交并比（Intersection-over-Union，IoU）：目标检测中使用的一个概念是产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground truth bound）的交叠率即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。基础知识：交集：集合论中，设A，B是两个集合，由所有属于集合A且属于集合B的元素所组成的集合，叫做集合A与集合B的交集，记作A∩B。eg：A={
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2024-04-21 11:14:48
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文章目录前言一、YOLOv7 项目下载实现1.1 YOLOv7 项目下载1.2 添加 Python interpreter1.3 直接运行 detect.py1.4 检测摄像头1.5 连接手机摄像头二、自制数据集训练模型2.1 运行 train.py2.2 数据集图片和标签2.3 yaml 文件修改2.4 修改并运行 train.py三、v5、v7、v8的训练结果 result3.1 v5 与 v
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2024-07-29 12:23:20
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文章目录环境准备 YOLO V7 main 分支TensorRT 环境工程源码假人权重文件toolkit.py测试.实时检测.pygrab.for.apex.pylabel.for.apex.pyaimbot.for.apex.py 环境准备 YOLO V7 main 分支Python Apex YOLO V5 6.2 目标检测 全过程记录YOLO V7 mainYOLO V7 模型下载yolo
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2024-08-30 20:56:18
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深度学习的三驾马车：数据、模型、算力。本文将从这三方面，实现 YOLO 目标检测，让自己的数据跑起来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
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2024-08-06 09:05:11
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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
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2023-06-25 15:06:11
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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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作者 | Quantum 翻译 | leogle97、谢玄xx 校对 | 邓普斯•杰弗 审核 | 酱番梨 整理 | Pita 今天我们将讨论如何建立一个简单、便宜的移动目标探测器。 这项研究的目的是确定在一个便宜的移动设备上的对象检测模型是否可以用于现实世界的任务。 作为一个移动平台，我们使用的是树莓派3B。
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2023-10-17 17:12:40
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two-stage模型：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN三个模型都是Ross Girshick教授分别在2014、2015年提出来的，在PASCAL VOC 2007数据集上取得不错的进展。 目标检测方法分类两个阶段：分类定位一、原始方法操作流程：如下图（要识别一只熊），用各种大小的框在图片中进行反复截取，输入到CNN中识别计算得分，最后确定出目标类别和位置。缺
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2023-11-02 09:02:53
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使用OpenCV进行目标检测和跟踪的常见方法是使用Haar Cascade分类器进行对象检测，使用OpenCV的目标跟踪API进行目标跟踪。以下是如何使用OpenCV进行目标检测和跟踪的简要步骤：目标检测a. 准备训练集：Haar Cascade分类器需要一个训练集，该训练集由一组已知的正样本（包含目标）和一组已知的负样本（不包含目标）组成。可以从公共数据集中获取这些样本，或者自己创建训练集。b.
