当前，将AI或深度学习算法（如分类、目标检测和轨迹追踪）部署到嵌入式设备，进而实现边缘计算，正成为轻量级深度学习算法发展的一个重要趋势。

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种用于目标检测的深度学习模型，旨在实时检测图像或视频中的多个对象。

主要在数据集制作，训练的步骤和目标检测是一样的1.数据集标注主要使用rolabelimg工具，这个工具不能在线安装得下载源代码然后运行标注好数据保存会是一个xml文件2.把xml文件转换成dota的xml

1.摘要目标检测是计算机视觉主要应用方向之一。目标检测通常包括两方面的工作，首先是找到目标，然后就是识别目标。

一、概述首先通过前面对计算机视觉领域中的卷积神经网络进行了解和学习，我们知道，可以通过卷积神经网络对图像进行分类。如果还想继续深入，会涉及到目标定位(objectlocation)的问题。在图像分类的基础上(Imageclassification)的基础上，除了判断图像中的物体类别是什么，还需要给出其在图像中的位置，我们成为分类和定位的问题（Classificationandlocalizatio

//paddlepaddle.org.cn/whl/stable.htmlLookinginlinks:https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html训练det目标检测

加入DCNv4结合[email protected]由原始的0.682提升至0.6941.暗光低光数据集ExDark介绍低光数据集使用ExDark，该数据集是一个专门在低光照环境下拍摄出针对低光目标检测的数据集，包括从极低光环境到暮光环境等

加入自研CPMS注意力[email protected]由原始的0.682提升至0.6891.暗光低光数据集ExDark介绍低光数据集使用ExDark，该数据集是一个专门在低光照环境下拍摄出针对低光目标检测的数据集，包括从极低光环境到暮光环境等

在了解自动驾驶中的环境感知，看了些基于点云的目标检测，想看看具体有怎样的效果，于是选择OpenPCDet这个看起来集成方法又多，文档又全的开源项目，此处为GitHub地址。

文章目录阿里-TinyNAS使用流程步骤一：搜索模型结构步骤二：导出模型结果步骤三：使用搜索的模型结构图像分类任务目标检测任务华为-vega简介定位优点缺点微软NNI简介定位优点缺点阿里-TinyNAShttps

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是RFAHead，该检测头为我独家全网首发，本文主要利用将空间注意力机制与卷积操作相结合的卷积RFAConv来优化检测头，其核心在于优化卷积核的工作方式，特别是在处理感受野内的空间特征时。RFAConv主要的优点就是增加模型的特征提取能力，这对于对于那些数据集中有困难识别的样本来说是非常有效的解决方法，同时本文的检测头结构为我本人独家提出，全网仅此一份，结构非常

Paddle-Lite-Demo2.2运行face_detection_demo项目3使用Opencv对后处理进行优化4开启手机摄像头进行人脸检测1环境准备参考前一篇在Android上使用Paddle-Lite实现实时的目标检测功能

代码下载：基于全局注意力的改进YOLOv7-AC的水下场景目标检测系统.zip资源-CSDN文库1.研究的背景水下场景目标检测是水下机器人、水下无人机和水下监控等领域中的重要任务之一。

浅谈计算机视觉中的Transformer摘要：1.Transformer网络结构2.计算机视觉中的Transformer2.1图像分类2.2目标检测3.典型实验典型实验详解：实验目的：实验设置：数据集：

目标检测：RCNN系列（FastRCNN、Fas

目录效果项目代码下载效果项目代码usingOpenCvSharp;usingOpenCvSharp.Dnn;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Drawing;usingSystem.IO;usingSystem.Linq;usingSystem.Windows.Forms;namespaceOpenCvSharp_DNN

简记步骤0：环境step0：环境配置步骤1：数据集转换step1：用`voc2ssd.py`生成索引文件step2：用`voc_annotation.py`生成用于训练的文件步骤2：训练网络step3：修改`config.py`文件step4：运行`train.py`文件步骤3：预测step5：修改根目录下`ssd.py`文件step6：修改nets目录下`ssd.py`文件step7：运行`pr

PyTorch可以用于以下领域：计算机视觉：图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。自然语言处理：机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统等。语音处理：语音识别、语音合成、说话人识别等。生

目录介绍效果模型信息项目代码下载介绍地址：https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINOOfficialimplementationofthepaper"GroundingDINO:MarryingDINOwithGroundedPre-TrainingforOpen-SetObjectDetection"效果在运行程序时，要注意输入的提示词的格式，类

前言目标检测一直是计算机视觉领域中不可忽视的基础挑战，对图像理解、机器人技术和自主驾驶等领域具有广泛应用。随着深度神经网络的发展，目标检测方面的研究取得了显著进展。

Kissrabbit编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/626659049点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标检测

关于目标检测相关实战案例，各位小伙伴可移步至目标检测YOLO系列实战应用案例精讲100例目录前言目标检测经典模型两阶段（2-stage）检测模型R-CNN:R-CNN系列的开山之作FastR-CNN:共享卷积运算

