yoloV3以V1，V2为基础进行的改进，主要有：利用多尺度特征进行目标检测；先验框更丰富；调整了网络结构；对象分类使用logistic代替了softmax,更适用于多标签分类任务。1.算法简介YOLOv3是YOLO (You Only Look Once)系列目标检测算法中的第三版，相比之前的算法，尤其是针对小目标，精度有显著提升。yoloV3的流程如下图所示，对于每一幅输入图像，YOLOv3会
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2023-12-15 09:47:58
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# 使用Python实现五辆车的目标检测
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，它能够识别图像中的物体并标记其位置。本教程将指导你如何使用Python进行五辆车的目标检测。在这个过程中，我们将使用YOLO（You Only Look Once）算法，OpenCV库，以及一些其他有用的工具。
## 流程概述
首先，让我们概述一下整个流程。下面是一个简单的步骤表格，逐步引导你完成目标检测的
序言 自动驾驶是目前非常有前景的行业，而视觉感知作为自动驾驶中的“眼睛”，有着非常重要的地位和作用。为了能有效地识别到行驶在路上的动态目标，如汽车、行人等，我们需要提前对这些目标的进行训练，从而能够有效地避开，防止事故的发生。 目录:目标检测之车辆检测（基于darknet框架的yolov3）一、目标检测的概念二、Darknet整体框架与安装测试三、y
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2023-10-31 14:47:03
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文章目录源代码准备数据集使用官方数据集制作自己的数据集划分数据集写自己的配置文件聚类生成先验框修改配置文件训练测试 源代码我所使用的是yolov5-v6.1版本，下载地址：yolov5-6.1代码 解压完成后，在Anaconda Prompt中进入代码所在文件夹，执行以下代码：pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsingh
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2024-04-22 09:46:13
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近期，中山大学发布了一种基于可微图学习的弱监督行人重识别（person re-ID）方法和一个大型数据集。该方法结合可微图学习和弱监督学习方法，为行人重识别深度神经网络加入自动生成训练标签的模块并与其一体训练。相比普通的行人重识别方法，该方法不需要高昂的人工标注成本，并且几乎不增加计算复杂度也能达到领先的模型性能。正是因为标注的简单，一个大型行人重识别数据集也诞生了，即 SYSU-3
如有疑问，欢迎与我探讨，联系邮箱：1103540209@qq.com代码：链接: https://pan.baidu.com/s/1nwqzpFggGmDlwYXDUX2RxQ 提取码: g8wn识别效果：
原创
2022-01-07 17:18:05
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原创
2021-06-18 14:16:37
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图片相似度
找到两张相似的图感知哈希perceptual hash，相关的一个算法是感知哈希perceptual hash，他的作用是对每张图片生成一个指纹fingerprint字符串，然后对比不同的图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似。下面介绍一个最简单的实现。step1:缩小尺寸将图片缩小到\(8\times 8\)的尺寸，总共64个像素。这一步
对于有一定经验能力的大神们，他们有无穷的想法和极强的算法实现能力，能够自由地将自己的想法实现验证。但对于我等小菜，天赋不够，能力不够，那如何实现自己的想法呢？要站在巨人的肩膀上。好处是能够借助已有成果实现自己的想法，缺点是要以大神的工作为根基，大方向需与大神相同。 在前三篇中，提到自己的想法是处理多分辨率的行人，但不是依靠使用图像金字塔，而是采用第一
一、简介1 前言Okay……最近事情比较多，博客也发的少，所以决定搞一次大新闻。本此的博客详细记录了我使用Matlab进行车辆区域检测（R-CNN）与车型识别（AlexNet）的过程。并且内包含了训练数据集、测试数据集以及源码。训练数据集是使用的斯坦福大学的一个车型数据库，内含196种不同的车型。写到这里我真的很想吐槽一下这个数据库里面的奥迪车系：很多黑白的图片啊喂！！！ 做训练的时候AlexNet数据输入维度是3啊喂！！！害的我自己找了很多图片啊！！！….2 环境测试环境：硬件：Intel
原创
2022-04-08 10:28:45
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一、简介 1 前言 Okay……最近事情比较多，博客也发的少，所以决定搞一次大新闻。本此的博客详细记录了我使用Matlab进行车辆区域检测（R-CNN）与车型识别（AlexNet）的过程。并且内包含了训练数据集、测试数据集以及源码。 训练数据集是使用的斯坦福大学的一个车型数据库，内含196种不同的车 ...
