目标检测网络模型第30页

计算机视觉一些面试基础整理（持续更新）

1.IOU的原理及伪代码实现：图像示例原理：IoU（IntersectionoverUnion）是目标检测中常用的评价指标，用于衡量预测边界框（BoundingBox）与真实边界框之间的重叠程度。

Funny_AI_LAB·2023-12-22 00:18

运维工程师面试题 55 道

1、请简述OSI七层网络模型有哪些层及各自的含义？物理层：底层数据传输，比如网线、网卡标准数据链路层：定义数据的基本格式，如何传输，如何标识。

孒master·2023-12-21 23:32

docker 和 k8s 面试总结

1.2docker网络模型是什么？有何局限docker的网络基础是什么？docke

每天一记录·2023-12-21 23:39

【转载】yolov5训练结果的分析与评价

「三木今天学习了嘛」文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议；原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45751396/article/details/126726120一、目标检测性能指标检测精度检测速度

lishi_1991·2023-12-21 20:35

(转载）YOLOv5 实现目标检测（训练自己的数据集实现猫猫识别）

YOLO系列可以说是单机目标检测框架中的潮流前线了，YOLOv5并不是一个单独的模型，而是一个模型家族，包括了YOLOv5s(最小)、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x(最大)。

lishi_1991·2023-12-21 20:05

《opencv实用探索·二十一》人脸识别

Haar级联分类器是一种用于目标检测的机器学习方法，它是一种基于机器学习的特征选择方法，能够快速而有效地检测出图像中的对象或特定的模式，例如人脸。

梦回阑珊·2023-12-21 19:46

图像增强2023最新经典顶会论文和代码合集，附开源数据集下载

其应用范围广泛涉及医学影像分析、安全监控、智能交通、目标检测与识别、遥感影像处理等领域，具有很高的实用性，因此每年的相关论文数量也比较多。

深度之眼·2023-12-21 19:38

PyTorch深度学习实战（25）——自编码器(Autoencoder)

PyTorch深度学习实战（25）——自编码器0.前言1.自编码器2.使用PyTorch实现自编码器小结系列链接0.前言自编码器(Autoencoder)是一种无监督学习的神经网络模型，用于数据的特征提取和降维

盼小辉丶·2023-12-21 19:38

EfficientDet（EfficientNet+BiFPN）论文超详细解读（翻译＋学习笔记+代码实现）

EfficientNetV2论文超详细解读（翻译＋学习笔记+代码实现））EfficientDet是继2019年推出EfficientNet模型之后，Google人工智能研究小组TanMingxing等人为进一步提高目标检测效率

路人贾'ω'·2023-12-21 17:56

YOLO-NAS：面向目标检测的下一代模型

YOLO-NAS（YouOnlyLookOnceNeuralArchitectureSearch）通过快速准确的实时检测功能彻底改变了目标检测，适用于生产环境。

小北的北·2023-12-21 17:22

python-YoloV5模型目标检测实现CS2自瞄

文章目录前言一、下载YoloV5仓库二、图片截取1.使用PIL2.使用mss三、调用模型四、自动瞄准函数五、绑定热键六、效果展示七、写在最后前言在我的前几篇文章中，已经实现的基于Zynq7010开发板实现的HID模拟鼠标。现在尝试通过YoloV5模型实现一个自动瞄准辅助。首先确保已经安装了pytorch，若没有可以前往pytorch官网进行安装，其官网提供了一键命令，非常方便一、下载YoloV5仓

flyingrtx·2023-12-21 17:49

c实现桌面截图鼠标周边区域及生成dll供python调用

文章目录前言一、动态链接库编写1.C实现截图功能2.生成动态链接库二、python调用1.使用方法2.截图计时前言为了方便opencv进行fps游戏指针附近目标检测，需要降低截图延迟。

flyingrtx·2023-12-21 17:17

python安装paddlehub时出现JSONDecodeError的解决方法

其提供了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图像生成、图像分割、文本审

qq_17219645·2023-12-21 14:26

YOLOv8改进 | 2023注意力篇 | HAttention(HAT）超分辨率重建助力小目标检测 (全网首发)

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是HAttention注意力机制，混合注意力变换器（HAT）的设计理念是通过融合通道注意力和自注意力机制来提升单图像超分辨率重建的性能。通道注意力关注于识别哪些通道更重要，而自注意力则关注于图像内部各个位置之间的关系。HAT利用这两种注意力机制，有效地整合了全局的像素信息，从而提供更为精确的结果(这个注意力机制挺复杂的光代码就700+行)，但是效果挺好的也是10