目录1.YOLOv8的新特性2.如何使用YOLOv8？3使用YOLOv8训练模型4.验证训练集5.测试训练集6.测验其他图片7其他问题参考：1.YOLOv8的新特性Ultralytics为YOLO模型发布了一个全新的存储库。它被构建为用于训练对象检测、实例分割和图像分类模型的统一框架。2.如何使用YOLOv8？要充分发挥YOLOv8的潜力，需要从存储库和ultralytics包中安装要求。要安装要

文章目录1简介2目标检测概念3目标分类、定位、检测示例4传统目标检测5两类目标检测算法5.1相关研究5.1.1选择性搜索5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3

本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample，具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【目标检测和Transformer】交流群梦晨发自凹非寺转载自：量子位（QbitAI）数学家陶哲轩刚刚自曝，在GPT-4发布之前就从微软那里获得了访问资格

目录前言项目背景设计思路数据集模型训练更多帮助前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑问都可以问学长哦!大家

YOLO系列：从YOLO1到YOLO5的演进历程、技术特点和应用场景在人工智能的各个子领域中，目标检测一直是研究的核心议题。

文章目录目标检测介绍目标检测算法分类目标检测算法模型组成经典目标检测论文目标检测介绍目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，旨在识别图像或视频中的特定对象的位置并将其与不同类别中的对象进行分类。

最近一直在搞objectdetection玩，之前用的是faster-rcnn，准确率方面73.2%，效果还不错，但是识别速度有点欠缺，我用的GPU是GTX980ti,识别速度大概是15fps.最近发现SSD(singleshotmultiboxdetector)这篇论文效果和速度都不错，我自己实验了一下，速度确实比faster-rcnn快不少。下面分两部分来介绍。第一部分介绍SSD的安装，第二部

目录1.数据采集2.图像标注3.开源已标记数据集4.数据集划分参考：1.数据采集数据采集是深度学习和人工智能任务中至关重要的一步，它为模型提供了必要的训练样本和测试数据。在实际应用中，数据采集的方法多种多样，每种方法都有其独特的优势和适用场景。本次将介绍如何标记数据集、一、什么是数据标注？数据标注即通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语音、文本、视频等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习

在训练小目标检测的时候，yolov5数据常用的增强会导致目标残缺，特别是对文字目标进行检测的时候，增强导致文字目标残缺后，训练出的模型常常会出现误检，将部分笔画检测出文字；所以就对目标中的数据增强后的结果做了合适的处理

它主要用于图像识别、目标检测、图像分割等任务。CNN的核心思想是利用卷积操作提取图像的特征。卷积操作是一种基于滤波器的操作，通过滑动窗口在输入图像上提取局部特征，并生成对应的特征图。

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法的最新版本。

FasterR-CNN，YOLO，SSD等目标检测网络所需要的数据集，均需要借此工具标定图像中的目标。生成的XML文件是遵循PASCALVOC的格式的。

总结：这篇文档介绍了一个基于transformer和双分配匹配损失的新型目标检测系统（DETR）。

R-CNN是第一次将CNN用到目标检测领域上来的算法。（待确认）本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典pap

摘要：基于YOLOv7算法的高精度实时海上船只目标检测系统可用于日常生活中检测与定位海上船只目标，此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出

博主简介AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富；原创自研系列，2024

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读本文整理汇总了90+深度学习各方向的开源数据集，包含了小目标检测、目标检测、工业缺陷检测、人脸识别、姿态估计、图像分割、图像识别等方向

和图像分割中将损失函数分为基于分布，基于区域以及基于边界的损失函数不一样，目标检测经常可以认为由2类最基础的损失，分类损失和回归损失而组成。

一、简介、概述1、目标检测：目标检测（ObjectDetection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。

目标检测任务的调研与概述0FQA1目标检测任务基本知识：1.1什么是目标检测？1.2目标检测的损失函数都有那些？1.2.1类别损失：1.2.2位置损失：1.3目标检测的评价指标都有那些？

一、项目介绍在深度学习领域中，目标检测一直是一个备受关注的研究方向。为了更深入地理解深度学习目标检测的原理和实现，我写了一个简单的单目标检测项目。

该系统通过使用YOLOv5目标检测算法，能够准确地检测无人机，并实时计数其数量，提供给用户可视化的监控界面。原文链接：https://blog.csdn.net/ALiLiLiY

(a)FeatureExtraction先对输入图像进行目标检测，每个proposal的视觉特征x包括以下特征：ROIAlignfeature(2048维)，空间feature(8维)，论文这里说视觉特征不局限于

我的最终目标是将MobileNetSSD部署到Anroid设备端，考虑到运行效率，采用了NCNN前向推理来实现，下面将在PC端的实现过程和大家分享下，欢迎讨论。一、前提1、在ubuntu系统下安装caffe-ssd，这一过程不清楚的地方可以参考我之前的一篇文章，也可以参考下面链接的文章：https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/848661

一种部件生命期监测方法1.源由2.摘要&分析3.举例1.源由最近在忙碌着视频AI识别目标检测的东西，从核心的角度看与之前多因素检测、预判的技术有同工之妙。

欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块)，我们将其用于替换我们

动态卷积（DynamicConvolution）是一种用于目标检测的卷积神经网络模块，其中ODConv（ObjectDetectionConvolution）是其一种具体实现。