目录目录一 基于腿部定位的粗略估计方法二 基于头发定位位的粗略估计方法三 基于图像图形二值化—+灰度投影法的结果四 基于kmeans聚类分割+图像处理的结果五 边缘检测+图像腐蚀操作等确定人体位置背景行人检测 目标检测 行人追踪是当前的热点应用图像处理技术，结合计算机视觉可以得到目标检测和追踪的效果，目前比较流行的是深度学习，transfmer,MLP等方法深度
1.YOLO v1 YOLO将物体检测任务当做一个regression问题来处理通过YOLO，每张图像只需要"看一眼"就能得出图像中都有哪些物体和这些物体的位置。 将图像resize到448*448 作为神经网络的输入，使用一个神经网络，直接从一整张图像来预测出bbox的坐标、box中包含物体的置信度和物体的可能性，然后进行非极大值抑制筛选Boxes。 首先利用ImageNet 1000-clas
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2024-01-02 08:41:53
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YOLO的检测流程：1. 将图片resize到448*448大小。2.将图片放到网络里面进行处理。3.进行非极大值抑制处理得到结果。YOLO不同于传统的检测算法，采用滑动窗口来寻找目标。YOLO直接采用单个卷积神经网络来预测多个bounding boxes和类别概率。YOLO存在的优点是：1.速度快。 2. 泛化能力强 ，可以广泛适用于其他测试集。3.背景预测错误率低，因为是整张图片放
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2024-05-16 06:14:43
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# YOLO人脸检测的Python实现
人脸检测是计算机视觉和人工智能领域的热门研究课题。针对这一需求，YOLO（You Only Look Once）算法凭借其高效准确的特性，逐渐成为人脸检测的热门选择。本文将带你深入了解YOLO人脸检测的原理，并用Python实现一个简单的示例。
## 1. YOLO算法简介
YOLO是一种通过回归分析直接从图像中预测检测结果的目标检测算法。与传统目标检
如果需要检测到图像里面的边缘，首先我们需要知道边缘处具有什么特征。对于一幅灰度图像来说，边缘两边的灰度值肯定不相同，这样我们才能分辨出哪里是边缘，哪里不是。因此，如果我们需要检测一个灰度图像的边缘，我们需要找出哪里的灰度变化最大。显然，灰度变化越大，对比度越强，边缘就越明显。那么问题来了，我们怎么知道哪里灰度变化大，哪里灰度变化小呢？导数，梯度，边缘信息在数学中，与变化率有关的就是导数。如果灰度图
yolov5出来的这段时间，挺火，自己试着跑了以下，速度精度确实不错，相比yolov3性能要高，相比yolov4这个咱不敢说。以下用yolov5做一个人脸识别的demo。 本文章项目代码github地址https://github.com/BlackFeatherQQ/FaceRecognition一、yolov5 yolov5的原理这个就不介绍了，网上一查一大堆，github官方源码地址http
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2023-10-25 20:04:37
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论文原文：https://arxiv.org/abs/1506.02640一、简介YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
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如果说faste
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2024-03-28 03:20:33
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对于现在的最好的检测系统来说，yolo_v1 的问题主要出现在两方面，也就是：（1）yolo_v1存在大量的错误；（2）yolo_v1 的 召回率(recall) 比较低。***科普时间***：准确率(accuracy) ：预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)精确率(precision)：这个概念是针对预测结果而言的，表示的是预测结果中的正例中有多少本身就是正
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2024-06-25 18:33:19
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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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结论放前面：现阶段最强的是 YOLOX，代码已开源YOLO最开始很简单，v2v3提供了一定的优化，v4猛堆料，v5优化了内存。 YOLO 特点yolo其他YOLO训练和检测均是在一个 单独网络中 进行。RCNN采用分离模块。包括之后的 Faster RCNNYOLO将物体检测作为一个 回归问题 进行求解，输入图像经过一次inference，便能得到图像中所有 物体的位置 和其 所属类别 及相应的
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2024-05-17 07:58:01
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作者：R语言和Python学堂 链接：https://www.jianshu.com/p/35cfc959b37c 1. 什么是目标检测？ YOLO目标检测的一个示例 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
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2019-11-27 00:31:00
