目标检测（YOLO）第3页

用OpenCV写个视频播放器可还行？（Python版）

引言提到OpenCV，大家首先想到的可能是图像处理、目标检测，但你是否想过——用OpenCV实现一个带进度条、倍速播放、暂停功能的视频播放器？

程序员Linc·2025-03-12 12:41

AI：230-YOLOv8与RT-DETR的完美结合 | 重塑目标检测技术的前沿【保姆级教程】

正在不断更新中~文章目录YOLOv8与RT-DETR的完美结合|重塑目标检测

一键难忘·2025-03-12 12:09

YOLOv5涨点优化：原创自研 | 魔改Bottleneck，具备多尺度和特征通道融合的结构

收录YOLOv5原创自研https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html

AI小怪兽·2025-03-12 09:51

51-53 CVPR 2024 | DriveWorld：通过自动驾驶世界模型进行 4D 预训练场景理解（含模型数据流梳理）

DriveWorld在UniAD的基础上又有所成长，提升了自动驾驶目标检测、目标追踪、3D占用、运动预测及规划的性能，后期扩大数据集和调整骨干网络大小应该会

深圳季连AIgraphX·2025-03-12 08:43

Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理

【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】8.【基于深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于深度学习的PCB板缺陷检测系统

阿_旭·2025-03-12 05:51

RK3568笔记五十六：yolov8_obb旋转框训练部署

https://github.com/ultralytics/ultralytics一、训练1、环境搭建使用的是AUTODL环境，yolov8-obb数据集不大，也可以使用cpu。

殷忆枫·2025-03-12 04:07

RK3568笔记六十八：Yolov11目标检测部署测试

看到yolov11出了，山水无移大佬测试通过，跟个风测试一下效果。使用的是正点原子的ATK-DLRK3568开发板。这里不训练自己的模型了，使用官方模型测试。

殷忆枫·2025-03-12 04:07

旋翼机自主着陆-主要技术难点

搜索阶段:远距离：目标为几个像素，并且淹没在环境里完全没有任何目标或目标偶尔出现，如何进行导航中远距离目标部分容易被遮挡，如何进行目标检测在光线条件较差的环境下，目标检测出现误判和无法工作的情况近距离目标在视场中占据较大部分

兜兜有糖_DC·2025-03-12 02:17

无人机动态追踪技术难点与距离分析！

传统计算机视觉方法（如光流法、卡尔曼滤波）易受干扰，需结合深度学习（如YOLO、SiamRPN++）提升抗干扰能力。

云卓SKYDROID·2025-03-12 01:15

基于PyTorch的深度学习——机器学习1

近些年，随着深度学习的发展，分类除传统的二分类、多分类、多标签分类之外，也出现了一些新内容，如目标检测、目标识别、图像分割等监督学习的重要内容半监督学习是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。

Wis4e·2025-03-12 00:31

人工智能混合编程实践：C++调用Python ONNX进行YOLOv8推理

人工智能混合编程实践：C++调用PythonONNX进行YOLOv8推理前言相关介绍Python简介C++简介ONNX简介YOLOv8简介前提条件实验环境项目结构C++调用PythonONNX进行YOLOv8

FriendshipT·2025-03-11 22:48

卷积神经网络（笔记01）

视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处

天行者@·2025-03-11 18:14

YOLO训练指南（以V3为例）

YOLO训练指南（以V3为例）前言了解yolo3https://cloud.tencent.com/developer/news/76803https://www.bilibili.com/video/

niuTaylor·2025-03-11 16:28

目标检测

1.概念：目标检测是识别图片中物体并确定其位置的多任务技术，面临目标种类数量多、尺度不均、外部环境干扰等问题。

煤烦恼·2025-03-11 15:22

《 YOLOv5、YOLOv8、YOLO11训练的关键文件：data.yaml文件编写全解》

走进YOLOv5、YOLOv8、YOLO11的data.yaml在计算机视觉领域的广袤星空中，目标检测无疑是一颗璀璨的明星，它广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等众多关键领域，发挥着不可或缺的作用

