文章目录1 模仿在线预览1.1 背景需求1.2 具体实现1.2.1 安装必备工具组件1.2.2 软件开发过程2 模仿文库2.1 基本说明2.2 基本代码2.2.1 doc转pdf2.2.2 swftools将PDF转换swf2.2.3 flexPaper显示swf 1 模仿在线预览1.1 背景需求Java+FlexPaper+swfTools仿百度文库文档在线预览系统设计与实现 假客户要求，上传
YOLO v1到YOLO v4（下） Faster YOLO使用的是GoogleLeNet，比VGG-16快，YOLO完成一次前向过程只用8.52 billion 运算，而VGG-16要30.69billion，但是YOLO精度稍低于VGG-16。 Draknet19 YOLO v2基于一个新的分类
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2020-05-07 08:59:00
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计算机视觉概述1963年，计算机视觉之父拉里·罗伯茨首次描述了用计算机从2D图像中理解和构造物体3D信息的过程，开创了计算机视觉领域。随后在20世纪的缓慢进展中，科学家逐渐将研究方向从物体3D建模转入基于特征的物体识别。直到2012年AlexNet的问世，给人工智能带来巨大的腾飞，也使得世界重燃对计算机视觉的兴趣。之后短暂的10年里，计算机视觉遍地开花，在分类、分割、检测、图像分析、面部识别、导航
YOLO v1到YOLO v4（上） 一. YOLO v1 这是继RCNN，fast-RCNN和faster-RCNN之后，rbg（RossGirshick）针对DL目标检测速度问题提出的另外一种框架。YOLO V1其增强版本GPU中能跑45fps，简化版本155fps。 论文下载：http://a
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2020-05-07 08:35:00
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在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）算法因其高效的目标检测能力而备受关注。YOLO通过将目标检测视为一个回归问题，在一次前向传播中从图像中提取边界框和类概率，实现了实时演示。这使得YOLO成为了众多计算机视觉应用中的首选解决方案。本篇博文将系统地介绍YOLO算法，从背景描述到性能优化，涵盖其技术原理、架构解析以及源码分析，深入剖析其工作机制和优化潜力。
**背景描述
论文题目《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Dete
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2022-10-17 14:49:36
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YOLOv4-large在COCO上最高可达55.8 AP！速度也高达15 FPS！YOLOv4-tiny的模型实现了1774 FPS！（在RTX 2080Ti上测试）作者单位：YOLOv4原班人马
1、简介
基于CSP方法的YOLOv4目标检测方法，可以上下缩放，并且适用于小型和大型网络，同时保持速度和准确性。基于此本文提出了一种网络缩放方法，该方法不仅可以修改深度、宽度、分辨率，还可以修改
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2021-09-15 16:26:37
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目录计算机视觉的发展历程卷积神经网络卷积（Convolution）卷积计算填充（padding）步幅（stride）感受野（Receptive Field）多输入通道、多输出通道和批量操作飞桨卷积API介绍卷积算子应用举例池化（Pooling）ReLU激活函数批归一化（Batch Normalization）丢弃法（Dropout）小结计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的科学学科，具体的说，
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2023-07-21 16:11:43
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YOLO v4分析 YOLO v4 的作者共有三位：Alexey Bochkovskiy、Chien-Yao Wang 和 Hong-Yuan Mark Liao。其中一作 Alexey Bochkovskiy 是位俄罗斯开发者，此前曾做出 YOLO 的 windows 版本。 那么，YOLOv4
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2020-04-30 10:14:00
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在上一篇文章，我们带领大家在Windows上实现了YOLO v4，大
原创
2022-11-15 10:06:07
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1、Pytorch Yolo V3使用PyTorch实现的YOLO v3对象检测算法https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v32、Yolov3 Tf2在Tensorflow 2.0中实现的YoloV3https://github.com/zzh8829/yolov3-tf23、Yolo_v3_tutorial_from_scr
