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最新推荐文章于 2024-10-10 14:49:47 发布
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计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-21 11万+
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析，人工智能、AI、计算机视觉领域中，目标检测是一项至关重要的任务，其旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体，并确定它们的位置。从安防监控中的人员检测，到自动驾驶中的行人、车辆识别，目标检测技术都有着广泛的应用。在众多目标检测算法中，R-CNN、YOLO 和 SSD 具有代表性，它们各自有着独特的设计理念和技术路线，在不同场景下展现出不同的性能表现。本文将深入剖析这三种算法，通过原理阐述、性能对比以及代码示例，帮助读者全面理解它们的特点与差异。
【全面认知YOLO系列】看见未来：目标检测技术在各行业应用的全景解读第二部分
今晚打老虎的专栏
04-30 2279
本文将全面介绍目标检测技术在各行各业的应用，探讨其在不同领域的价值和意义。通过深入了解目标检测技术的应用案例和工作原理，我们可以更好地认识到这项技术所带来的巨大潜力和机遇。让我们一起探索，如何借助目标检测技术，推动各行各业迈向智能化、高效化的未来。
目标检测CNN 目标检测发展历程 应用场景 智慧交通 自动驾驶 工业生产 智慧医疗
万有文的博客
05-08 1720
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，其主要目的是让计算机能够自动识别图像或视频帧中所有目标的类别，并在目标周围绘制边界框以标示出每个目标的位置。目标检测的过程通常包括两个主要步骤：目标定位和目标分类。目标定位是确定图像中是否存在感兴趣的目标，并找到这些目标在图像中的位置。这通常是通过在图像上滑动一个窗口（也称为滑动窗口方法）来实现的，该窗口会截取图像的一部分区域，并将其输入到卷积神经网络（CNN）中进行处理。如果窗口内的区域包含目标，则CNN会输出一个高置信度分数，并给出该区域的边界框坐标。
深度学习目标检测在实际场景中的应用（附源代码）
gzq0723的博客
02-16 3237
关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G目标检测是现在最热门的研究课题，目...
目标检测应用场景和发展趋势
mdd优快云的博客
10-18 2364
上下文信息利用：由于视频相较于单张图片多了一个时间维度上的信息，因此如何有效地利用这些时间上下文信息来提高检测性能，是视频检测面临的一个重要问题。运动变化处理：视频中的目标检测需要在静态图像目标检测的基础上对目标因运动产生的各种变化进行处理。目标检测的未来是什么？- 知乎 (zhihu.com)2 与AutoML结合的目标检测。3 领域自适应的目标检测。7 信息融合目标检测。
机器视觉、目标检测常见应用场景
#*一生有你*#
06-05 1280
机器视觉、目标检测常见应用场景
图像识别领域YOLO目标检测算法的机制解析与应用场景
01-11
内容概要：本文深入浅出地介绍了YOLO（You Only Look Once）目标检测的基本原理。文章将复杂的计算机视觉概念用生动形象的例子解释，比如把图像比喻为一个大拼图，通过将其分割为若干个小网格来加速搜索并定位目标，...
基于MATLAB的YOLOv3人体目标检测技术及其应用场景
08-26
首先阐述了人体目标检测技术的重要性和应用场景，如公共场所、安防监控和自动驾驶等领域。接着简述了YOLOv3算法的基础理论，强调其快速高效的特点。然后逐步讲解了实战操作流程，包括数据准备、环境配置、调用YOLOv3...
【计算机视觉】基于YOLOv11的目标检测实战：模型优化与多场景应用系统设计
10-26
内容概要：本文系统介绍了YOLOv11在目标检测中的实战应用，涵盖其基础原理、环境搭建、数据集准备、模型训练与评估、结果可视化以及优化改进策略。文章详细阐述了YOLOv11的网络架构创新，如C3k2模块和优化的SPPF结构...
【计算机视觉】基于YOLOv11的目标检测模型优化：毕业设计中多场景应用与轻量化部署研究
最新发布
11-24
内容概要：本文围绕YOLOv11目标检测算法在毕业设计中的应用与实现展开，系统介绍了YOLOv11作为单阶段目标检测模型的核心原理，强调其在精度与速度上的优势，适用于实时检测场景。文章详细阐述了数据增强、迁移学习和...