空云风语·2025-03-11 15:51

深度解析：DETR的多尺度特征融合

"深度解析：DETR的多尺度特征融合"作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1目标检测的挑战与传统方法的局限性目标检测是计算机视觉领域中的一个基本任务，其目标是识别图像或视频中所有感兴趣的目标，并确定它们的位置和类别

AI天才研究院·2025-03-11 15:17

目标检测项目

·识别图片中有哪些物体并且找到物体的存在位置多任务：位置+类别目标种类与数量繁多的问题目标尺度不均的问题遮挡、噪声等外部环境干扰VOC数据集：PASCALVOC挑战赛(ThePASCALVisualObjectClasses)是一个世界级的计算机视觉挑战赛。4大类，20小类VOC2007：9963图片/24640目标VOC2012：23080图片/54900目标·COCO数据集：起源于微软2014

sho_re·2025-03-11 11:51

Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框

使用场景检测数据集标注是否有误：在目标检测算法中需要标注自己的数据集，为了更加方便的检查数据集标注是否有误，可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。

CHERISH_KDX·2025-03-11 10:41

YOLOv8制作自己的实例分割数据集保姆级教程（包含json转txt）

1.数据准备首先对原始数据集进行整理，将标注好的图像和标签分别放在两个文件夹中，同时额外新建两个文件夹，用于存放转换完的标签与划分后的数据集。1.1将json格式文件转换为txt格式新建json2txt.py文件，将代码中的文件路径修改为自己的路径。❗❗❗代码中第43行的classes中存放的是自己数据集的分类标签，记得修改成自己的。importjsonimportosfromtqdmimport

Sir小珂·2025-03-11 07:18

基于YOLOv5的烟雾检测系统：从数据集准备到UI界面实现

近年来，随着深度学习技术的发展，目标检测算法被广泛应用于烟雾检测，尤其是基于YOLOv5的目标检测模型，由于其较高的精度和较低的计算开销，已经成为许多实时检测系统的首选模型。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-11 00:52

智能标注工具 T-Rex Label

支持导出YOLO和COCO格式。首先使用智能标注，可以标注出大部分的物体，如果有错的或者漏的，可以删除，也可以使用矩形框工具进行手动增加。

leo0308·2025-03-10 20:20

YOLO报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘ultralytics.nn.modules.conv‘

最近在打包项目到另一台电脑上运行时发现原本可以运行的项目会报错：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘ultralytics.nn.modules.conv’;‘ultralytics.nn.modules’isnotapackage。明明项目的包都是一样的，版本也相同，就是会报错。查询百度谷歌后发现大多数都是说版本问题，但是我无论修改什么版本都有问题，最后使用pip

欧迪小白·2025-03-10 17:34

深度学习项目十一：mmdetection训练自己的数据集

mmdetection训练自己的数据集这里写目录标题mmdetection训练自己的数据集一：环境搭建二：数据集格式转换(yolo转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式

小啊磊_Vv·2025-03-10 17:02

【基于国产RK3588-NPU的yolov5的AI智能盒子】

基于国产RK3588-NPU的yolov5的AI智能盒子背景识别效果区别Python版本目标识别实现cmake（c/c++）版本实现背景前面写了一篇关于基YOLOV5实现的AI智能盒子的实现方案，这篇文章着重讲了如何在