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1. YOLO的亮点 前面已经介绍了R-CNN系列目标检测方法（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）。目标检测中的RCNN系列算法遵循2-stage的流程：第一步做 “region proposals”获得所有候选目标框，第二步对所有候选框做“Box Classifier候选框
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2024-04-22 16:17:44
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目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，它需要从图像或视频中检测出物体的位置和类别。近年来，深度学习技术在目标检测领域取得了显著的进展，其中一个重要的方法是基于YOLO（You Only Look Once）算法的目标检测。YOLO算法的优点是速度快，但是在检测小物体和密集物体方面存在一定的问题。因此，本文将介绍一些改进的YOLO目标检测方法，以提高其性能和效率。一、多尺度训练YOLO算法将输
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2024-02-21 15:19:41
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本文中将简单总结YOLO的发展历史，YOLO是计算机视觉领域中著名的模型之一，与其他的分类方法，例如R-CNN不同，R-CNN将检测结果分为两部分求解：物体类别（分类问题），物体位置即bounding box（回归问题）不同，YOLO将任务统一为一个回归问题。也就是相对于R-CNN系列的"看两眼"(候选框提取与分类),YOLO只需要 You Only Look Once。目标检测我们人类只需要看一
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2023-12-28 12:08:20
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发现新大陆：yolo-v3的pytorch版代码：https://github.com/ultralytics/yolov3darknet的代码和讲解：https://github.com/pjreddie/darknetyolo从v1-v4的各个版本（讲解真详细，开源贡献万岁）：https://github.com/AlexeyAB/darknetalphapose（其中有人体检测的yolo-
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2021-07-14 16:06:27
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摘要YOLO 提出了一种新的目标检测方法。在Yolo之前目标检测主要是基于滑动窗再利用分类器来执行检测。相反YOLO将目标检测框架看作是回归问题，利用单个神经网络在一次评估中直接从完整图像上预测边界框和类别概率。由于整个检测流水线是单一网络，因此可以直接对检测性能进行端到端的优化。YOLO的运行速度非常快。基础YOLO模型以45帧/秒的速度实时处理图像。网络的一个较小版本，快速YOLO，每秒能处理
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2024-05-22 10:57:15
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论文地址：[YOLO] [YOLOv2/YOLO9000] [YOLOv3] [YOLOv4]YOLO系列权重、配置文件下载地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet代码解读：[Deep Learning based Object Detection using YOLOv3 with OpenCV ( Python / C++ ) ][中文翻译]代码下载：这边
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2024-05-08 09:53:45
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文章内容： 1.在 Anaconda 环境下，进行目标检测程序（Yolov5）的下载及安装，实现 Yolov5 的整体安装； 2.通过调用手机摄像头进行简单的目标检测和识别。 目录1 任务目标2 任务环境3 Yolov5 下载安装3.1 下载 Yolov53.2 下载 Yolov5 预训练模型3.3 安装Yolov54 测试 Yolov54.1 图片检测4.2 视频检测4.3 调用摄像头检测4.4
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2024-03-23 16:50:44
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概述 时隔一年，YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection）从v1版本进化到了v2版本，作者在darknet主页先行一步放出源代码，论文在我们等候之下终于在12月25日发布出来，本文对论文重要部分进行了翻译理解工作，不一定完全对，如有疑问，欢迎讨论。博主如果有新的理解，也会更新文章。 新的YOLO版本论文全名叫“YO
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2024-06-17 16:54:28
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第四周 特殊应用：人脸识别和神经风格转换（Special applications: Face recognition &Neural style transfer）4.1 什么是人脸识别？（What is face recognition?）4.2 One-Shot学习（One-shot learning）4.3 Siamese 网络（Siamese network）4.4 Tripl
