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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# 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
# 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
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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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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# 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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在当今计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）由于其高效的目标检测能力而备受关注。本文将深入探讨如何使用Python实现YOLO模型，包括从安装到代码实现的过程中可能遇到的问题及解决方案。
## 问题背景
近年来，计算机视觉技术的应用场景不断扩展，从自动驾驶到安防监控，甚至是智能家居，YOLO技术因其高效性受到越来越多行业的关注。然而，在实际部署和应用YOLO进行目标检
# 使用 YOLO 识别后的图片获取方案
YOLO（You Only Look Once）是一种实时物体检测系统，它能够在图像中快速识别并定位对象。在许多应用场景中，我们需要从识别后的图片获取信息，比如提取物体的位置信息或保存识别后的图片。本文将介绍如何使用 Python 和 YOLO 进行目标识别后，提取和保存识别结果的具体方案。
## 一、环境准备
在开始之前，我们需要安装相关的 Pyt
yolo(2016.5)论文综述 摘要：两步检测网络都是使用了两次分类器（第一次分前景、背景，第二次分类别），Yolo将目标检测界定为框回归和框的类别概率回归问题。 与fast r-cnn比yolo的定位损失很大，但是很快（45fps）。1、 引言 r-cnn复杂，还要多步训练训练。 YOLO很清爽简单，直接输入一张图片，就预测有什么物体存在并且在什么位置。 yolo优点： 1） 快，titan
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2024-08-07 12:55:45
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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
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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前段时间跟着吴恩达大牛的视频学了深度学习，做了课后的作业“YOLO算法实现自动驾驶的车辆检测”。最近面试被问到YOLO算法的Anchor box是如何实现的，突然发现自己对YOLO算法还是不够深入了解。下面就YOLO算法进行梳理。 YOLO算法的优点： 1. YOLO的速度非常快。YOLO的流程简单，速度很快，可以实现实时检测。 2. YOLO是基于图像的全局信息进行预测的。这一点和基于
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2023-11-29 17:18:46
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原本以为学习SLAM就和机器学习说拜拜了，没想到SLAM还是可以结合机器学习的，YOLO3是我接触的第一个机器学习框架，在这里记下其在Ubuntu虚拟机下的使用方法，仅供参考。1.安装YOLO3YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。 可以打开终端，从作者大大的github上clone下YOLO3：g
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2024-10-11 05:01:25
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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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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
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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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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1.安装Anaconda3 要点：All users, Add lib to system path cmd -> "conda -V" >>>4.10.1 2.安装Pycharm 3.创建虚拟环境 anaconda -> "conda create -n yolov5 python==3.8" -> "y" 【yolov5可以自己改！】 4.打开虚
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2024-03-03 09:04:48
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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