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2022-12-28 14:00:05
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好多开发者希望搞明白OpenCV 和YOLO区别，实际上，二者在计算机视觉领域都有广泛应用，但它们有很大的不同。一、OpenCV概述OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它提供了大量的图像处理和计算机视觉算法，包括图像滤波、边缘检测、特征提取、目标检测、图像分割等。OpenCV 支持多种编程语言，如 C++、P
原创
2024-10-10 10:47:29
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OpenCV 和 YOLO 在计算机视觉领域各有特点和优势。OpenCV 是一个功能强大的计算机视觉库，提供了广泛的
计算机视觉基础概念基本概念基本任务发展技术图像分类目标检测目标跟踪语义跟踪实例分割 以前对于计算机视觉的理解主要是图像的分类识别，随着了解的深入才发现除了简单的图像分类，还有图像分割、检测和跟踪等任务，借此机会简单梳理下计算机视觉的一些基础，弥补知识空白。 概念基本概念什么是计算机视觉？计算机视觉是以图像（视频）为输入，以对环境的表达（representation）和理解为目标，研究图像信息组
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2023-07-31 14:46:26
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1. YOLO V4算法分析1.1 网络结构图Yolo v4的结构图和Yolo v3相比，多了CSP结构，PAN结构。 蓝色框中为网络中常用的几个模块：CBM：Yolo v4网络结构中的最小组件，其由Conv（卷积）+ BN + Mish激活函数组成。CBL：Yolo v4网络结构中的最小组件，其由Conv（卷积）+ BN + Leaky relu激活函数组成。Res unit：残差组件，借鉴Re
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2024-06-03 20:50:19
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1、YOLO v5网络结构2、输入端3、Backone网络4、Neck网络5、Head网络1、YOLO v5网络结构图 1 YOLO v5网络结构图由上图可知，YOLO v5主要由输入端、Backone、Neck以及Prediction四部分组成。其中：(1) Backbone：在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。(2) Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递
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2024-08-09 19:21:08
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本文主要讲述了在Windows10环境下使用yolov3训练模型的具体步骤 本文主要包括以下内容：一、程序下载与准备（1）yolov3下载（2）训练集文件夹创建（3）预训练权重下载二、环境搭建（1）pytorch安装（2）将pytorch应用到工程（3）requirements中的依赖包安装（4）环境搭建可能遇到的问题1.遇到错误 ERROR: Could not build wheels for
（1）基于区域的跟踪算法基于区域的跟踪算法基本思想是：将目标初始所在区域的图像块作为目标模板，将目标模板与候选图像中所有可能的位置进行相关匹配，匹配度最高的地方即为目标所在的位置。最常用的相关匹配准则是差的平方和准则，(Sum of Square Difference，SSD)。
起初，基于区域的跟踪算法中所用到的目标模板是固定的，如 Lucas 等人提出 Lucas-Kanade 方法，该方法利
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2017-05-16 21:28:00
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数据驱动的图像分类数据集图像的构建在收集数据集之前，我们需要知道对于图像分类，哪些因素会影响计算机对于图像的识别，也就是跨越**“语义鸿沟”**（即如何将我们人类所看到的高层意思转换为计算机所识别的低二进制） 影响计算机对于图像处理的因素1.视角 对于人来说，从不同的角度看一张图片能很好的识别出是否是同一个物体，而对于机器提取同一物体的不同角度的特征是困难的。2.光照 在不同的光照条件下，同一物体
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2024-02-23 11:00:19
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计算机视觉任务是一个相对复杂的过程，通常需要进行以下几个步骤：数据收集和准备：首先，需要收集相关的图像或视频数据，并对数据进行预处理和清理，以确保数据的质量和可用性。这个过程可以包括图像去噪、裁剪、旋转、缩放等处理方式。特征提取：特征提取是计算机视觉任务的重要一步，通常需要通过图像处理算法，将图像转换为数字向量。可以使用各种特征提取技术，例如HOG特征、SIFT特征、SURF特征等。模型选择：选择
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2023-09-06 21:07:36
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