目标检测Yolo 第7页

yolo数据增强

importosimportcv2importnumpyasnpimportalbumentationsasA#定义数据增强的变换，可以根据需要自定义transform=A.Compose([A.HorizontalFlip(p=0.5),#水平翻转A.RandomBrightnessContrast(p=0.5),#随机亮度和对比度A.Rotate(limit=15,p=0.5),#随机旋转A.

攀神·2025-02-15 13:13

Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习

了解您的需求，您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务，特别是在目标检测、自然语言处理（NLP）、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。

matlabgoodboy·2025-02-15 10:43

基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

近年来，随着深度学习的突破，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法因其高效、准确、实时的特点，广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中，活体人脸检测

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 09:42

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-SSD（Single Shot MultiBox Detector）—— 单次检测多框检测器

SSD(SingleShotMultiBoxDetector)是一种用于目标检测（ObjectDetection）的深度学习模型，由WeiLiu等人在2016年提出。

IT古董·2025-02-15 09:09

【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection，目标检测

介绍一个酷炫的目标检测方式：论文：https://arxiv.org/abs/2401.17270代码：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction

XD742971636·2025-02-15 09:07

目标检测代码示例（基于Python和OpenCV）

引言目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务，其目标是在图像或视频中定位和识别特定对象。

matlab_python22·2025-02-15 05:08

Python知识点：基于Python技术，如何使用YOLO进行实时物体检测

使用YOLO进行实时物体检测的Python技术详解实时物体检测是计算机视觉中的一个关键任务，它要求算法能够快速且准确地识别和定位图像或视频流中的物体。

超哥同学·2025-02-15 05:36

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

在这一领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效且准确的目标检测能力，成为了当下最为流行的深度学习模型之一。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLOv5，凭借其优越的实时性和准确性，成为木材表面缺陷检测的有效工具。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:27

还没搞懂YOLO v7，YOLO v8已经来了！

YOLO系列又双叒更新！只能说，YOLO系列发展地真快，已经有点跟不上了！

沃恩智慧·2025-02-15 03:45

焦损函数（Focal Loss）与RetinaNet目标检测模型详解

焦损函数（FocalLoss）与RetinaNet目标检测模型详解阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-14近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容

·2025-02-14 22:31

【深入探讨 ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构】

深入探讨ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。

机器学习司猫白·2025-02-14 16:26

【git-hub项目：YOLOs-CPP】本地实现01：项目构建

认识祂·2025-02-14 10:06

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-patches.py

patches.pyultralytics\utils\patches.py目录patches.py1.所需的库和模块2.defimread(filename:str,flags:int=cv2.IMREAD_COLOR):3.defimwrite(filename:str,img:np.ndarray,params=None):4.defimshow(winname:str,mat:np.nda

红色的山茶花·2025-02-14 09:33

模型实战（19）之从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -＞实现目标检测

从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理，CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码

明月醉窗台·2025-02-14 09:59

计算机视觉四大任务模型汇总

计算机视觉中有四大核心任务：1-分类任务、2-目标检测任务、3-目标分割任务和4-关键点检测任务文章1：一文读懂计算机视觉4大任务文章2：图像的目标分割任务：语义分割和实例分割不同任务之间相关但不完全相同

Zero_one_ws·2025-02-14 05:59

计算机视觉（Computer Vision，CV）四大基本任务--分类、检测、定位、分割

文章目录前言一、计算机视觉任务一：目标分类常用数据集常见网络结构二、计算机视觉任务二：目标定位三、计算机视觉任务三：目标检测常用数据集常见网络结构四、计算机视觉任务四：目标分割常用数据集常见网络结构前言计算机视觉

明月光舞·2025-02-14 05:29

rk3588部署yolov8视频目标检测教程

.环境配置1.1训练和导出onnx环境（电脑端执行）#使用conda创建一个python环境condacreate-ntorchpython=3.9#激活环境condaactivatetorch#安装yolov8p

今夕是何年，·2025-02-14 05:58

计算机视觉核心任务

2.目标检测（ObjectDetection）识别图像中目标的位置（边界框）及类别。应用场景：自动驾

飞瀑·2025-02-14 04:53

YOLO各版本原理和优缺点解析

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时目标检测算法，以其高速度和较高精度著称。

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

图像分类与目标检测算法

在计算机视觉领域，图像分类与目标检测是两项至关重要的技术。它们通过对图像进行深入解析和理解，为各种应用场景提供了强大的支持。本文将详细介绍这两项技术的算法原理、技术进展以及当前的落地应用。