目标检测 机器学习方法 静态场景 测试车辆检测
02-14
利用机器学习方法（分类）实现静态场景下的测试车辆检测  利用C语言或者Open_CV库，或者是MATLAB软件编写实现静态场景下的测视车辆检测。需使用机器学习方法。代码可以通过一个主函数直接运行出实验结果。  Data文件夹中包含train_34x94（训练集）和test（测试集）两个文件夹。其中，train_34x94文件夹中的数据用于训练模型，包含pos文件夹（内有550个正例样本）和neg文件夹（内有500个负例样本）； Test文件夹中的数据用于测试。  在Test测试集中的总体检测性能的评价指标为Recall、Precision 和F-measure，写出对算法的性能评价和对实现中遇到问题的理解。
目标检测算法回顾之应用场景篇
xiaobaizaza_Ry的博客
05-23 1万+
目标检测应用场景目录应用场景总结 目录 第一部分我们主要回答两个问题：目标检测在实际中有哪些应用以及为什么我们需要研究它的原因。 应用场景 在我们日常生活中有哪些可以想到的目标检测应用呢？ 比如，我们打卡需要人脸检测，指静脉检测，购物时可以进行商品检测与文本提取，检血时需要细胞检测与病理检测，垃圾分类时使用垃圾检测避免误分类现象等。 所以，目标检测不管是在我们的日常生活领域，交通领域，工商业领域还是医学领域中都有着重大的应用。再回到我们日常的校园生活中，我们学校的智能食堂及智能MY PASS门禁系统也
目标检测常见算法及应用场景
alankuo的专栏
08-03 538
1. R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）：基于区域的卷积神经网络，使用选择性搜索算法生成候选区域，然后对每个候选区域进行卷积神经网络特征提取和分类。5. SSD（Single Shot MultiBox Detector）：结合了 YOLO 的回归思想和 Faster R-CNN 的锚点机制，在速度和精度上取得了较好的平衡。在实际应用中，选择合适的目标检测算法取决于具体的需求，如检测速度、精度、计算资源等。
什么是目标检测？有哪些应用？终于有人讲明白了
大数据
11-12 2万+
导读：计算机视觉（Computer Vision，CV）是一门教计算机如何“看”世界的学科。计算机视觉包含多个分支，其中图像分类、目标检测、图像分割、目标跟踪等是计算机视觉领域最重要的研究...
目标检测算法的优缺点及适用场景
a871923942的博客
05-21 2616
目标检测主要用于从图像或视频中识别和定位感兴趣的对象。目标跟踪则是在连续的视频帧中对感兴趣的对象进行跟踪。
目标检测小白自存系列~实际场景应用备忘
qq_35679701的博客
10-26 813
这里写自定义目录标题two-stage算法及所需方向明细one-stage算法及所需方向明细 #更于2020.10.26 two-stage算法及所需方向明细 one-stage算法及所需方向明细 截至当日yolov4已经呈现碾压SSD趋势，目前最新是v4与v5由于两个不同作者实现，效果孰优孰劣存在争议 ...
深度学习-目标检测
weixin_68275321的博客
10-10 2176
定义为预测正确的目标个数（真正例，True Positives）与预测出来的目标个数（真正例 + 假正例，True Positives + False Positives）的比值。2、在自动驾驶中，检测道路上的行人、其他车辆、交通标志等目标，为车辆的行驶决策提供依据。定义为预测正确的目标个数（真正例）与图像中实际存在的目标个数（真正例 + 假反例，True Positives+False Negatives）的比值。旨在从图像或视频中找出感兴趣的目标（如人、动物、车辆等）的位置，并确定其类别。
目标检测应用
weixin_44807907的博客
06-09 9491
文章目录目标检测应用人脸检测车辆检测行人计数自动驾驶安全系统医疗领域 目标检测应用 目标检测主要用于 face detection, vehicle detection,pedestrian counting, self-driving cars, security systems, etc.人脸检测，车辆检测，行人计数，自动驾驶，安全系统等 人脸检测 人脸检测用于许多商业活动例如，支付，刑事鉴定，手机的人脸识别，与物体绑定人脸识别，商业推广活动，手机个人消费习惯和人脸绑定，推荐消费，通过看脸来判定患病与否
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