OpenCV 早在 3.x版本就涵盖 dnn 模块，使用 OpenCV 能更简别的直接运行已训练的深度学习模型，本次采用在目标检测中最强劲的 Yolo v3进行文件准备yolov3.cfg ，coco.names 与 yolov3.weights，yolov3.weights 可从 Yolo 官网进行下载：下载地址 yolov3.cfg 与 coco.names 在 GitHub 上直接搜寻即可，
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2023-11-01 20:28:12
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# Python 使用 YOLO 进行目标检测
YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测系统，能够在图像中快速准确地识别多个对象。近年来，YOLO 由于其高效性和准确性而受到广泛关注。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 和 YOLO 进行目标检测，并且提供相应的代码示例。
## YOLO 的工作原理
YOLO 的核心思想是将目标检测问题转化为回归问题
# 使用Python实现YOLO物体检测
在计算机视觉领域，物体检测是一个重要的任务。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测算法，它具有高效性和实时性，能够在一帧图像中同时识别多个物体。本文将介绍如何在Python中使用YOLO进行物体检测。
## YOLO的基本概念
YOLO算法与传统算法（如R-CNN等）不同，它将物体检测视为一个回归问题。不再利用候选区域来
# 使用 YOLO 进行实时物体检测的实践指南
在计算机视觉领域，物体检测是一项重要且广泛的应用。YOLO（You Only Look Once）是一个高效且准确的物体检测算法。本文将介绍如何在 Python 中使用 YOLO 进行实时物体检测，帮助你解决在视频流中识别目标物体的实际问题。
## YOLO 简介
YOLO 是一种基于神经网络的对象检测方法，能够同时进行定位和分类。与传统的检测
# 1 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是? 基于深度学习YOLO抽烟行为检测?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分1 课题背景公共场
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2023-11-30 17:29:28
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一、安装昇腾驱动先安装昇腾驱动，昇腾驱动请参考各个产品安装手册，安装完成后npu-smi info 显示安装成功[root@localhost ~]#
[root@localhost ~]# npu-smi info
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# 在Python中使用YOLO进行目标检测
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，能够同时检测图像中的多个对象并快速定位它们的边界框。相较于传统的目标检测方法，YOLO的速度更快，精度更高，因此在许多实际应用中得到了广泛的使用。
在这篇文章中，我们将学习如何在Python中使用YOLO进行目标检测，并提供相关的代码示例。
## YOLO的基本原理
YOL
YOLO代码解读_model.py1 概述2 导入库文件3 parse_model_cfg()3.1 修正路径3.2 按行读取3.3 模型定义4 create_modules()4.1 基本单元4.2 YOLO网络结构的基本了解4.3 convolutional4.4 Upsample4.5 route4.6 shortcut层4.7 YOLO层4.8 记录返回5. YOLOLayer()5.1
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2023-08-25 17:26:57
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通常来说，在linux系统上，使用yolo官方提供的darknet代码编译，同时使用它提供的python例程代码就可以运行yolo网络。在Windows下，使用AlexeyAB贡献的C++版yolo代码，也可以运行，而且他还提供了将yolo编译成.dll的工程（CPU版本和GPU版本都有），非常方便。本文的目的在于提供在Windows下python版本的yolo调用接口。众所周知，Windows环
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2024-02-11 07:11:49
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一、yolo是什么？ yolo是目标检测模型。目标检测是计算机视觉中比较简单的任务，用来在一张图片中找到特定的物体，目标检测不仅要求对物体的种类进行识别，同时要求我们对物体的位置进行标记。而且YOLO相比于以往的带有建议框的神经网络，速度大有提升。类别是离散数据，位置是连续数据。二、yolo的原理 目标 我们的目的是找出一张图片上物体的位置和种类，这其中包含5个信息：物体的中心位置（x，y），物体
