# 使用OpenCV和Java实现目标检测
## 简介
在这篇文章中，我将教会你如何使用OpenCV和Java实现目标检测。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多图像处理和计算机视觉算法，包括目标检测。我们将使用ONNX模型来实现目标检测，ONNX是一种开放的模型格式，可以在不同的深度学习框架之间共享和部署模型。
## 整体流程
下面是整个实现目标检测的流程：
```merm
原创
2023-08-23 05:42:08
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YOLOv3：An Incremental Improvement 做大做强，再创辉煌速度和精度最均衡的目标检测网络。YOLOv3的模型比之前的模型复杂了不少，可以通过改变模型结构的大小来权衡速度与精度。YOLOv3在Pascal Titan X上处理608x608图像速度达到20FPS，在 COCO test-dev 上 mAP@0.5 达到 57.9%，与RetinaNet（FocalLoss
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2024-01-08 16:32:50
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本文约2729字，建议阅读6分钟。本文介绍了一个名为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，手把手教你构建自己的目标检测应用。后台回复“0706”，可获取代码和模型文件。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，
目标检测笔记No.4模型训练与评估模型训练数据流超参数模型后处理目标框信息解码NMS非极大值抑制模型评估mAP是啥改进尝试原SSD论文对比多特征层融合数据增强 很有幸参加Datawhale 十二月组队学习，本次笔记参考链接: 动手学CV-Pytorch第三章目标检测3.6部分，并在此基础上做出一些补充。 模型训练目标检测网络的训练大致是如下的流程： 1-设置各种超参数 2-定义数据加载模块 d
二、数据准备 1）下载图片 图片来源于ImageNet中的鲤鱼分类，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1Ry0ywIXVInGxeHi3uu608g 提取码: wib3 在桌面新建文件夹目标检测，把下载好的压缩文件n01440764.tar放到其中，并解压 2）选择图片 在此数据集中，大部分图片都较为清晰，但是有极少数图片像素点少，不清晰。像素点少
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2024-06-24 06:43:07
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目录概论损失函数1 Focal Loss如何使用2 中心的偏置损失为什么用绝对像素？3 目标wh的损失函数读完之后待解决问题5小节training时固定输入512x512，test时保持原分辨率，pading 0two-stage中一个目标输出多个大IOU的框因而需要NMS，以heatmap热度图作为目标，难道一个目标不会输出多个峰值嘛？如果多个峰值不是也需要NMS嘛？label的heatmap
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2024-05-31 10:07:22
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C# Onnx CenterNet目标检测
原创
2023-12-21 10:31:21
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上期给大家展示了用VisDrone数据集训练pytorch版YOLOV3模型的效果，介绍了什么是目标检测、目标检测目前比较流行的检测算法和效果比较以及YOLO的进化史，这期我们来讲解YOLO最原始V1版本的算法原理以及其实现，话不多说马上开始。 上期给大家展示了用VisDrone数据集训练pytorch版YOLOV3模型的效果，介绍了什么是目标检测、目标检测
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2024-05-17 11:57:26
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论文：EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural NetworksEfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks-ICML 2019概要这篇ICML2019的论文对目前分类网络的优化提出更加泛化的思想，认为目前常用的
YOLO旋转检测相较于目标检测而言，其只是最后的输出层网络发生了改变，一个最明显的区别便是：目标检测的检测框是xywh，而旋转检测则为xywha，转角度，其余的基本相同。
dcmyolo（dreams create miracles），中文：大聪明目标检测工具包。该项目基于pytorch搭建，构建的目的是
原创
精选
2024-04-11 10:39:02
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YOLOv3_目标检测YOLOv1最初是由Joseph Redmon实现的，和大型NLP transformers不同，YOLOv1设计的很小，可为设备上的部署提供实时检测速度。YOLO-9000是Joseph Redmon实现的第二个版本YOLOv2目标检测器，它对YOLOv1做了很多技巧上的改进，并强调该检测器能够推广到检测世界上的任何物体。YOLOv3对YOLOv2做了进一步的改进，引入多尺
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2024-03-26 07:37:08
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前言 本文介绍了Anchor-free在目标检测、实例分割和多目标跟踪方面的研究现状，介绍了Anchor-free的相关论文，以及在各个应用上的研究思路和创新思想。读完本文将会对anchor-free有个比较全面且清晰的认识。从去年5月开始，我一直对Anchor-free工作保持着一定的关注。本次借组内的paper reading分享的契机，整理了与Anchor free相关的一些工作。
1.图像数据加上mask 对于每一批次的图像，首先找出每一批次图片的H,W的最大值Hmax,Wmax,然后将原始图像填充为3*Hmax*Wmax大小，并将图像部分置为False，填充部分置为True.最后将图像数据tensor和mask打包为nesttensor格式（从nesttensor取出tensors和mask只需要调用方法tensor_
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2024-04-20 21:29:51
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YOLOX目标检测实战：LabVIEW+YOLOX ONNX模型实现推理检测（含源码）
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原创
2023-07-13 13:31:04
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我们常说的Compile once, run anywhere,也就是Java的跨平台特性，Java的跨平台特性与JVM的存在密不可分，理解如下。1、跨平台特性的解释其实Java语言本身与其他的编程语言没有特别大的差异，那么相同的字节码文件如何在不同的平台上运行呢（不同平台的机器码指令不同）？并不是说Java语言本身就可以跨平台，而是在不同的平台都有可以让Java语言运行的环境（JVM）。 举个例
状态跟踪：http协议是一种无状态的协议，当请求和响应完成后，会断开连接，以释放服务器的内存资源。所以服务器无法保存客户端的状态，服务器会认为每次请求的客户端都是新用户。但是，很多时候，我们需要得到客户端的状态，完成一系列的商务活动，这时候就需要状态跟踪。状态跟踪有四种结局方案：1、隐藏表单 <input type="hidden" name="session" value="…"
1 什么是目标检测目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置。例子：确定某张给定图像中是否存在给定类别（比如人、车、自行车、狗和猫）的目标实例；如果存在，就返回每个目标实例的空间位置和覆盖范围。作为图像理解和计算机视觉的基石，目标检测是解决分割、场景理解、目标追踪、图像描述、事件检测和活动识别等更复杂更高层次的视觉任务的基础。目标检
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2023-08-30 21:00:25
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目标检测--评价指标1. 评价指标1.1 交并比（IoU）1.2 准确率/精确度/召回率/F1指标1.3 AP和mAP1.4 模型检测速度（FPS）2. 损失函数 1. 评价指标1.1 交并比（IoU）IOU（交并比）表示候选框与原标记框之间的重叠率，即候选框与原标记框之间交集和并集的比值。最理想状态下，交并比为1，表示模型生成的候选框与原标记框完全重合M，用于评价两个框之间的相似性。IOU计算
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2024-02-03 11:05:45
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文章目录一、项目克隆与环境配置1. 下载源码2. 安装依赖包二、自定义数据集导入和预训练权重1. 导入自定义数据集2. 获得预训练权重三、修改配置文件1. data目录中的yaml文件2. model目录中的yaml文件四、开始训练 train.py1. 必须修改的参数2. 利用tensorbord查看参数3. 训练结果4. 检测训练后的网络5. 自己标定一个新的图片来验证6. 开启摄像头 一、
