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)：2400标注数量(xml文件个数)：2400标注数量(txt文件个数)：2400标注类别数：3标注类别名称:["crack","grid","spot"]每个类别标注的框数：crack框数=892grid框数=884sp

一、评价指标：Smeasure(StructureMeasure)结构度量是一种综合评估指标，用于评估预测的分割结果与真实分割之间的结构相似性。它考虑了分割结果的边缘连通性、区域完整性和边界偏移等因素，值越接近1表示分割结果与真实分割结构越相似。wFmeasure(WeightedF-measure)加权F-measure是精度和召回率的加权平均值，其中精度衡量了分割结果中正确分类的像素数量，而召

文章目录一、前言二、两阶段目标检测算法2.1RCNN2.2Fast-RCNN2.3FasterR-CNN三、多阶段目标检测算法3.1CascadeR-CNN四、单阶段目标检测算法4.1编码方式4.1.1

YOLO系列算法也是目标检测领域非常重要的一个研究路线，那么ChatGPT是如何看待各个YOLO算法的呢？那我们去问问它如何看待各个版本的YOLO。截止到2021年9月，YOLOv6尚未发布。

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

文章目录0前言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

本发明公开了一种基于2D工业相机的工件目标检测及三维姿态判定方法，首先根据待生产或是待加工工件目标搭建其三维几何模型，并标记该几何模型制定特征点，然后对通过两个2D工业相机分别获得的现场工件目标图像进行目标检测及特征识别

数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：5735分类类别数：102类别名称:["0","1","2"

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)：11758标注数量(xml文件个数)：11758标注数量(txt文件个数)：11758标注类别数：200标注类别名称:["Black_footed_Albatross","Laysan_Albatross","Sooty

部署YOLOv9的TensorRT模型进行目标检测是一个涉及多个步骤的过程，主要包括准备环境、模型转换、编写代码和模型推理。首先，确保你的开发环境已安装了NVIDIA的TensorRT。

【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析项目一：图像分类数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测项目二

up主讲的实时显示目标检测后的图片的两种方法：（1）在下面的Terminal中输入下列命令：pythondetect.py--view-img（2）点击进入右上方的detect的EditConfigurations

Abstract我们介绍YOLO-pose，一种无热图联合检测的新方法，基于流行的YOLO目标检测框架的图像二维多人姿态估计。

训练集和测试集各5000张，进行目标检测，写出选择的模型以及设计方案？样本量不足怎么去提高检测的准确性？数据增强梯度下降法的优化算法有哪些，各有什么优缺点？损失函数有哪些？优缺点

YoloV8可视化界面GUI本项目旨在基于YoloV8目标检测算法开发一个直观的可视化界面，使用户能够轻松上传图像或视频，并对其进行目标检测。

图像金字塔的作用及实现图像金字塔简单来说就是用多个不同的尺寸来表示一张图片。如下图，最左边的图片是原始图片，然后从左向右图片的尺寸依次缩小直到图片的尺寸达到一个阈值，这个阈值就是多次缩小图片的最小尺寸，不会有比这更小尺寸的图片了，像这种图片的尺寸逐步递增或递减的多张图层就是图像金字塔，每张不同尺寸的图片都称为图像金字塔的一层。图像金字塔的目的就是寻找图片中出现的不同尺寸的目标（物体、动物等）。im

文章目录0前言1课题背景2实现效果3DeepSORT车辆跟踪3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习得交通车辆流量分析**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工

原标题：教程|深度学习+OpenCV，Python实现实时视频目标检测选自PyimageSearch参与：路雪、李泽南使用OpenCV和Python对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码

1.级联分类器在这里，我们学习如何使用objdetect来寻找我们的图像或视频中的对象在本教程中,我们将学习Haar级联目标检测的工作原理。

魔鬼面具-哔哩哔哩视频指南必看干货系列(建议搞深度学习的小伙伴都看看,特别是图像相关)深度学习常见实验问题与实验技巧(适用于所有模型，小白初学者必看!)还在迷茫深度学习中的改进实验应该从哪里开始改起的同学，一定要进来看看了！用自身经验给你推荐实验顺序！探究深度学习中预训练权重对改进和精度的影响!什么？你说你不会画模型结构图？行吧，那你进来看看吧，手把手教你画YAML结构图！探究深度学习中训练中的可

1.YOLOv5在"零售业库存管理"领域的应用在零售业库存管理中，YOLOv5可以帮助自动化商品识别和库存盘点过程。通过使用深度学习模型来实时识别货架上的商品，零售商可以更高效地管理库存，减少人工盘点的时间和成本。以下是一个使用YOLOv5进行商品识别的Python脚本示例：importcv2importyolov5#初始化YOLOv5模型model=yolov5.YOLOv5(weights="

《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

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导言在计算机视觉领域，多目标检测与跟踪（Multi-ObjectTracking,MOT）是一个至关重要的研究方向。它涉及到在视频序列中同时跟踪多个目标，如行人、车辆等。

