继续学习目标检测！ 详情参看原论文：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection总结放在最前面！YOLO创新性地将目标检测看作Bbox坐标和类别概率的回归问题，并用单独一个端到端的网络，直接将整张图片作为输入，预测目标在整张图像上的相对位置和类别，在检测速度和泛化能力上显著优于当时的state-of-the-art方法，让实时(Re
YOLO源于2016年收录于cs.CV中的论文《You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection》只需看一眼：统一实时的目标检测。YOLO是目标检测速度提升的里程碑，虽然精度不如R-CNN系列模型，但比其它模型快几倍的速度，使目标检测技术可以应用在更多的场景之中。之前的系统一般将目标检测重定义成分类问题，YOLO则将其看做回归问题，先圈出
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2024-07-03 02:23:47
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很多python程序员在入门机器视觉时想必都需要dlib模块或者想先尝试face_recogntion模块来自己稍微玩玩最最简单的人脸识别（虽然此种方法识别可能成功率不高且耗硬件。
可是不知道为什么python3.7版本安装dlib不能直接用pip，真的超级麻烦。然后看了其他好多博客感觉都挺复杂的（真滴麻烦，什么这要环境变量那又要什么什么,然后boost居然也要设置环境变量，而且问题很多。）
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2023-12-19 16:47:28
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1. 基本概念1.1 视觉识别 视觉识别包含以下内容： 1）Image Classification ）Object Detection 3）Object Localization 4）Instance Segmentation
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2023-08-14 20:30:32
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游戏中AI的感知用的最多的是看到或者听到，也就是：1.视觉感知2.听觉感知 视觉感知：视觉感知一般会有一个视野范围，这个范围与角色的朝向有关，只有在视觉范围内角色才有可能感知得到，这个范围与一个扇形接近，可以直接用半径和角度来控制。潜在目标除了需要在视视觉范围内之外，探索者的视线还不能被其他障碍物遮挡，这里可以用射线来检测——发出一条从探索者到潜在目标的射线，如果目标是这条射线撞到的第一
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2024-04-24 21:48:45
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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。
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2024-02-29 11:29:02
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高空作业安全带佩戴识别检测通过YOLO模型架构对现场画面中人员的安全带目标实时检测。物体检测——顾名思义就是通过深度学习算法检测图像或视频中的物体。目标检测的目的是识别和定位场景中所有已知的目标。有了这种识别和定位，目标检测可以用来计数场景中的目标，确定和跟踪它们的精确位置，同时精确地标记它们。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行
目录一、Yolo模型简介二、Java调用Yolo模型的方法1. 安装OpenCV2. 下载Yolo模型文件3. 编写Java代码三、Yolo模型的应用场景1. 自动驾驶2. 安防监控3. 医疗诊断4. 工业生产四、总结五、示例代码七、DL4J一、Yolo模型简介Yolo（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以在一张图像中同时检测出多个目标，并给出它们的位置和
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2023-09-10 10:37:15
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模型可视化 netron网站 netron源码 标签格式转换 文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/461488682 代码: https://github.com/KKKSQJ/DeepLearning/blob/master/others/label_convert/
原创
2024-01-22 13:46:00
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模型训练通用规则: 如果 train 效果挺好, 但test或predict效果较差, 说明 overfit 了. 原因有: (1)模型太复杂了, 这时候应该减少epoch 或者
原创
2024-01-22 13:46:15
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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
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2024-03-20 10:37:47
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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（
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2024-02-12 07:53:32
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# Java视觉识别
## 引言
随着人工智能的发展，视觉识别技术在各行各业得到了广泛应用。而Java作为一门广泛使用的编程语言，也提供了丰富的工具和库来支持视觉识别。本文将介绍如何使用Java进行视觉识别，并通过代码示例演示其基本用法。
## 视觉识别概述
视觉识别是指通过计算机对图像或视频进行分析和处理，以实现对图像中物体、场景、特征等的自动识别和理解。视觉识别技术可以应用于图像分类、目标
原创
2023-09-14 17:36:58
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视觉，就是计算机的眼睛，主要功能就是要看到东西，然后像人脑一样判别事物它包括几个大项：定位引导及自动装配，即告诉执行者如机械手去何处拿什么东西并放到何处；不良检测，即检测产品的各种不良，如大小，位置，有无、损伤等；测量，即目标物体的几何形状测量；识别，即认识物体的内容，如一维码二维码，字符文字等；这些技术广泛应用于工业（产品质量）、军工（导弹制导）、医疗（生理再现）等领域！ 所谓机器视觉技术，主要
人脸识别到底是什么？人脸识别，是视觉模式识别的一个细分问题，也大概是最难解决的一个问题。其实我们人每时每刻都在进行视觉模式识别，我们通过眼睛获得视觉信息，这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、书本，还是什么别的东西。我们也无时无刻不在进行人脸识别，我们每天生活中遇到无数的人，从中认出那些熟人，和他们打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲开那些我们欠了钱还
Facebook 的图像识别功能一直为人所赞叹，也是一些专业人士介绍相关技术的范例。今日，Facebook 官方发布博客称开源 DeepMask 分割构架、SharpMask 分割精炼模块、MultiPathNet 的代码。
计算机能够像人眼一样轻松分辨图片中的许多物体吗？
当人看一张图片的时候，他们能将物体识别到最后一个像素。在 Facebook 人工智
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2024-01-04 14:12:17
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机器视觉检查已经进入中国好几年，不过与发达国家相比，我国的机器视觉检测远远落后于发达国家。然而，目前我国在机器视觉领域取得了不错的成绩。将机器视觉引入检测领域，可以在许多场合完成在线高精度、高速的测量，机器视觉检测理论也逐渐发展起来。其中，机器视觉检测理论经历了几个过程。接下来，思普泰克技术有限公司将详细介绍机器视觉检测理论的发展过程。机器视觉检测理论的发展可以概括为七个阶段。即初级视觉理论——自
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2023-10-02 21:13:28
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RoboMaster 视觉教程（3）视觉识别程序框架概览多线程除了多线程，还可使用多进程接下来以东南大学的开源程序为例讲一下他们的整体架构下面进入正题项目配置文件概览ImgProdCons 类主函数用类来包装算法 概览RoboMaster 视觉识别是一个比较大的项目了，综合性太强。这里从程序框架的角度来粗略讲一下需要怎么做。比较好的框架有官方开源的视觉程序，东南大学开源的视觉程序，其中东南大学开
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2023-09-06 00:56:21
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数据集准备：widerface数据集（从事图像标注的人都是专业的呀）(http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/index.html)， 需要下载前四个文件，包括训练集、验证集、测试集和人脸标注的txt文件(并没有原始的xml文件)。 训练集、验证集、测试集的数据如下图所示： 其中每一个数据集中都包含60种不同场景下人的图像。（该数据集包含
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2023-12-21 11:42:15
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POI数据在现在的城市规划过程中是比较容易可以获取的数据，同时利用POI数据可以进行城市中心区，城市商业区以及城市功能分区等一系列分析。通过这些分析结果与城市现状卫星图以及城市规划图纸进行比对，为城市规划设计提供思路。1.POI数据收集POI数据来源一般来自于地图公司，如百度地图，高德地图和谷歌地图。这次我们的数据来源于百度地图。获取的方式有两种，一种是通过POI插件下载，一种是py