BugNest·2025-02-13 10:26

学习系列二：常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等

常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等文章目录常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等前言一、json格式转yolo的txt格式二、yolov8的关键点labelme打的标签json格式转可训练的

小啊磊_Vv·2025-02-12 21:23

【目标检测】YOLO格式数据集txt标注转换为COCO格式JSON

ericdiii·2025-02-12 21:21

目标检测:yolo格式txt转换成COCO格式json

importosimportjsonfromPILimportImagecoco_format_save_path="/home/admin1/data/LVIS"#要生成的标准coco格式标签所在文件夹yolo_format_classes_path

詹姆斯德·2025-02-12 21:49

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-ops.py

ops.pyultralytics\utils\ops.py目录ops.py1.所需的库和模块2.classProfile(contextlib.ContextDecorator):3.defsegment2box(segment,width=640,height=640):4.defscale_boxes(img1_shape,boxes,img0_shape,ratio_pad=None,pa

红色的山茶花·2025-02-12 19:34

基于深度学习YOLOv5的海洋动物检测系统

1.引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在图像处理领域的应用逐渐展现出强大的能力，尤其是在目标检测任务上。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-12 19:33

DeepSeek计算机视觉（Computer Vision）基础与实践

计算机视觉技术广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等场景。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练计算机视觉模型。

Evaporator Core·2025-02-12 18:27

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的车站行李监控系统：深度学习应用与实现

传统的人工检查方法已经无法满足快速响应和高精度的需求，而基于深度学习的目标检测技术，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，成为了高效解决此类问题的理想选择。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-12 15:06

使用rembg库提取图像前景（移除图像背景），并构建web应用

如在目标检测中，被框出来的目标则被定义为前景。此外，前景识别也可以理解外显著性识别，具体可以查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/441836726。

万里鹏程转瞬至·2025-02-12 15:04

使用yolo11x进行物体分类

利用yolo11x进行物体识别一、物品分类代码说明模型加载：加载yolo11x.pt模型，如果这个模型在物体分类上表现不佳，可以考虑使用像yolov8n.pt这类通用的预训练模型。

欣然～·2025-02-12 10:35

YOLOv8改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

一、本文介绍本文主要利用GOLD-YOLO中的颈部结构优化YOLOv8的网络模型。

Limiiiing·2025-02-12 09:31

F-PointNet 论文阅读理解

总述本文提出一种方法：使用成熟的2D的目标检测方法中cnn提供的regionproposal和3D的目标检测定位（也就是pointnet处理点云），将二者结合利用RGB-D映射和一个叫做锥体（Frustum

咸鱼和白菜·2025-02-12 06:07

探索计算机视觉的基石：PASCAL VOC 数据集

探索计算机视觉的基石：PASCALVOC数据集1目标检测PASCALVOC数据集简介项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/dc7bf项目介绍

卢姬铃Edric·2025-02-11 21:26

迁移学习 Transfer Learning

在深度学习任务（如目标检测、分类）中，通常需要大量数据和计算资源来训练一个高性能模型。然而，在某些场景下，我们面临以下挑战：数据有限：有些领域（如医学影像、多光谱图像）很难收集足

有人给我介绍对象吗·2025-02-11 20:23

基于深度学习YOLOv5的火焰检测系统

本文将介绍如何基于深度学习和YOLOv5模型，构建一个火焰检

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-11 13:04

YOLOv8改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块解决密集图像预测问题

一、本文介绍本文主要利用FreqFusion结构改进YOLOv8的目标检测网络模型。

Limiiiing·2025-02-11 09:37

【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘openpyxl‘

技术专长：擅长处理各类深度学习任务，包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆)、无监督域适

高斯小哥·2025-02-11 07:14

基于PaddleX的机器学习开发指南

基于PaddleX的机器学习开发指南目录安装与初始化图像分类模块目标检测模块视频分割模块其他模块模型选择与配置一、安装与初始化为了使用PaddleX进行机器学习开发，请按照以下步骤安装所需依赖项：步骤1

大霸王龙·2025-02-11 03:45

【目标检测】必会技能之：超参数调整。

超参数调整1、基础1.1什么是超参数1.2调优方法2、调整步骤2.1准备工作2.2核心步骤3、搜索空间配置4、自定义搜索空间示例4.1代码示例4.2结果展示4.2.1文件结构4.2.2文件说明4.2.2.1best_hyperparameters.yaml4.2.2.2best_fitness.png4.2.2.3tune_results.csv4.2.2.4tune_scatter_plots.