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2023-11-07 04:41:17
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计算机视觉无处不在-从面部识别，制造，农业到自动驾驶汽车。今天，我们将通过动手实践进入现代计算机视觉世界，学习如何使用YOLO算法检测车牌。
原创
2021-07-15 11:48:56
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在本篇文章中，我们将探讨如何在Python中使用YOLO（You Only Look Once），这个深度学习目标检测算法，来实现图像中目标的快速识别。在当前的计算机视觉领域，YOLO已经成为了一种非常流行的方法，因其能够在保持精度的同时提高处理速度。在接下来，我们将详细分析在使用YOLO时可能遇到的问题，错误现象，深入剖析根因，并提供详尽的解决方案。
## 问题背景
在使用YOLO进行目标检测
YOLO算法在object_detection领域中算是比较有意思的分支，2017年CVPR上的YOLOv2对原来的YOLO算法进行了提升，本次通过对Mxnet来对YOLOv2的算法进行详细的了解。1.模型加载模型加载中，主要是使用pre-training，将整个模型的除最后两层的参数加载到模型中，然后通过将要训练的类别以及对应的初始anchor输入，得到predict_layer，将predic
前期一直没有时间跑YOLOv7源码，今天对YOLOv7在NWPU-10遥感图像数据集上进行实验测试，现将实验训练以及评估过程分享如下，希望对大家有帮助。为了客观分享，我对整个过程进行了截图，能够让大家看到我的实验参数以及实验设置。需要更多程序资料以及答疑欢迎大家关注——微信公众号：人工智能AI算法工程师 一、训练过程：选择YOLOv7.yaml配
最近在学习使用yolov3训练自己的数据，百度上找到了很多使用yolov3训练自己的数据的教程，自己也是踩了很多坑最后才顺利训练了自己的数据，下面记录下自己训练自己数据的过程。 总结来说，快速训练自己的数据需要建立自己的数据集（或者使用自己感兴趣的公开数据集）、将数据集的文件格式改成和要求所需一样的格式、将
安装yolov5安装命令如下下所示，包含了下载yolov5-6.1，及相关包安装命令。yolov5项目目前已经更新到6.2，支持对图像数据的分类，但使用较为麻烦，因此仅以6.1为例进行说明。安装yolov5后，切记不要安装wandb，使用该库会将自己的训练过程数据（loss和评价指标）上传到wandb.ai网站中，登录wandb.ai可以看到这些指标的可视化界面。而且，安装wandb后，运行项目都
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2024-05-30 22:22:33
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各位同学好，今天和大家分享一下YOLOV1目标检测的原理。1. 预测阶段--前向传播预测阶段就是在模型已经成功训练之后，输入未知图片，对图片预测。此时只需要前向传播运行这个模型。流程如下图，模型输入图像的shape为 [448,448,3]，经过若干个卷积层和池化层，输出特征图的shape为 [7,7,1024]；再将这个特征图拉平放到有4096个神经元的全连接层中，输出 4096 维的向量；再将
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2024-01-02 11:16:11
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# 使用 PyTorch 实现 YOLO：新手指南
YOLO（You Only Look Once）是一种快速而准确的物体检测算法。对于刚入门的开发者来说，了解如何在 PyTorch 中实现 YOLO 是一个重要的技能。下面，我们将展示实现 YOLO 的步骤，并提供所需的代码和注释。
## 流程概述
以下是实现 YOLO 的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-15 05:18:53
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YOLOv5源码yolo.py前言需要导入的包以及配置Detect模块SegmentBaseModelSegmentation Model最后 前言yolo.py这个模块是yolov5的模型搭建的相关内容,代码量并不大,模型主要需要注意的内容就是抓住不同的函数之间的调用,在哪里调用,对这一方面有一定的了解即可需要导入的包以及配置# YOLOv5 ? by Ultralytics, GPL-3.0
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2023-10-17 22:00:26
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一、前言 本文主要使用yolo v2 训练自己的车牌图片数据，并能够框出测试图片中存在的车牌区域，也即车牌检测。本文参考了博文和二、准备工作 首先需要下载正确配置好darknet， 使用./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/
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2023-11-23 15:16:22
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