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2023-08-23 19:03:20
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pytorch coco 目标检测 DataLoader实现pytorch实现目标检测目标检测算法首先要实现数据的读入，即实现Dataset和DataLoader两个类。
借助pycocotools实现了CoCo2017用于目标检测数据的读取，并使用cv2显示。分析使用cv2显示读入数据，或者要送入到网络的数据应该有三个部分图像，Nx3xHeight x WidthBBs，NxMx4类型，NxMx
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2023-11-14 10:00:15
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TOCDETR — End-to-End Object Detection with Transformersoutline摘要：我们提出了一种将对象检测视为直接集预测问题的新方法。 我们的方法简化了检测流程，有效地消除了对许多手工设计的组件的需求，例如非最大抑制程序或锚点生成，这些组件明确编码了我们对任务的先验知识。 新框架的主要成分称为DEtection TRANSformer或DETR，是基
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2024-01-21 11:15:26
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目标检测一、何谓目标检测？二、两个阶段二、工具介绍三、构建一个传统的目标检测方法流程1、提供待检测图片2、选取候选区域3、特征提取4、特征分类5、非极大值抑制 一、何谓目标检测？目标检测包含两个方面： 1、使计算机能够识别图片中的目标（物体、动物等）是什么。 2、检测出这个目标的位置在哪里。目标检测已经在自动驾驶、安保监控、医疗影像、机器视觉等领域大量应用。但目标检测在实时性、抗干扰性、工业应用
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2024-01-04 06:05:54
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1. 什么是目标检测？啥是目标检测？拿上图 (用YOLOv3检测) 来说，目标检测 (Object Detection) 就是将图片中的物体用一个个矩形框框出来，并且识别出每个框中的物体是啥，而且最好的话是能够将图片的所有物体都框出来。再来看下YOLOv3在视频上的效果：总之，目标检测本质上包含两个任务：物体识别和物体定位。2. 目标检测技术的概述目前，基于深度学习(deep learning)的
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2023-08-07 19:45:15
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YOLOv5目标检测项目介绍和环境配置github上找到对应的仓库，选择master分支中的tag中的YOLOv5版本，点Code中的压缩文件下载，解压后用pycharm打开，叉掉默认的创建环境提示，在设置中配置上自己的虚拟环境安装requirements.txt文件中所需要的库，直接点击pycharm的提示进行安装该文件中所需要的库，也可在底部终端中的虚拟环境中输入：pip install -r
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2024-05-19 13:27:28
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还是学习啊 勿怪勿怪 给自己好保存而已哦论文地址：https://arxiv.org/pdf/2104.11892.pdf此分享中调查了基于深度学习的目标检测器的最新发展。还提供了检测中使用的基准数据集和评估指标的简明概述，以及检测任务中使用的一些突出的主干架构。它还涵盖了边缘设备上使用的当代轻量级分类模型。最后，我们比较了这些架构在多个指标上的性能。背景问题陈述目标检测是物体分类的自然延伸，其目
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2023-11-01 23:00:02
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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，
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2024-03-12 14:08:56
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# Python目标检测实现指南
## 概述
本文将教会刚入行的开发者如何使用Python进行目标检测。目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，用于在图像或视频中识别和定位特定对象。我们将使用Python中的一些流行的库和算法来实现目标检测。
## 整体流程
在开始编写代码之前，让我们先了解目标检测的整体流程。下表列出了实现目标检测所需的步骤和相应的代码。
| 步骤 | 描述 | 代码 |
原创
2023-09-13 18:16:46
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前言opencv是什么可能很多人都不清楚，那么这个时候咱们就可以打开百度输入opencv是什么。这不就有了吗，然后点击进去。 这不就完美的解决了opencv是干啥的了吗，不过估计还是有很多人是看不明白的那么接下来咱们就来实现它当中的一个功能吧，非常强大，好好看好好学。正文在此篇文章中主要讲的是 展示如何使用Python和OpenCV实现简单的对象检测。我们需要初始化虚拟环境:python3 -m
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2023-08-16 17:20:39
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前言避坑autolabelimg,这个自动标注软件，因为他只支持yolov5s的训练模型，而且只支持检测coco数据集中的80个类别。 这个软件我尝试了很久，找了很多方法都不行，遂放弃了，到头来，发现yolov5就自带了保存预测标签的功能。在detect.py的参数里，–save-txt 下边是我目标检测训练的两个小玩具，小王子（prince）和加菲猫（garfield）yolov5官网链接 ht
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2024-08-23 09:58:47
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前言很多人看到可能会说“调包侠，也不想一下包里面的内容，你自己写的出来吗”。我只想说，如果你自己真的这么厉害或者你对这方面特别感兴趣，那你自己去琢磨，看看文档，把它了解的一个彻底。反之就是知道怎么用就好了。很简单的道理，我会开车就行，难道我还要学会怎么制造汽车么？如果你对汽车特别热爱的话，那肯定对于车的一系列性能和其中的一些配件很了解。咱们先看看代码吧仔细数一下真的只有十行主要咱们还是用到了Ima
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2023-08-28 23:53:21
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