【Deep Learning】YOLOv3: An Incremental Improvement 原理 今年 3 月分，yolo 的第三代，也就是 yolo_v3 发布了，由于今年找工作，最近才又好好的看了一遍，这里记录一下这篇论文的大概原理。1. 综述 这篇论文主要内容是对上一代 yolo 的进一步升级与改进，提出了新的网络结构以及一些小的 tricks 来整体提升 yolo 的性能，使得
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2024-09-18 21:02:12
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm第22章 K均值聚类当我们要预测的是一个离散值时，做的工作就是“分类”。例如，要预测一个孩子能否成为优秀的运动员，其实就是要将他分到“好苗子”（能成为优秀的运动员）或“普通孩子”（不能成为优秀运动员）的类别。当我们要预测的是一个连续值时，做的工作就是“回归”。例如，预测一个孩子将来成为运动员的
1. cmakelist的方式关键文件：OpenCVConfig.cmake。在opencv编译好后，所在目录中一般会有一个叫OpenCVConfig.cmake的文件，这个文件中指定了CMake要去哪里找OpenCV，其.h文件在哪里等，比如其中一行：# Provide the include directories to the caller
set(OpenCV_INCLUDE_DIRS
一、前言最近需要使用object detection，就把yolo4配置一下，这个检测效率和效果还是非常到位的。和其他各种Net对比参考图1，当然在这个时候，我也测试了Yolov5,后面会再出一个文档来讲如何配置Yolov5。对于Yolov4这会是一个系列的文章，主要分两个方向，基于ROS和非ROS的。 图1 各种Net的检测效率和精度 至于为什么会有两个方向，由
YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。现在YOLO已经发展到v5版本，不过新版本也是在原有版本基础上不断改进演化的，本文重点讲解Yolo v1算法细节。v1相比v2、v3以及其他物体检测算法，思路简单清晰，非常适合物体检测初学者上手。即使没有过任何物体检测相关知识，只需要一点卷积神经网络基础，便可以
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2024-08-31 21:17:33
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发现Qt在win下使用mingw编译器好慢，搞opencv老出问题，自己搞了个msvc的Qt版本，发现编译确实很快，配置什么的还算比较简单，分享一下。
1.需要下载的工具：
1）.Qt Creator，
http://qt-project.org ，留下网盘下载地址给那些懒得上官网的人：链接：
YOLOv5兼具速度和精度，工程化做的特别好，Git clone到本地即可在自己的数据集上实现目标检测任务的训练和推理，在产业界中应用广泛。本文主要介绍在C++中使用OpenVINO工具包部署YOLOv5-Seg模型的主要步骤。另外开源社区对YOLOv5支持实例分割的呼声高涨，YOLOv5在v7.0中正式官宣支持实例分割。本文主要介绍在C++中使用OpenVINO工具包部署YOLOv5-Seg模型
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2024-06-16 20:45:17
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目录总览anaconda3+tensorflow安装Conda使用conda常用命令conda包管理python-opencv配置 之前写python都是在命令行和idle写的，总是感觉各种不方便，装新包也遇到各种问题。今天了解到了anaconda便尝试配置，踩坑无数，记录以便以后查看。 总览anaconda： Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Pyth
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2024-03-17 10:02:01
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1.yoloYOLO: You Only Look Once。在2015年首次被提出，在2017年CVPR上，Joseph Redmon 和Ali Farhadi 又提出了YOLOv2，在这之后，又提出了YOLOv3yolo系列是One-stage 的目标检测官网地址：https://pjreddie.com/darknet/yolo/
2.yolov1论文地址：You only look onc
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2024-10-11 04:16:29
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1.1 ►OpenVINO™ 2022.1简介OpenVINO™ 工具套件2022.1版于2022年3月22日正式发布，根据官宣《OpenVINO™ 迎来迄今为止最重大更新，2022.1新特性抢先看》，OpenVINO™ 2022.1将是迄今为止最大变化的版本。从开发者的角度来看，对于提升开发效率或运行效率有用的特性有：1、提供预处理API函数。OpenVINO™&n
使用YOLOv5 opencv dnn （c++）进行对象检测YOLOv5 模型转换流程图与代码说明 |YOLOv5 OpenCV DNN导入所需库定义全局变量绘制YOLOv5预测标签预处理YOLOv5模型YOLOv5预测结果的后处理A. 筛选 YOLOv5 模型给出的良好检测B. 删除 YOLOv5 预测的重叠框4.3.6 主要功能 仅为记录下自己的学习过程，进行了注释。 YOLOv5 模型转换