贝壳里的沙·2025-03-10 17:02

【无标题】

1.计算机视觉与图像处理计算机视觉技术涵盖从图像预处理到目标检测的全流程，是工业视觉系统的核心部分。

东东就是我·2025-03-10 16:54

yolov5代码详解--1.python代码脚本

一、detect.py作为YOLOv5模型推理的核心执行文件，detect.py实现了从数据加载到结果输出的完整目标检测流水线。

三炭先生·2025-03-10 16:51

用OpenCV写个视频播放器可还行？（C++版）

引言提到OpenCV，大家首先想到的可能是图像处理、目标检测，但你是否想过——用OpenCV实现一个带进度条、倍速播放、暂停功能的视频播放器？

程序员Linc·2025-03-10 12:57

多宠识别：基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析

.生物特征混淆：同品种/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应：进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题：离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用**双模态视觉融合架构**，结合轻量化YOLOv7

深圳市快瞳科技有限公司·2025-03-10 11:49

YOLOv7-Tiny：轻量化实时目标检测的革新实践

一、模型定位与核心优势YOLOv7-Tiny作为YOLOv7系列的轻量级版本，专为边缘计算设备和实时检测场景设计。

追寻向上·2025-03-10 03:21

PiscTrace以YOLOv12为例定义兴趣区域提高识视图别效率

在PiscTrace中，裁剪功能允许开发者将图像分割为感兴趣区域（ROI），然后针对此区域进行特定的处理，最终将结果重新合成。这种方法不仅可以大幅提高计算效率，还能够在处理高分辨率图像时避免由于输入尺寸过大导致的小目标无法被识别的问题。2160*38401.裁剪与贴合的运算流程在传统的机器视觉模型中，由于输入尺寸的固定要求，一旦图像尺寸较大，缩放后的目标往往会变得模糊，导致小目标难以被精确识别。而

那雨倾城·2025-03-10 02:15

了解目标检测：两阶段检测（Two-Stage Detection）、单阶段检测（Single-Stage Detection）和区域建议网络（RPN）

了解目标检测：两阶段检测（Two-StageDetection）、单阶段检测（Single-StageDetection）和区域建议网络（RPN）在目标检测领域，模型架构在很大程度上决定了模型的性能、速度和应用场景

fydw_715·2025-03-09 20:24

Ardupilot开源无人机之Geek SDK进展2025Q1

Ardupilot开源无人机之GeekSDK进展2025Q11.源由2.内容汇总2.1【jetson-fpv】YOLOINT8+coco8dataset精度降级2.2【OpenIPC-Configurator

lida2003·2025-03-09 19:14

在 PiscTrace 上使用 YOLO 进行预测与 MiDaS 景深补偿：体验纯视觉自动驾驶的数据分析

PiscTrace作为一款支持高效视图处理的桌面应用，集成了先进的计算机视觉工具，如YOLO目标检测模型和MiDaS景深估计模型，能够为纯视觉自动驾驶的实现提供强大的支持。

那雨倾城·2025-03-09 10:30

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署本资源文件提供了一个基于Flask开发后端、VUE开发前端框架的完整项目，用于在WEB端部署YOLOv5

薄泳蕙Howard·2025-03-09 01:26

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署：轻松实现WEB端目标检测

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署：轻松实现WEB端目标检测【下载地址】Yolov5-Flask-VUE基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署本项目提供了一个基于Flask

咎尉裕Lilah·2025-03-09 01:18

Jetson系列: tensorrt-python推理yolov5（一）

onnx模型导出在使用tensorrt进行加速之前需要将自己的torch模型转为onnx格式的，这个操作很基础就不赘述了，自己根据自己的任务、部署设备选择合适的batch/infersize/opsetyolov5

weixin_55083979·2025-03-08 20:08

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1.概述图像分类（如ResNet、MobileNet）目标检测

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

基于YOLOv5的无人机农田监测系统实现与UI界面设计

深度学习中的目标检测技术，如YOLOv5，能够帮助实现精准的农田监测，提供自动化的解决方案。在这篇博客中，我们将介绍如何利用YOLOv5进行无人机农田监测，如何使用图形用户界

