。YOLO系列也一直在发展，对于它的学习迫在眉睫。从职业发展来看：YOLO一直是应用很广的主流算法之一，也是
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2024-07-15 16:33:55
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模块1 课程导论模式识别的定义：Pattern：一类事物的共同特征 Recognition：对事物进行分类Pattern recognition: 依据事物的特征进行分类。模式识别的应用：人脸识别，语音识别，翻译，手势识别，目标跟踪学习目标：基本原理和主要算法掌握模式识别的基础知识，分析设计模式识别的解决方法实现编程。基础性，实践性，趣味性。基本概念：训练方法，特征空间，紧致性和可分性；基
人脸识别分人脸验证（face verification）和人脸确认（face identification）；前者是指两个人是不是同一个人，即1-to-1 mapping，而后者是确定一个人是一群人中的某个，即1-to-many mapping。人脸作为一种特殊的目标，如同人体（行人检测）一样，前面讨论的目标检测/识别算法可以直接采用，但也会有其特殊的设计考虑，比如其刚体（rigid body）特
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2023-11-14 08:52:25
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论文地址：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection创新点YOLO实现了实时处理图片，达到45FPS；Fast YOLO达到155FPS，但是检测准确率不高。优势：速度快。做预测时全局了解图像，对背景预测错误出现的概率比Fast R-CNN小。YOLO学习目标的一般特征，具有较高通用性，应用到新领域，不太可能发生故障。但是YOLO
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2024-01-30 05:16:06
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参考YOLO（You Only Look Once）算法详解 YOLO算法的原理与实现 一、介绍YOLO算法把物体检测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。YOLO具有如下优点：（1）YOLO的运行速度非常快；（2）YOLO是基于图像的全局信息预测的，因此在误检测的错误率下降挺多；（3）泛化能力强，准确率高。二、YOLO算法过程示意图
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2023-07-29 23:45:52
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YOLO-v11. 介绍2. 优点3. 大统一模型4. 神经网络结构5. 缺点6. 对比7. 结论 1. 介绍YOLO算法是一种新的目标检测算法。以前的目标检测算法都是基于分类思想的算法。 相反，YOLO算法是一种基于回归思想的目标检测算法。 YOLO算法非常简单，就只有一个神经网络。 它可以同时定位物体的边界框和预测类别概率。2. 优点相对于以前的目标检测算法，YOLO算法有其优越性。第一：它
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2024-01-02 17:13:24
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学人工智能的朋友对YOLO一定不陌生，YOLO是一种目标检测算法。目标检测的任务是从图片中找出物体并给出其类别和位置，对于单张图片，输出为图片中包含的N个物体的每个物体的中心位置(x,y)、宽(w)、高(h)以及其类别。Yolo的预测基于整个图片，一次性输出所有检测到的目标信号，包括其类别和位置。Yolo首先将图片分割为sxs个相同大小的grid。介绍Yolo只要求grid中识别的物体的中心必须在
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2023-11-14 22:18:22
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目标检测 目标检测一、YOLO系列YOLOv1:YOLOV2Darknet-19Batch NormalizationAnchorDimension ClustersDirect location predictionYOLOV3正负样本的匹配YOLOV4BackboneFPN+PANSPP模块IOU总结 一、YOLO系列YOLOv1:将图片划分为7*7网格，每个网格预测2个bbox(no_anc
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2023-08-31 14:38:43
