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
**摘要**近年来，卷积神经网络在人脸检测方面取得了巨大的进展。虽然许多人脸检测器使用专为人脸检测而设计的设计，但我们将人脸检测视为一般的目标检测任务。我们在YOLOv5对象检测器的基础上实现了一个人脸检测器，称为YOLO5Face。我们在其中加入了一个五点标志性回归头部，并使用了翼损失函数。我们设计了不同模型大小的检测器，从大模型到超小模型，以实现对嵌入式或移动设备的实时检测。在WiderFac
AVA数据集随便说说：最近开始搞动作识别（action recognition），发现很多框架都选择会兼容AVA格式都数据集，然后就开始研究这个数据集，发现还是有点复杂的，动作的分类、自动打框、追踪之类的。恰好YOLOv8最近可以自动进行track了，似乎可以一次实现完整的数据集构建。所以就开始研究这个内容，再把东西发一下，希望可以对大家有帮助。这篇就先主要介绍一下AVA的数据集的基本内容，以及论
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2024-04-16 21:55:50
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目标检测是计算机视觉领域的一大任务，大致分为一阶段目标检测与两阶段目标检测。其中一阶段目标检测模型以YOLO系列为代表。最新的YOLOv5在各个数据集上体现出收敛速度快、模型可定制性强的特点，值得关注。本文主要讲解如何从零训练自己的YOLOv5模型与一些重要参数的含义。本文的训练数据使用的是开源数据集SHWD，已上传开源数据平台Graviti，在文末可下载。在学习或研究目标检测的同学，后台回复“2
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2024-03-14 20:53:20
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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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目录YOLOv5的详细结构图YOLOv5中的BottleneckYOLOv5的 6.0版本相较于5.0版本的改动：FPN和PAN结构YOLOv5的结构图YOLOv5中的Bottleneck BottleNeck1：先是1x1的卷积层（conv+batch_norm+silu)，然后再是3x3的卷积层，最后通过残差结构与初始输入相加。BottleNeck2：先是1x1的卷积层（conv+b
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2024-10-22 15:51:57
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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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目录一、Yolo模型简介二、Java调用Yolo模型的方法1. 安装OpenCV2. 下载Yolo模型文件3. 编写Java代码三、Yolo模型的应用场景1. 自动驾驶2. 安防监控3. 医疗诊断4. 工业生产四、总结五、示例代码七、DL4J一、Yolo模型简介Yolo（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以在一张图像中同时检测出多个目标，并给出它们的位置和
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2023-09-10 10:37:15
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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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导读YOLO系列是基于深度学习的回归方法，本文详细介绍了从YOLOv1至最新YOLOv5五种方法的主要思路、改进策略以及优缺点。 YOLO官网：
https://github.com/pjreddie/darknetYOLO v.s Faster R-CNN1.统一网络:YOLO没有显示求取region proposal的过程。Faster R-CNN中尽管RPN与fas
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
文章目录摘要1.网页功能与效果2.绪论2.1研究背景及意义2.2 国内外研究现状2.3 要解决的问题及其方案2.3.1 要解决的问题2.3.2 解决方案2.4 博文贡献与组织结构4原理与代码介绍4.1 YOLOv8算法原理4.2模型构建4.3训练代码5. 实验结果与分析5.1 训练曲线5.2混淆矩阵5.3 YOLOv8/v7/v6/v5对比实验6. 系统设计与实现6.1 系统架构概览6.2 系统
本次的YOLO v3实战是基于DataFountain的一个比赛：智能盘点—钢筋数量AI识别，baseline model就选用上次讲解YOLO v3理论YunYang复现的YOLO v3。本次系列也和正常我们做比赛的流程一样分为两部分，这次也是第一部分将会带大家跑通baseline（比赛的话可能会对比多个，这里仅跑YOLO v3），第二部分将会分析baseline出现的问题结合赛题背景进行改进。
加油站视频监控智能识别分析根据Python基于YOLOv5深度学习技术，对现场画面中人员抽烟、打电话等行为，以及现场明火和烟雾等异常状态，卸油时人员离开，灭火器未正确摆放，静电释放时间不足等不规范情形实时分析。YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。虽然YOLOv5算法并没有与YOLOv4算法进行性能比较与分析，但是YOLOv5在COCO数据集上面的测试效
一、环境 Ubuntu18.04 联想小新yolov5s二、前期准备2.1、安装python3.7(python版本 > 3.6)_终端运行sudo apt-get install python3.7查看python版本：python --version(ubuntu 默认自带p
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
