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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视学算法报道 编辑：Aeneas 好困【导读】这个AI算法竟然可以听声辨新冠，而且准确率高达89%！新冠病毒的出现，真算是打开了潘多拉的魔盒。如今不断新出现的变种，打乱了整个地球人的生活。新冠之前那种不戴口罩的生活，也许再也回不去了。最近，科学家们有了一个新发现，或许未来可以让我们告别捅嗓子眼儿的日子。在西班牙巴塞罗那举行的欧洲呼吸学会国际会议上，一项研究显示，
# YOLO模型移植Android的挑战与解决方案
在深度学习应用日益广泛的今天，YOLO（You Only Look Once）作为一种有效的目标检测算法，已被许多开发者在各类项目中广泛使用。然而，在Android环境中移植YOLO模型往往会遇到一系列困难。本文将探讨YOLO移植到Android过程中的具体问题，并提供解决方案。
## 一、YOLO模型简介
YOLO是一种实时目标检测系统，
YOLOv1部分我们梳理一下YOLO系列通用的技术。一句话概括YOLO的原理将输入图像划分为S*S(最终feature map的大小)个grid cell,每一个cell预测B个bounding boxes，以及C个类别概率。训练过程中，ground truth的中心落在哪个grid cell中，那个grid cell就负责预测这个ground truth框。grid cell如何预测每个网络(g
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基于CNN的象棋棋子识别数据集数据集介绍数据预处理卷积神经网络什么是卷积神经网络举个例子本篇博客用到的卷积神经网络模型代码及结果展示代码结果展示 数据集数据集介绍本篇博客采用的数据集是中国象棋棋子数据集，包含十种棋子分别是帅、仕、象、马、炮、车、兵、卒、将、相。 每个分好类的文件夹里有719张128x128像素的图片，形状一样，但是旋转角度不同。 数据来源，和鲸社区开放数据集,可以点击下面链接获
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2024-07-10 19:24:21
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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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2023-09-10 10:37:15
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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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安卓自动化工具程序设计之[识别区域提取] python + uiautomator2 + Open CV一、设计需求二、所需工具三、程序设计过程与思路四、工具使用讲解五、程序源码六、写在最后 一、设计需求 在安卓自动化控制中我们经常有需要用到精确控制的场景，比如点击控制时，如果让程序在特定的场景精确的点击某个位置而不出错。在这种场景中就需要让程序知道什么时候点击什么地方。 例如：目前最常见
YOLOv11. 介绍论文名称:You only look once unified real-time object detection论文链接2. 基本思想YOLOv1是典型的目标检测one stage方法，在YOLO算法中，核心思想 就是把物体检测（object detection）问题处理成回归问题，用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测bounding box和类别概率。用回归的
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2024-03-20 10:37:47
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YOLO框架概述YOLO（You only look once）是一种目标检测算法，目标检测算法分为两大任务：目标分类和定位，YOLO创造性的将候选区和对象识别这两个阶段合二为一，看一眼图片（不用看两眼）就能知道有哪些对象以及它们的位置。实际上，YOLO并没有真正去掉候选区，而是采用了预定义的候选区，通过筛选找到图片中某个存在对象的区域，然后识别出该区域中具体是哪个对象。因此其仅仅使用一个CNN（
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2024-02-12 07:53:32
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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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POI数据在现在的城市规划过程中是比较容易可以获取的数据，同时利用POI数据可以进行城市中心区，城市商业区以及城市功能分区等一系列分析。通过这些分析结果与城市现状卫星图以及城市规划图纸进行比对，为城市规划设计提供思路。1.POI数据收集POI数据来源一般来自于地图公司，如百度地图，高德地图和谷歌地图。这次我们的数据来源于百度地图。获取的方式有两种，一种是通过POI插件下载，一种是py
v2 用coco数据集训练后，可以识别80个种类。Yolo9000可以使用coco数据集+ImageNet数据集联合训练，可以识别9000多个种类，但核心都是yolov2的算法。（1）batch normlization a)在目前的网络结构中，BN逐渐变成了标配，在YOLO的每个卷积层中加入BN之后，MAP提升了2%，并且除了Dropout。（2）相比v1的改进 a)在v1中，网络的backbo
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
业界对于目标检测的热度只增不减，但目前的框架也难于逾越RCNN系列、SSD、YOLO系列这三座大山，很多新的方法也是在此基础上做一些改进，所以有必要做一些整理，方便自己后续查看，这里先对YOLO系列做一些整理。没看过文章的可以回头细细品味下yolo-v1(发表于2016.5)、yolo-v2(发表于2016.12)、yolo-v3(发表于2018.4)这是继RCNN系列（two-stage）后针对
摘要：本案例将在ModelBox中使用YOLO v3模型，实现一个简单的口罩检测应用作者： 孙小北。本案例将使用YOLO v3模型，实现一个简单的口罩检测应用代码：https://github.com/sunxiaobei/modelbox_gallery代码tag：v1.5 mask_det_yolo3，v1.5.1 mask_det_yolo3_camera开发准备开发环境安装和部署，前面环境
YOLOv1基本原理： YOLO将输入图像分成SxS个格子，若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子，那么中心位置所在的这个格子就负责检测出这个物体。 1. 将输入图像分成SxS grid，原作者论文中取S=7，即分成7*7 grid。2. 对于每个网格，产生两种候选框
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2024-10-19 12:26:54
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