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# 通过深度学习YOLO目标检测算法识别人数
在现代计算机视觉领域，目标检测是一个重要的研究方向，它涉及到识别图像中的特定对象并进行定位。YOLO（You Only Look Once）是一种被广泛使用的实时目标检测算法，其速度快、精度高，能够有效地识别各种目标，包括行人。本文将介绍如何通过YOLO算法来识别图像中的人数，并提供具体的代码示例。
## YOLO算法简介
YOLO算法由Jose
原创
2024-08-29 07:00:08
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[toc] 《40. 深度学习算法在语音识别中的应用》 引言 语音识别是现代语音技术的一个重要领域，涉及到语音信号的提取、特征提取、模型训练、模型优化以及应用等方面。近年来，深度学习算法在语音识别领域得到了广泛应用，其优秀的特征提取和模型训练能力，能够有效提高语音识别准确率。本文将介绍深度学习算法在
原创
2023-06-24 07:21:26
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# 深度学习在识别算法中的应用
深度学习是一种通过模拟人类大脑神经元之间的连接来实现机器学习的方法。在识别算法中，深度学习技术已经取得了巨大的成功，例如在图像识别、语音识别和自然语言处理领域都有广泛的应用。
## 深度学习在图像识别中的应用
图像识别是深度学习应用的一个重要领域。通过深度学习算法，计算机可以识别图片中的对象、场景等信息。下面我们以一个旅行图为例，来展示深度学习在图像识别中的应
原创
2024-06-08 06:37:52
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毕业设计的外文翻译Pedestrian detection at 100 frames per second，并结合部分自己的理解。特征提取基于“积分通道特征”的思想，是简单的矩形特征在给定的图像区域上对滤波响应进行求和。对于行人检测，它显示使用6个量化方向，1个梯度幅值和3个LUV颜色通道来获得最新的结果。
论文贡献1.目标检测没有使用图像尺寸改变。2.使用stixels的目标检测。利用方法
野生动物栖息地的破碎化已成为影响野生动物生存的重要原因，并成为生物学家密切关注的问题。人们逐渐意识到这些问题的重要性，在世界各地建立各类保护区的基础上，动植物监测被列为加强生物物种保护和管理的主要手段之一。野生动物监测不仅可以找出影响其种群和栖息地变化的原因，还可以为制定和实施更加科学的野生动物管理措施提供科学依据。具体来说，野生动物监测可以了解到以下内容：（1） 种群规模有一个衡量每个物种种群规
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2024-09-25 06:56:14
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项目背景数据获取2.1 数据爬取数据整理3.1 图片格式统一3.2 数据清洗3.3 提取嘴唇区域该 Task 就是本训练营的实战部分了，这一部分我们会讲解如何获取数据集，并对数据集进行整理。这个 Task 会涉及到数据集等文件的下载，请运行以下代码下载相关文件，由于需要对下载的文件进行解压，所以速度会比较慢，请耐心等候。（大概需要 8 分钟左右）如果你不是第一次运行这个项目，那么就跳过以下代码pr
一、前言在手机相机功能日益强大的今天，相对于相机硬件的差异，图像处理算法逐渐显示出更加重要的地位。现在的消费者也开始由看重硬件能力慢慢转向对算法能力的重视。用户在拍照发朋友圈之前往往需要根据场景逐个调整画面参数，这一过程费时费力，对于小白用户又很难调节到最佳状态。有没有一种方式可以精细化区分场景，实现一键式智能拍照修图呢？华为机器学习服务近期推出的场景识别支持102种细分场景的识别，对于生活旅行常
深度学习缺陷识别算法
近年来，深度学习技术在计算机视觉领域的应用取得了显著进展，尤其是在缺陷识别方面。随着工业自动化和智能制造的发展，如何高效、准确地识别产品缺陷成为亟待解决的重要问题。2019年，随着卷积神经网络（CNN）在图像处理中的成功应用，深度学习的缺陷识别算法开始逐渐成为研究的热点。
> *“在深度学习技术诞生之前，缺陷识别主要依赖传统机器学习方法和人工干预。如今，深度学习为这一领域
文章目录1 简介2 传统机器视觉的手势检测2.1 轮廓检测法2.2 算法结果2.3 整体代码实现2.3.1 算法流程3 深度学习方法做手势识别3.1 经典的卷积神经网络3.2 YOLO系列3.3 SSD3.4 实现步骤3.4.1 数据集3.4.2 图像预处理3.4.3 构建卷积神经网络结构3.4.4 实验训练过程及结果3.5 关键代码4 最后 2 传统机器视觉的手势检测普通机器视觉手
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2024-06-03 20:52:46
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