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 16:52

YOLOv12改进策略【注意力机制篇】| 引入MobileNetv4中的Mobile MQA，轻量化注意力模块提高模型效率（二次改进A2C2f）

一、本文介绍本文记录的是基于MobileMQA模块的YOLOv12目标检测改进方法研究。

Limiiiing·2025-03-08 15:21

《基于yolov5s的水稻病虫害图像识别应用》开题报告

1.研究的目的和意义一、研究目的农作物病虫害是全球农业生产中的主要威胁之一，每年因病虫害造成的作物减产和经济损失相当巨大。随着世界人口的增长，对粮食的需求不断增加，如何提高农作物产量、减少病虫害损失，成为农业生产中需要解决的核心问题。传统的病虫害识别方法主要依赖于农民的经验或农业专家的现场诊断，这种方式不仅耗费大量时间和人力，而且易受人为因素影响，准确率不高，且不具备可持续性，特别是在大规模农业生

大数据蟒行探索者·2025-03-08 14:08

目标检测YOLO实战应用案例100讲-TDI线阵相机

目录知识储备图像基础知识分辨率单位及换算算法原理一、TDI基本原理二、信噪比提升机制三、时间同步机制四、TDIvs传统线扫描技术五、TDI的技术挑战六、最新的TDI技术发展知识储备图像基础知识首先什么是机器视觉？计算机视觉就是让计算机去理解获取数字图像与视频中的信息。最终实现一个与人类视觉系统实现相同功能的自动化系统。什么是机器视觉中的图像的前置知识——颜色模型？最为常用的颜色模型，分别是RGB颜

林聪木·2025-03-08 08:49

探索高性能AI识别和边缘计算 | NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 开发套件测评总结

树莓派看了想转行引言：比咖啡机还小的"AI超算"，却让开发者集体沸腾2025年的某个深夜，程序员老王盯着工位上巴掌大的NVIDIAJetsonOrinNano，突然热泪盈眶——这个尺寸堪比奥利奥饼干盒的设备，跑YOLOv5

Loving_enjoy·2025-03-08 08:06

【YOLOv12改进trick】StarBlock引入YOLOv12，创新涨点优化，含创新点Python代码，方便发论文

改进优势：简单粗暴的星型乘法涨点却很明显适用场景：目标检测、语义分割、自然语言处理等多种场景高效紧凑的模型，不适用于大模型思路来源：CVPR2024《RewritetheStars》目录1.设计动机2.

zy_destiny·2025-03-08 02:46

【AI】YOLOv7部署在NVIDIA Jetson Nano上

1、环境搭建参考博客：【AI】JetsonNano烧写SD卡镜像【AI】YOLOv7部署在NVIDIAJetsonTX2上2、下载编译2.1源码下载https://github.com/AlexeyAB

郭老二·2025-03-08 00:26

基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统，使用YOLOv5模型进行目标检测，并提供一个用户友好的界面。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 00:50

自动扶梯人员摔倒掉落识别检测数据集VOC+YOLO格式5375张2类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：5375标注数量(xml

FL1623863129·2025-03-07 23:18

人工智能基础知识

首先分为两大类：一：机器视觉cv1.特征比较明显2.经典模型：cnn，resnet，deepface，yolov（1-12），vi-transformer。缺点：不能解决收听问题。

yzx991013·2025-03-07 16:24

庐山派k230使用串口通信发送数据驱动四个轮子并且实现摄像头画面识别目标检测功能

我使用的是UART1frommachineimportUART,FPIOA,Pinimportosimportujsonimportaicubefrommedia.sensorimport*frommedia.displayimport*frommedia.mediaimport*fromtimeimport*importnncase_runtimeasnnimportulab.numpyasnp

晨兆·2025-03-07 14:21

PCB 目标检测数据集

###**PCB目标检测数据集介绍****关键词**：工业质检、PCB缺陷检测、目标定位、智能制造---####**数据集概览**本数据集聚焦**印刷电路板（PCB）缺陷检测**任务，专为工业质检场景设计