Snu77·2023-12-21 12:13

船只监测识别摄像机

这种算法通常会基于目标检测和识别技术，能够识别船只的类型、大小等关键信息，并能够

博瓦科技·2023-12-21 12:12

AUTOSAR从入门到精通-通信管理模块（CanNm）（五）

目录知识储备AUTOSARCAN网络管理CAN网络的休眠和唤醒AUTOSARCAN局部网络模型AUTOSARCAN网络管理的配置参数原理CanNMPN功能

格图素书·2023-12-21 12:52

36从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --行人检测

下图左上角图片中有一个人，如果我们想要用传统的目标检测方法检测到这个人的话，一般分为下面几个步骤。使用图像金字塔将图片按一定缩放比例生成不同尺寸图片（

Jachin111·2023-12-21 11:39

YOLOv8分割训练及分割半自动标注

YOLOv8是基于目标检测算法YOLOv5的改进版，它在YOLOv5的基础上进行了优化和改进，加入了一些新的特性和技术，如切片注意力机制、骨干网络的选择等。

qq_41920323·2023-12-21 09:13

深度学习模型压缩方法：剪枝方法分类介绍

一、剪枝简介在介绍剪枝之前，首先介绍过参数化这个概念，过参数化主要是指在训练阶段，在数学上需要进行大量的微分求解，去捕捉数据中微小的变化信息，一旦完成迭代式的训练之后，网络模型在推理的时候就不需要这么多参数

qq_41920323·2023-12-21 09:41

人工智能Keras图像分类器（CNN卷积神经网络的图片识别篇）

上期文章我们分享了人工智能Keras图像分类器（CNN卷积神经网络的图片识别的训练模型），本期我们使用预训练模型对图片进行识别：KerasCNN卷积神经网络模型训练导入第三方库fromkeras.preprocessing.imageimportimg_to_arrayfromkeras.modelsimportload_modelimportnumpyasnpimportimutilsimpor

人工智能研究所·2023-12-21 09:05

Yolo系列又新增一员人体姿态检测模型——基于Yolo-NAS的姿态检测

YOLOv8目标检测算法模型，不仅可以进行对象检测，对象分割，对象分类等任务，还支持姿态检测，目标追踪等任务。更多YOLOv

人工智能研究所·2023-12-21 09:34

用友t3修改服务器ip,用友T3服务器ip地址变更

用友T3服务器ip地址变更内容精选换一换当进行分布式训练时，需要通过昇腾软件中的HCCNTool工具配置device的网卡IP，用于多个device间通信以实现网络模型参数的同步更新。

weixin_39850152·2023-12-21 08:22

【目标检测实验系列】通过全局上下文注意力机制Global Context Block(GC)融合到YOLOv5案例，吃透简单即插即用注意力机制代码修改要点，举一反三！（超详细改进代码流程）

另外，GC与YOLOv5的C3融合教程见博客：【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进实验：融合GlobalContextBlock全局注意力机制，增强Backbone的特征提取能力，

弗兰随风小欢·2023-12-21 08:07

【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进实验：融合Global Context Block全局注意力机制，增强Backbone的特征提取能力，模型高效涨点！（超详细改进代码流程）

1.文章主要内容本篇博客主要涉及两个主体内容。第一个：简单介绍GlobalContextBlock的原理。第二个：基于YOLOv56.x版本，与Backbone部分的C3结构进行融合，提出一种新的结构C3GC（通读本篇博客需要10分钟左右的时间）。这些点子都可以用来作为写SCI四区、北大核心论文的一个小创新点！2.GlobalContextBlock（原理：简单介绍，可自行详细研究）2.1Glob

弗兰随风小欢·2023-12-21 08:06

【yolov8系列】 yolov8 目标检测的模型剪枝

前言最近在实现yolov8的剪枝，所以有找相关的工作作为参考，用以完成该项工作。先细读了Torch-Pruning，个人简单记录了下【剪枝】torch-pruning的基本使用，有框架完成的对网络所有结构都自适应剪枝是最佳的，但这里没有详细记录torch-pruning的yolov8的剪枝，是因为存在不解对其yolov8具体的剪枝代码中操作：“比较疑惑replace_c2f_with_c2f_v2

magic_ll·2023-12-21 08:33

水豚目标检测数据集VOC+YOLO格式700张

水豚（Capibara）是世界上最大的啮齿动物，也被称为“水猪”或“巨鼠”。它们是南美洲的特有物种，生活在河流、湖泊和沼泽等水域附近。水豚是一种非常温顺和社交的动物，通常生活在大群体中。水豚的身体结构非常适应于它们的生活方式。它们的身体长约1-1.3米，重达35-66千克，有着厚实的皮肤和短而结实的腿。水豚的皮肤呈棕色或灰色，有着短而密集的毛发。水豚的头部比较大，有着圆形的耳朵和小而圆的眼睛。水豚

