一、环境 Ubuntu18.04 联想小新yolov5s二、前期准备2.1、安装python3.7(python版本 > 3.6)_终端运行sudo apt-get install python3.7查看python版本：python --version(ubuntu 默认自带p
在智能交通的发展中，利用深度学习和计算机视觉技术进行车辆检测变得越来越重要。本文将分享如何使用 Python 和 YOLO（You Only Look Once）算法进行车辆识别的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优及安全加固等重要步骤。
## 环境预检
我们首先需要进行环境预检查，以确保所有的软件和硬件条件都满足项目需求。
### 硬件配置
| 硬件组件 | 规格
文章目录YOLO1中文版摘要1. 引言2. 统一检测2.1 网络设计2.2 训练2.3 推断2.4 YOLO的限制3. 与其它检测系统的比较4. 实验4. 1 与其它实时系统的比较4.2 VOC 2007错误率分析4.3 结合Fast R-CNN和YOLO4.4 VOC 2012的结果4.5 泛化能力：艺术品中的行人检测5. 现实环境下的实时检测6. 结论参考文献YOLO1中文版摘要我们提出了YO
加油站视频监控智能识别分析根据Python基于YOLOv5深度学习技术，对现场画面中人员抽烟、打电话等行为，以及现场明火和烟雾等异常状态，卸油时人员离开，灭火器未正确摆放，静电释放时间不足等不规范情形实时分析。YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。虽然YOLOv5算法并没有与YOLOv4算法进行性能比较与分析，但是YOLOv5在COCO数据集上面的测试效
本次的YOLO v3实战是基于DataFountain的一个比赛：智能盘点—钢筋数量AI识别，baseline model就选用上次讲解YOLO v3理论YunYang复现的YOLO v3。本次系列也和正常我们做比赛的流程一样分为两部分，这次也是第一部分将会带大家跑通baseline（比赛的话可能会对比多个，这里仅跑YOLO v3），第二部分将会分析baseline出现的问题结合赛题背景进行改进。
图片边缘出现黑点的问题分析和解决（纹理过滤）最近在项目中遇到UI图片非透明区域边缘出现黑色杂点的问题，经过分析和纹理过滤有关，并提出解决方案，需要美术制图时特别注意。本文是此问题的分析与解决方案。问题我的项目使用的FairyGUI，然而此问题与UI框架无关。上图为出现问题的图片，一个绿色的环形图片，周围为透明。通过修改渲染所用shader，并在片源着色中修改out颜色的alpha = 1，可以获得
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2024-05-16 11:16:20
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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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前言前段时间借用神经网络和卷积神经网络实现了骰子点数的识别，但是一个很严重的问题一直困扰我，那就是当两个骰子叠在一起的时候，将两个骰子分开并不是一件简单的事情。下图是我在识别过程中产生的不能识别的，叠加在一起的图片素材。面对这些形态各异的图片，有的时候是两个骰子一个角连在一起，有的是一条边，有的是三个骰子叠在一起。所以，很难找到一个满意的办法解决这个问题。第一思路就是从原始的RGB图像着手，通过调
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2024-08-19 13:17:47
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#1.简述列举了解的编程语言及语言之间的区别？"""编程语言列举：c c# c++ python java php go区别：1.编译型语言，如c语言，整体翻译，在出现错误时最后才进行提示，修改过程要从整体去找错误2.解释型语言，如java，一行一行进行翻译，哪里出错立即提示修改，它是乱码通过解释器翻译成机器语言"""
#2.列举python2和python3的区别
"""
1.python2源码
何为 YOLO（You Only Look Once) YOLO [点击] 充满青春暗示的另一面，更是一个强大物体检测算法的简称，其算法结合了速度与准确度，近期更推出了第三版的 model 供大家参考，大幅度提升了前一版的性能。作者为一位资深 computer scientist: Joseph Chet Redmon 精通数据科学，编程等工作，与另外四名伙伴一同开发
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2023-10-27 23:29:11
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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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# 深度学习识别图像中的黑点
## 介绍
在图像处理领域，深度学习已经成为一种非常强大的工具。它可以帮助我们自动识别和处理图像中的各种特征和问题。本文将介绍如何使用深度学习来识别图像中的黑点。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[收集图像数据] --> B[准备数据集]
B --> C[构建深度学习模型]
C --> D[训练模型]
原创
2024-02-16 09:15:22
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百度为大家提供了计算机视觉模型。能够识别图像中的相关物体。给大家介绍计算机视觉工具，EasyDL是能够识别物体，图像分类的工具，可以在线，也可以本地下载，本地下载大概1.5G。图像识别真实距离。图片真实距离/物体真实距离=图像物体之间距离/物体真实之间距离。Hi，欢迎来到百度EasyDL图像目前EasyDL图像共支持训练3种不同应用场景的模型：图像分类识别一张图中是否是某类物体/状态/场景。可以识
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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YouOnly Look Once:Unified,Real-Time Object DetectionYOLO（You only look once）：将物体检测重新绘制作为一个简单的回归问题，直接从图像像素生成bounding box的坐标和类的预测。Using our system, you only look once at an image to predict whatobjects
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2023-11-03 19:19:12
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目录
print两种写法打印pytorch权重python os.path globnp.unique(b) numpy 去重根据标签图和颜色表显示标签图 print两种写法print('[Epoch: %d, numImages: %5d]' % (epoch, i * self.args.batch_size + image.data.shape[0]))
prin
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
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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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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结果图：一、从官方依次下载文件并解压：对于新手稍微提一下，这个数据集是通过下载下来的链接下载的。直接输入网址，打开既开始下载！.json文件不是下载，是复制。点开链接，创建一个.json文件，复制到里面即可。（我也不知道为啥，反正我下载的时候就这样） 我们会发现训练集为30000张图片，验证集为10000张图片。注意：（.json文件不是下载，是复制。点开链接，创建一个.json文件，复制到里面即