引言目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在识别和定位图像中的物体。

目标检测中，数据集中类别不均衡是一个常见的问题，其中一些类别的样本数量明显多于其他类别。这可能导致模型在训练和预测过程中对频繁出现的类别偏向，而忽略掉罕见的类别。

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首先看下实例效果：DETR(DEtectionTRansformer)是一种基于Transformer架构的端到端目标检测模型。

利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测摘要1引言1.1小物体检测1.2物体检测中的模型组合1.3热图像处理2提出的模型2.1预测头数量2.2骨干网络优化2.3Transformerencoder模块2.4

CV论文精读】【BEV感知】BEVDet:High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-ViewBEVDet：鸟瞰下的高性能多摄像机三维目标检测

点击进入专栏：《人工智能专栏》Python与Python|机器学习|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程不可否认，由OpenAI带来的GPT-4已是全球最受欢迎的

**结果后处理优化**：-使用更高效的非极大值抑制（NMS）实现，如使用

1.YOLOv5在"智能交通信号控制"领域的应用在智能交通信号控制领域，YOLOv5可以通过实时检测交通流量的变化来辅助信号灯的调度决策。例如，在交通繁忙的交叉路口，YOLOv5可以检测到各个方向的车流量，帮助交通控制系统动态调整绿灯时长，减少拥堵。以下是一个简化的Python示例，演示了如何使用YOLOv5来检测视频流中的车辆，并据此作出一些基本的决策。importcv2importyolov5

目录YOLOv5具体工作流程应用实例及代码优化再优化继续优化YOLOv5具体工作流程YOLOv5可以在社交媒体内容审核领域发挥重要作用，具体工作流程如下：1.**数据准备**：首先，收集大量标记过的图像和视频数据，这些数据包含了需要被检测的内容类别，例如暴力、色情、仇恨言论等的视觉标识。2.**模型训练**：使用这些数据对YOLOv5模型进行训练。训练过程中，模型学习如何从图像中识别和定位这些不良

目录YOLOv1:YOLOv2:YOLOv3:YOLOv4:YOLOv5:总结：YOLO（YouOnlyLookOnce）是一系列基于深度学习的实时目标检测算法。

写在前面：数据集对应应用场景，不同的应用场景有不同的检测难点以及对应改进方法，本系列整理汇总领域内的数据集，方便大家下载数据集，若无法下载可关注后私信领取。关注免费领取整理好的数据集资料！今天分享一个非常好的非常小众的研究方向，有应用创新，可有利于发小论文和大论文，有需要的朋友可私信我，我这边可以辅导毕设、课程设计等。话不多说直接上图：图像数据集样本图如下所示，分为2个类别：0：汉字1：满文数据集

此前出了目标检测算法改进专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读发表高水平学术期刊中的SCI

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它包含了大量的函数和工具，可以用于图像读取、显示、处理、特征提取、目标检测等任务。OpenCV最初是由Intel公司开发的，现在由WillowGarage提供支持。它支持多种编程语言，包括C++、P

R-CNN：传统的目标检测算法：使用穷举法（不同大小比例的滑窗）进行区域选择，时间复杂度高对提取的区域进行特征提取（HOG或者SIFT），对光照、背景等鲁棒性差使用分类器对提取的特征进行分类（SVM或Adaboost

目标检测中AP50AP75APsAPmAPl含义介绍介绍在目标检测领域，我们经常会遇到一些评价指标，这些指标有助于衡量模型的性能。

importtimeimportonnxruntimeimportnumpyasnpimportcv2class_names=['person','bicycle','car','motorcycle','airplane','bus','train','truck','boat','trafficlight','firehydrant','stopsign','parkingmeter','be

1目标检测科学家和工程师经常需要知道是否存在特定的物体或条件。例如，地球物理学家在地球上探索石油，医生检查病人是否有疾病，天文学家在宇宙中寻找外星智慧，等等。

它用于有效地识别图像中的边缘和轮廓，对于图像分析和目标检测任务至关重要。OpenCV提供了多种边缘检测技术的实现，本博客将介绍其中的两种常用方法：Canny边缘检测和Sobel边缘检测。

目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在识别图像中的物体并确定其位置和大小。一阶段目标检测算法以其较快的处理速度和较高的实时性而受到关注。

文章目录一、前言二、c++代码2.1、Tracking2.2、KalmanTracking2.3、Hungarian2.4、TrackingInfo三、调用示例四、结果一、前言在许多目标检测应用场景中，

Precision(查准率/精确率)所有预测为正样本的结果中，预测正确的比率。Precision=TP/(TP+FP)Recall(查全率/召回率)所有正样本中被正确预测的比率。Recall=TP/(TP+FN)正样本负样本预测为正TruePositive(TP)FalsePositive(FP)预测为负FalseNegative(FN)TrueNegative(TN)精确率（precision）

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、