01背景及预期目标在无人机航拍领域中，为了实现追踪拍摄，目标检测和追踪必不可少，因此，目标检测和追踪技术是无人机航拍领域的重要研究方向。在本项目中，我们将yolov3目标检测方法和kcf目标跟踪方法相结合，预期实现利用安装在无人机上的相机采集的视频图像作为输入，控制无人机对图像范围内的地面目标进行检测和跟踪。YOLO（You Only Look Once, YOLO）是一个端到端的单阶段目标检测算
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
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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RCNN一种把目标图像分割转化为CNN分类问题进行目标检测的方法。 Ross B. Girshick的RCNN使用region proposal（具体用的是Selective Search Koen van de Sande: Segmentation as Selective Search for Object Recognition）来得到有可能得到是object的若干
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
分别用opencv和yolo3实现口罩佩戴的状态检测,附代码和数据集一、基于opencv实现口罩佩戴检测1.环境配置2.项目介绍3.相关源码4.相关补充二、基于yolo3实现口罩佩戴检测1. yolo3基本原理1.1 yolo3实现思路1.2 yolo3原论文翻译版1.3 yolo3教学视频2.环境配置环境的测试：3.相关源码和数据集4.用yolo3模型训练自己的数据集 很多小伙伴想要数据集，补
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2023-11-30 17:16:50
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SSD是YOLO的强大竞争对手，它一方面证明了实时处理的更高准确性。与基于区域的探测器相比，YOLO的定位误差更高，召回率（衡量所有物体的定位效果）更低。YOLOv2是YOLO的第二个版本，目的是在提高准确性的同时又要使其更快。精度提升批量标准化 在卷积层中添加批处理规范化。这消除了辍学的需求，并将mAP提升了2％。高分辨率分类器 YOLO培训分为两个阶段。首先，我们训练像VGG16这样的分类器网
Fast-Rcnn和YOLO的区别及mAP值的计算算法分类：YOLO所属类别为one-stage，Fast-Rcnn所属类别为two-stagetwo stage：
先进行区域生成，该区域称为region proposal（RP，一个有可能包含物体的预选框）；再通过卷积神经网络进行样本分类，精度高，适合做高检测精度的任务任务流程：特征提取—生成RP—分类/定位回归常见two stage：
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2024-05-06 11:01:14
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Selective Search for Object Recognition Selective Search for Object Recognition(菜菜鸟小Q的专栏) Selective Search for Object Recognition(Surge) Selective Search for Object Recognition(原始论文)&n
创新点YOLO将物体检测作为回归问题求解。基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。从网络设计上，YOLO与rcnn、fast rcnn及faster rcnn的区别如下：[1] YOLO训练和检测均是在一个单独网络中进行。YOLO没有显示地求取region proposal的过程。而rcnn/fast rcnn 采用分离的模块（独立于网络之外的selec
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2024-02-26 10:26:42
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一、YOLO这是继RCNN，fast-RCNN 和 faster-RCNN之后，rbg（Ross Girshick）大神挂名的又一大作，起了一个很娱乐化的名字：YOLO。 虽然目前版本还有一些硬伤，但是解决了目前基于DL检测中一个大痛点，就是速度问题。 其增强版本GPU中能跑45fps，简化版本155fps。论文下载：http://arxiv.org/abs/1506.02
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2024-08-20 21:46:50
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部署Openvino在win平台上走了不少坑，这里将从第一步开始进行，避免以后遗忘。第一步肯定是先把yolo5的工程跑通啦,基本上7.0运行一下会自动下载各种，非常方便，基本不存在复杂的配置过程。跑通后需要pip一下export.py所需要的openvino包： openvino：这一般是OpenVINO的主要安装包，它包含了一系列的工具，库，和插件，用于优化，执行和部署各种深度学习模型
一、总概学习opencv和深度学习也有一段时间了，也做了不少笔记，乱七八糟的，很多已经忘了，趁有空，赶紧写写博客，分享给更多的喜欢计算机视觉的同学入门。最主要的是自己回顾一下所学。以下的都是自己的一些理解笔记，未免会出错，有不对的地方，望帮忙指正，一起学习讨论。二、几种目标检测方法的总结（1）传统的基于滑动窗口的目标检测： 使用滑动窗口，对图片进行多次扫描，找出置信度高的区域。也称级别检测，逐步找
上一个学习笔记中对Mat进行了详细的介绍，并且简单介绍了Mat元素访问的3种基本方法，通过ptr行指针、data数据指针和at模板函数。本章以二维矩阵为例，对各种访问方式进行详细的介绍，并给出各种访问方式在debug模式下的效率对比结果。1、执行时间获取要比较执行效率，就要获取某一段程序执行的时间，可以利用opencv提供的c接口和c++接口两种方法，都是利用系统计数和单位时间计数频率计算。第一种
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2024-03-29 07:31:51
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文章目录1. 依赖类库2. 相关下载(可跳过本步,依据后面步骤按需下载)3. 源码调试3.1 下载源码3.2 下载预训练模型3.3 下载数据集4. 运行代码4.1 用VSCode打卡项目文件夹4.2 运行测试代码5. 问题5.1 若提示页面文件太小，无法完成操作，则需要调高虚拟内存大小。5.2 若提示错误：BrokenPipeError，将utils/datasets.py的87行的num_wo
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2024-10-18 07:17:49
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# YOLO与Python：快速目标检测的科普
## 引言
在计算机视觉领域，目标检测是重要的研究方向之一。YOLO（You Only Look Once）作为一种实时目标检测技术，以其快速和高效的特性受到广泛关注。本文将探讨YOLO在Python中的实现，并提供一些示例代码，以帮助读者理解其工作原理和应用场景。
## YOLO概述
YOLO是一种基于深度学习的目标检测方法，它通过将目标检
这里写自定义目录标题运行环境源码下载欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出
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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