013yolov3交通牌检测_CCTSDB数据集检测

最新推荐文章于 2024-04-20 11:57:15 发布
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#YOLO #目标跟踪 #深度学习 #python #pyqt #计算机视觉 #人工智能

代码下载和视频演示地址：

013yolov3交通牌检测_CCTSDB数据集检测_哔哩哔哩_bilibili

​效果图如下：

​

 代码主界面展示：

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通过运行01detect.py可以对单个文件夹下的所有图片进行交通牌检测。

通过运行02detector_video.py可以对视频中的交通牌进行检测。

数据集文件在data文件中，为CCTSDB数据集，已转化成xml格式

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使用多层特征融合进行上下文建模：为了更好地利用图像的上下文信息，YOLOv3引入了多层特征融合的策略，将不同层次的特征进行融合，使模型能够更好地理解目标与背景之间的关系。单阶段检测：YOLOv3采用了单阶段的检测策略，将物体的检测和分类任务合并到一个神经网络中，直接从输入图像中预测目标位置和类别，而不需要借助额外的候选区域生成过程。多尺度特征提取：YOLOv3通过使用不同尺度的特征图来检测不同大小的目标。它引入了多个检测层，每个检测层负责检测一系列大小的目标，并通过级联的方式进行综合预测。
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