什么是YOLO？YOLO 是“You Only Look Once”一词的缩写。这是一种算法，可以（实时）检测和识别图片中的各种对象。YOLO 中的对象检测是作为回归问题完成的，并提供检测到的图像的类别概率。YOLO 算法采用卷积神经网络 (CNN) 实时检测物体。顾名思义，该算法只需要通过神经网络进行一次前向传播即可检测物体。这意味着整个图像中的预测是在单个算法运行中完成的。CNN 用于同时预测
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2024-03-15 10:59:21
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这里主要介绍在C++中使用OpenVINO工具包部署YOLOv5模型，主要步骤有：配置OpenVINO C++开发环境下载并转换YOLOv5预训练模型使用OpenVINO Runtime C++ API编写推理程序下面，本文将依次详述1.1 配置OpenVINO C++开发环境配置OpenVINO C++开发环境的详细步骤，请百度1.2 下载并转换YOLOv5预训练模型下载并转换YOLOv5预训练
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2024-05-14 06:23:23
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1.研究背景与意义随着工业化的快速发展，金属制品在各个领域的应用越来越广泛。然而，由于金属材料的特殊性质，例如易受腐蚀、疲劳、热胀冷缩等，金属制品在使用过程中容易出现各种缺陷，如裂纹、气孔、夹杂物等。这些缺陷不仅会降低金属制品的强度和耐久性，还可能导致严重的事故和损失。因此，金属缺陷检测成为了工业生产中非常重要的一环。传统的金属缺陷检测方法主要依赖于人工目视检测，这种方法存在着许多问题。首先，人工
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2024-08-06 18:51:02
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本文原创首发于极市平台公众号，如需转载请私信作者YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的意思。YOLACT是2019年ICCV会议论文，它是在现有的一阶段（one-stage）目标检测模型里添加掩模分支。而经典的mask-rcnn是两阶段实例分割模型是在faster-rcnn(两阶段目标检测模型)添加掩模分支，
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2024-05-09 14:57:25
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YOLO的设计理论YOLO 全称叫 You Only Look Once。是目标检测中 one stage 的典型之作。此外，目标检测的流派还有 two-stage，如 RCNN 系列；以及anchor free，如cornnet、centernet。其实 YOLO 就是通过一系列的卷积操作来实现端到端的目标检测。YOLO 会将图片划分为 S x S 的网格(grid)，每个网格负责检测落入其中的
## 使用 PyTorch、OpenCV 和 YOLO 实现目标检测的完整指南
在计算机视觉领域，目标检测是一项重要的任务。使用 YOLO（You Only Look Once）模型可以快速而精准地进行目标检测。本教程将指导你如何利用 PyTorch 和 OpenCV 实现 YOLO 进行目标检测。
### 流程概述
在开始之前，我们需要了解实现这一目标的整体步骤。以下是完成任务的流程：
1.研究背景与意义随着城市化进程的加快和交通流量的不断增加，交通安全问题成为了一个日益突出的社会问题。其中，交通道路上的三角锥是一种常见的交通安全设施，用于标记道路施工、交通事故现场、道路封闭等情况。然而，由于道路规模庞大、人力资源有限，对于三角锥的监测和管理往往存在一定的困难。传统的三角锥监测方法主要依赖于人工巡查，这种方法效率低下、成本高昂且易出错。因此，研发一种基于计算机视觉技术的交通道路三
编译的安装顺序是，CUDA+CUDNN（安装包与压缩包不要删除，不要删除，不要删除，防止踩坑的后备）,然后是VisualStdio，其次是OPENCV + 扩展库，最后是cmake。环境变量配置，。其中，CUDA与OPENCV都需要进行环境配置，这对于以后的编译十分重要。CUDA可以从nvidia官网进行安装，然后cudnn下载cuDNN Library for Windows (x86)即可，将
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2024-08-05 14:33:50
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openvino+yolov5的检测优化及其在考勤机上的应用1、简介2、安装yolov53、配置Pytorch环境(1)、在开始界面中打开Anaconda Prompt(2)、输入命令：4、配置到Pycharm(1)、打开Pycharm(2)、打开File--Settings(3)、打开环境配置界面(4)、加入环境(5)、设置环境为Pytorch4、pt模型转onnx模型(1)、安装openvi
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2024-10-17 11:00:44