Carl_奕然·2025-02-11 03:44

实现智能教室能耗监测与管理系统的详细方案

1.深度学习模型研发1.1数据准备首先，你需要收集大量的教室照片，并对其中的关键元素（如灯、空调、电脑等）进行标注，标注信息包括元素的位置（用于目标检测）和状态（用于图像分类）。

max500600·2025-02-11 00:21

【选题推荐】机器视觉毕业设计选题题目汇总：算法目标检测

亲爱的同学们，转眼间我们已经迎来了大四，这一年充满了挑战与机遇。大家忙着备考研究生、公务员、教师资格证，或是寻找实习机会，同时还要面对毕业设计的重任。对于毕业设计，很多同学可能会感到陌生，不知道从何下手，也不确定自己适合哪些方向的课题。为此，我整理了一个毕业设计选题专栏，希望能为大家提供一些灵感和建议。无论你对毕业设计有任何疑问，欢迎随时来问我哦！对毕设有任何疑问都可以问学长哦!前言在计算机专业的

微光DeepLearning·2025-02-10 23:15

基于“感知–规划–行动”的闭环系统架构

Perception）1.1多模态数据采集与预处理传感器系统Agent的感知层通常由多种传感器组成，支持采集多种形式的数据：视觉：采用摄像头、深度传感器，通过卷积神经网络（CNN）、视觉Transformer等模型实现目标检测

由数入道·2025-02-10 22:39

【目标检测xml2txt】label从VOC格式xml文件转YOLO格式txt文件

目录1.VOC格式xml文件2.YOLO格式txt文件3.xml2txt代码（python）整理不易，欢迎一键三连！！！

zy_destiny·2025-02-10 17:35

视频分析：基于目标检测（YOLO）实现走路看手机检测、玩手机检测、跌倒检测等

文章大纲背景行为检测的定义与挑战视频分析数据集目标检测数据集自制数据集思路Kaggle数据集COCO数据集OpenImagesDatasetV7人类行为视频分析yolo进行行为分析的检测看手机行为检测-

shiter·2025-02-10 07:26

基于yolo的自定义模型训练

YOLOv8自定义模型训练全流程指南，包含数据准备、标注、训练的详细步骤和可视化说明一、数据准备流程图graphTDA[拍摄商品照片]-->B[数据标注]B-->C[划分数据集]C-->D[配置YAML

阿拉斯攀登·2025-02-10 06:18

打造智能体育赛事分析：YOLO目标检测系统详解

深度学习技术，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）模型，因其高效和准确的特性，成为目标检测领域的主流选择。

A等天晴·2025-02-10 06:17

基于yolo的视频检测分析

基于yolo的视频检测分析分步骤实现视频处理、目标检测与追踪、动作分析、计数逻辑，然后整合成API完整的解决方案，包含视频分析逻辑和API封装，使用Python、YOLOv8和FastAPI实现代码如下

阿拉斯攀登·2025-02-10 05:13

人工智能应用-智能驾驶精确的目标检测和更高级的路径规划

实现更精确的目标检测和更高级的路径规划策略是自动驾驶领域的核心任务。以下是一个简化的示例，展示如何使用Python和常见的AI库（如TensorFlow、OpenCV和A*算法）来实现这些功能。

小赖同学啊·2025-02-10 05:41

行人检测系统：基于YOLOv5的行人检测与UI界面实现

随着深度学习技术的快速发展，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型在目标检测任务中表现出了极高的准确性和速度，成为了行人检测的常用工具。本文将详细介绍如何使用YOLOv5实现行人检

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-10 01:37

创建一个基于YOLOv8+PyQt界面的驾驶员疲劳驾驶检测系统实现对驾驶员疲劳状态的打哈欠检测，头部下垂疲劳眼睛检测识别

如何使用Yolov8创建一个基于YOLOv8的驾驶员疲劳驾驶检测系统文章目录1.数据集准备2.安装依赖3.创建PyQt界面4.模型训练1.数据集准备2.模型训练数据集配置文件(`data.yaml`)训练脚本

QQ_767172261·2025-02-09 19:54

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