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2024-08-16 17:53:50
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一 硬件条件：工作站 大版本主机 +4块 invidia 1080ti的gpu 实际测试，只能用一个，不知道四个都用的话如何设置，有知道的请告诉一下。./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpgdetect后 -i 0 或-i 1 等数字是gpu编号 二 操作系统 u
前言上一篇博客给大家介绍了使用opencv加载YOLOv5的onnx模型，但我们发现使用CPU进行推理检测确实有些慢，那难道在CPU上就不能愉快地进行物体识别了吗？当然可以啦，这不LabVIEW和OpenVINO就来了嘛！今天就和大家一起看一下如何在CPU上也能感受丝滑的实时物体识别。一、OpenVINO是什么OpenVINO是英特尔针对自家硬件平台开发的一套深度学习工具库，用于快速部
今年年初的时候曾经玩了一阵openvino yolov5量化，后来找到了这个github的大神教程完美解决GitHub - Chen-MingChang/pytorch_YOLO_OpenVINO_demoContribute to Chen-MingChang/pytorch_YOLO_OpenVINO_demo development by creating an account on Git
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2024-08-11 22:33:18
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1.研究背景针对当前银行卡号识别易受复杂背景、环境光线等因素干扰导致识别率低、不稳定的问题,提出基于YOLOv7和OpenCV的银行卡号识别方法.首先预处理数据集,收集多样式银行卡图片,批量进行拉普拉斯锐化及部分图像增强处理,标注图像;然后构建YOLOv7区域分割网络结构,将已标注好的数据集输入YOLOv7网络,优化目标尺寸损失和focal loss优化置信度损失,控制迭代计算,分割字码区域,输出
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2024-08-09 16:31:10
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导 读 本文主要介绍使用YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数（步骤 + 源码）。 实现步骤 监控摄像头可以有效地用于各种场景下的车辆计数和交通流量统计。先进的计算机视觉技术（例如对象检测和跟踪）可应用于监控录像，以识别和跟踪车辆在摄像机视野中移动。【1】安装ultralytics
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2024-08-14 20:21:14
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在本篇博文中，我将详细记录如何利用 OpenCV 和深度学习框架实现 YOLOv 系列模型在目标检测任务中的应用，同时探讨在实现过程中的数据备份、恢复、灾难场景处理、工具链集成、预防措施及最佳实践。这些内容将以系统化的方式呈现，确保在实际开发中能够高效且安全地管理数据。
### 备份策略
在数据及模型的训练过程中，备份是必不可少的环节。为了确保数据安全与连续性，我制定了以下备份计划。下表显示了
python简单用opencv打开摄像头并用yolov5模型进行物体检测1.GitHub代码 yolov5：https://github.com/ultralytics/yolov52.环境准备pip install -r requirements.txt3.示例代码import torch
# Model
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5',
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2023-06-09 14:22:58
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最近一直研究YOLOV3，原因是边缘计算的话才是将来嵌入式开发的前途。看了美国的遥感预测图，可以区分到飞机型号，确实NB，就自己也想写一个关于YOLOV3的来，顺便新手也是掌握一下整个流程。整个过程：三个部分。第一个部分是使用OPENCV3.4 测试预测的框架，第二部分是LINUX下 数据集处理，主要是采用了NWPU 10的数据集 。第三部分，由于我只有一台电脑WINDOWS， 测试开发都是在VM
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2024-04-16 13:41:13
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对于腐蚀和膨胀，看过很多理论，但是至今还是比较模糊，我的理论是模糊的话，那就不要在头痛了，记住它的用法吧，我确信我不能在这个上面研究出什么新的算法了，会用就行。自己的理解：假设图像A和核元素B，不管B是什么形状，都会有一个参考中心Bo腐蚀：用B在A上移动，B结构下的A最小的亮度值作为Bo对应的像素点的亮度值；膨胀：把“小”字改为“大”字；OPENCv里的函数：cvErode
void c