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otsu法（最大类间方差法，有时也称之为大津算法）使用的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最大，每个部分之间的灰度差异最小，通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分。 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化。otsu算法被认为是图像分割
一、当前配置Win10 专业版 x64位、vs2017 、Opencv4.0、 Cuda10.0、cuDNN7.4.1二、环境配置流程darknet是一个用c和cuda编写的开源神经网络框架，可以用它来训练或是推理。yolo是一种对象检测模型，对象检测就是在一张图像中找出若干对象，比如一只猫或者一只狗，并指出他们在图像中的具体位置。将darknet与yolo结合，对图像进行识别，准确率有了很大的提
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2024-08-14 10:22:18
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YOLO definition首先我们要了解什么是YOLO？YOLO 是一种使用全卷积神经网络的实时目标检测算法，它是 You Only Look Once的缩写。与其他目标检测的算法相比，YOLO在一个网络模型中完成对图像中所有对象边界框和类别预测，避免了花费大量时间生成候选区域。它的强项是检测速度和识别能力，而不是完美地定位对象。与目标识别算法不同，目标检测算法不仅需要预测目标的类标
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2024-06-06 10:52:08
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Fast特征检测，特点是速度很快，只需要对比几个像素，就可以判断是否为关键点。
OpenCV提供的调用接口也很方便
vector<KeyPoint> keypoints;
int threshold = 1
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2024-03-12 17:14:15
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# 教你在 Android 中安装 OpenCV 和 YOLO
在计算机视觉领域，OpenCV 和 YOLO(You Only Look Once) 是两个非常重要的工具。OpenCV 用于图像处理，而 YOLO 是一种目标检测算法。在这篇文章中，我将逐步教你如何在 Android 中安装 OpenCV 和 YOLO。整个流程将分为多个步骤如下表所示。
| 步骤 | 描述
今天实现了openface训练了自己第一个人脸识别的模型，实现过程中参照了这个博客帮了我大忙 http://www.vccoo.com/v/2ed520实现的过程和结果如下：前提：我的这台机子已经配置过了openface+dlib，所以我不用太为环境而担忧。环境在实现的过程中就出现了一个错 误：/home/zpj/torch/install/bin/luajit: /home/zpj/
今天跟大家介绍一篇YOLO风格浓郁的论文，来自慕尼黑工业大学的学者受人类视觉的启发，提出一种快速实时的视频动作定位方法You Only Watch Once（YOWO），达到了目前最好的效果，而且代码将开源。下面为作者信息：视频动作定位是在视频中定位出正在执行动作的主体并识别出动作的问题。请看下面这幅动图：很显然该问题包括：在多帧中定位主体和动作分类。在对关键帧（当前帧）进行动作分类时，很显然要考
目录一、前言二.正文2.1定义颜色2.2目标检测主代码详解2.3读取视频or图片进行检测注意：opencv-python 本文使用的版本为4.5.2.52 一、前言 YOLO系列是one-stage且是基于深度学习的回归方法，而R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN等是two-stage且是基于深度学习的分类方法。YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4
yolov5-v6.1-opencv-onnxrun: 简易高效的YOLOv5模型部署工具该项目是一个基于YOLOv5 v6.1版本、OpenCV和ONNX运行时的实时物体检测解决方案。它提供了一种便捷的方式，让你能在各种平台上快速地部署并运行YOLOv5模型，特别是对于那些希望在实际应用中利用深度学习进行物体检测的开发者来说，这是一个非常有价值的选择。技术分析YOLOv5YOLO（You Onl
文章目录1、YOLOv6介绍1.1、概述1.2、关键技术1.2.0、网络结构1.2.1、表征能力更强的 RepBi-PAN Neck 网络1.2.2、全新的锚点辅助训练（Anchor-Aided Training）策略1.2.3、无痛涨点的 DLD 解耦定位蒸馏策略1.3、总结2、测试2.1、官方项目测试2.2、opencv dnn测试2.3、测试统计 1、YOLOv6介绍1.1、概述2023年
%config IPCompleter.greedy=True ----#Tab键代码自动生成opencv-python测试opencv导入是否成功import cv2
img = cv2.imread("C:/Users/JD/Pictures/Saved Pictures/2.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow("image", img)
cv2.