小楼先森·2023-12-21 08:02

【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进：融合高效轻量级网络结构GSConv，减轻模型复杂度的同时保持检测精度！（内含源代码，超详细改进代码流程）

自我介绍：本人硕士期间全程放养，目前成果:一篇北大核心CSCD录用,两篇中科院三区已见刊，一篇中科院三区在投。如何找创新点，如何放养过程厚积薄发，如何写中英论文，找期刊等等。本人后续会以自己实战经验详细写出来，还请大家能够点个关注和赞，收藏一下，谢谢大家1.文章主要内容本篇博客主要涉及将GSConv融合到YOLOv5模型中。通过GSConv替换普通的卷积结构，减轻模型复杂度的同时保持检测精度。（通

弗兰随风小欢·2023-12-21 08:59

技术分享 | 避坑指南-无人机自主降落代码解析

本人之前的属于纯作计算机视觉工作的,如果你和我一样在此之前没有接触过机器人控制,无人机相关的内容,那这篇文章对于入门prometheus的目标检测模块很适合,视觉方面简单(opencv写好的接口),控制方面简单但全面

阿木实验室·2023-12-21 06:17

深度学习的推理部分

在深度学习中，训练和推理是两个阶段：训练阶段：在这个阶段，深度学习模型通过使用大量标记的训练数据进行学习，调整模型的权重和参数，以便使模型能够适应输入数据并执行特定的任务（如图像分类、目标检测、语音识别等

何处不逢君·2023-12-21 05:25

深度学习模型里的apis

在深度学习模型中，APIs（ApplicationProgrammingInterfaces）是一组接口或方法，用于与深度学习框架或库进行交互，以构建、训练和使用神经网络模型。

何处不逢君·2023-12-21 05:24

深度学习目标检测全连接层什么意思

在深度学习目标检测中，通常我们使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）进行特征提取。CNN的主要结构包括卷积层和池化层，用于从输入图像中提取特征。

何处不逢君·2023-12-21 05:24

深度学习嵌入头embedding head解释

在目标跟踪或目标检测的深度学习模型中，"嵌入头"（EmbeddingHead）通常指的是网络架构中负责生成目标的特征表示的部分。

何处不逢君·2023-12-21 05:52

知识点 OSI 网络模型

1简介网络模型就是OSI（OpenSystemInterconnect），意思为开放网络互联，是由国际标准化组织(ISO)和国际电报电话咨询委员会(CCITT)共同出版的，他互联模型，也是一种规范。

小P聊技术·2023-12-21 05:17

5、目标检测评估指标

目标检测评估指标1、精确度（Precision）、召回率（recoll）、准确率（Accuracy）2、AP与mAP3、IOU4、置信度（confidence）5、NMS6、边框7、感受视野1、精确度（

爱补鱼的猫猫·2023-12-21 01:34

YOLOv5结构改进——dynamicRELU和可变形卷积(DCN)

论文复现基于深度学习的红外场景目标检测_秦鹏测试可变形卷积对于网络性能的影响。在成像不够清晰的红外图像中，物体的边缘往往十分模糊，可变形的卷积可以自适应地贴合物体形状，比框状的效果应该会更好。

didi5939·2023-12-21 01:33

目标检测评价指标

1、检测精度指标一、IoU交并比IoU（交并比）1、IOU的全称为交并比（IntersectionoverUnion），是目标检测中使用的一个概念，IoU计算的是“预测的边框”和“真实的边框”的交叠率，

小wu学cv·2023-12-21 01:28

【基础篇】YOLO系列之数据划分和数据格式转换篇（全网最详细教程）

⭐领域适应⭐：如果您想要做小目标检测相关的实验，那需要选择VisDrone2019等小目标占比较多的公开数据集，确保数据集与目标领域相

w94ghz·2023-12-20 23:22

如何快速水出人生中的第一篇SCI系列：深度学习目标检测算法常用评估指标——一文读懂！

如何快速水出人生中的第一篇SCI系列：深度学习目标检测算法常用评估指标——一文读懂！YOLOv8最新改进系列一、工房工作的的更新情况1.