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2021-06-25 23:11:00
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一、简介1 前言Okay……最近事情比较多，博客也发的少，所以决定搞一次大新闻。本此的博客详细记录了我使用Matlab进行车辆区域检测（R-CNN）与车型识别（AlexNet）的过程。并且内包含了训练数据集、测试数据集以及源码。训练数据集是使用的斯坦福大学的一个车型数据库，内含196种不同的车型。写到这里我真的很想吐槽一下这个数据库里面的奥迪车系：很多黑白的图片啊喂！！！ 做训练的时候AlexNet数据输入维度是3啊喂！！！害的我自己找了很多图片啊！！！….2 环境测试环境：硬件：Intel
原创
2021-11-08 09:14:12
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一、简介1 前言Okay……最近事情比较多，博客也发的少，所以决定搞一次大新闻。本此的博客详细记录了我使用Matlab进行车辆区域检测（R-CNN）与车型识别（AlexNet）的过程。并且内包含了训练数据集、测试数据集以及源码。训练数据集是使用的斯坦福大学的一个车型数据库，内含196种不同的车型。写到这里我真的很想吐槽一下这个数据库里面的奥迪车系：很多黑白的图片啊喂！！！ 做训练的时候AlexNet数据输入维度是3啊喂！！！害的我自己找了很多图片啊！！！….2 环境测试环境：硬件：Intel
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2021-11-08 13:44:21
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中新网北京9月28日电(记者 吴涛)“目前，重庆已经集聚了长安、赛力斯等国内外知名的智能网联汽车品牌，全国每10辆新能源车就有1辆‘重庆造’，重庆智能网联新能源汽车之都这张新名片越来越靓丽。”
28日，在国家数据局举行的新闻发布会上，重庆市大数据应用发展管理局党组成员、副局长胡军国表示，重庆推动“数据要素×”产业创新，助力千行百业高质量发展。深入推动数据要素市场化配置改革，扎实推动医保
# 基于YOLOv3的车辆识别方案
在智能交通管理和自动驾驶技术的发展中，车辆识别是一个具有重要意义的任务。YOLOv3（You Only Look Once）是一种高效率的目标检测模型，能够在实时情况下识别和定位多种对象，包括车辆。本文将介绍如何使用Python和YOLOv3进行车辆识别。
## 问题描述
在城市交通监控中，我们需要实时识别视频流中的车辆，以便进行流量分析和交通管理。本方案
上次从南宁回无锡，凌晨2点，打车花了88。当时司机聊天起劲，走过了路口，绕了点路。当时觉得好贵。 这次从南宁飞南京，吾住宿处离机场较近。早上打辆时心想，应该便宜很多吧？结果呢？过路费10元，出租车90元，加起来100元了。早知道这么贵，吾就坐机场大巴了。 有人说，反正公司出差，花的公司的钱，不必节省。这话是没错，可是多花了也没到吾口袋里啊。下次还是尽可能坐机场大巴了。...
原创
2022-02-05 09:16:23
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上次从南宁回无锡，凌晨2点，打车花了88。当时司机聊天起劲，走过了路口，绕了点路。当时觉得好贵。 这次从南宁飞南京，吾住宿处离机场较近。早上打辆时心想，应该便宜很多吧？结果呢？过路费10元，出租车90元，加起来100元了。早知道这么贵，吾就坐机场大巴了。 有人说，反正公司出差，花的公司的钱，不必节省。这话是没错，可是多花了也没到吾口袋里啊。下次还是尽可能坐机场大巴了。...
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2021-08-07 14:12:50
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提醒：作者实现的python的文本检测基于OpenCV的官方C ++示例 ; 在将其转换为Python时遇到了一些麻烦。首先， Python 中没有 Point2f 和 RotatedRect函数，因此，无法100％模仿 C ++实现。C ++实现可以生成旋转的边界框，但不幸的是，我今天与你分享的那个不能
>>>import chardet
>>>chardet.detect(“e:\\a.txt”)
{‘encoding’: ‘gb2312’, confidence:0.99}
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2023-06-29 20:20:11
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自学Python3第5天，今天突发奇想，想用Python识别图片里的文字。没想到Python实现图片文字识别这么简单，只需要一行代码就能搞定from PIL import Image
import pytesseract
#上面都是导包，只需要下面这一行就能实现图片文字识别
text=pytesseract.image_to_string(Image.open('denggao.jpeg'),la
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2023-07-03 11:04:51
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