AI棒棒牛·2023-12-20 22:56

Docker容器中的OpenCV：轻松构建可移植的计算机视觉环境

简介和应用领域：构建Docker镜像部署分享Docker容器1.打包Docker镜像:2.上传到Docker镜像仓库:3.在其他机器上部署并运行容器:前言计算机视觉是一门涉及图像和视频处理的领域，可以应用于目标检测

库库的里昂·2023-12-20 22:08

基于YOLOv5的吸烟检测系统设计与实现

为了解决这些问题，本项目基于深度学习技术进行了吸烟检测系统的设计与实现，选择了PyTorch作为主要的深度学习框架，并结合了目标检测领域的主流算法YOLOv5来完成吸烟目标的自动识别和定位。

心无旁骛~·2023-12-20 20:38

基于YOLOv8的结核病预测系统设计与实现

程序使用的样本是经过染色处理可以使得结核杆菌在显微镜拍摄的医学图像，通过检测医学图像中的结核杆菌诊断检测该样本的所属者是否患有结核病；为了减少医生的工作量，我们通过构建准确的目标检测模型辅助医生进行检测工作

心无旁骛~·2023-12-20 20:37

改进YOLOv4！让你的网络涨点！

本文提出了一种高性能的实时细粒度目标检测框架，解决了传统方法的密集分布、不规则形态、多尺度目标类别、纹理相似性等困难

Amusi（CVer）·2023-12-20 17:48

【改进YOLOv8】可变车道指示牌识别系统：融合移动端网络架构 RepViT改进改进YOLOv8

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence随着计算机视觉和深度学习的快速发展，目标检测成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向

xuehaikj·2023-12-20 17:47

Faster RCNN学习（目标检测）

一、FasterRCNN介绍二、链接收藏从编程实现角度学习FasterR-CNN（附极简实现）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32404424（基于pytorch框架，感觉写的清晰易懂，非常不错）；其实现链接：https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch

沉醉于夏夜的风中·2023-12-20 17:15

长颈鹿目标检测数据集VOC+YOLO格式1000张

长颈鹿是一种非常独特的动物，它们是世界上最高的陆地动物之一。长颈鹿通常生活在非洲的草原和灌木丛中，是一种非常受欢迎的野生动物。长颈鹿的身体结构非常适应于它们的生活方式。它们的腿非常长，可以帮助它们在草原上行走和奔跑。长颈鹿的颈部非常长，可以帮助它们在树上寻找食物。长颈鹿的头部非常小，有着长长的舌头和强壮的牙齿。长颈鹿的身体非常修长，有着漂亮的斑纹和强壮的腿。长颈鹿是一种植食性动物，主要以树叶、嫩芽

小楼先森·2023-12-20 17:50

YOLOv8改进 | 2023主干篇 | 华为最新VanillaNet主干替换Backbone实现大幅度长点

我将其替换整个YOLOv8的Backbone，在一些大目标和小目标检测上均有涨点，效果比上一篇RepViT的效

Snu77·2023-12-20 17:20

竞赛保研 YOLOv7 目标检测网络解读

文章目录0前言1yolov7的整体结构2关键点-backbone关键点-head3训练4使用效果5最后0前言世界变化太快，YOLOv6还没用熟YOLOv7就来了，如果有同学的毕设项目想用上最新的技术，不妨看看学长的这篇文章，学长带大家简单的解读yolov7，目的是对yolov7有个基础的理解。从2015年的YOLOV1，2016年YOLOV2，2018年的YOLOV3，到2020年的YOLOV4、

iuerfee·2023-12-20 17:19

目标检测——YOLO算法解读（通俗易懂版）

论文：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection作者：JosephRedmon,SantoshDivvala,RossGirshick,AliFarhadi链接：https://arxiv.org/abs/1506.02640代码：http://pjreddie.com/yolo/yolo系列检测算法开山之作，通过仔细研读论文及代码，尝试用通俗

lishanlu136·2023-12-20 16:48

基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

阿_旭·2023-12-20 15:10

深度学习目标检测（2）yolov3设计思想

YOLOv3基础YOLOv3算法基本思想可以分成两部分：按一定规则在图片上产生一系列的候选区域，然后根据这些候选区域与图片上物体真实框之间的位置关系对候选区域进行标注。跟真实框足够接近的那些候选区域会被标注为正样本，同时将真实框的位置作为正样本的位置目标。偏离真实框较大的那些候选区域则会被标注为负样本，负样本不需要预测位置或者类别。使用卷积神经网络提取图片特征并对候选区域的位置和类别进行预测。这样

kk要读书·2023-12-20 14:22

推荐频道

目标检测网络模型