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注意：我的边界框坐标与YOLO输出的不同，YOLO输出的坐标是x轴向右为正方向和y轴向下为正方向的矩形的左上角和右下角顶点坐标，但在Y轴向上为正方向的矩形中为左下和右上坐标，我由于强迫症将它转换成了标准直角坐标系下左上右下的坐标，因此计算方式与原本的有差别。
2023-07-15 20:49:39
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原创 YOLOv5输出检测到的边界框的坐标、类别以及置信度
然后在plot_one_box函数中添加一行write_coordinates_to_file(c1, c2)即可，坐标会被写进一个coordinates文件。若想输出坐标和置信度，则在plot.py中的plot_one_box函数中，if lable:语句末尾加上print(lable)即可。在detect.py中找到plot_one_box，大概在113行，可按ctrl+F进行查找。ctrl+鼠标左键点击，会跳转到plot.py，并进入该函数。这样预测边界框的坐标、类别、置信度都有了直观的输出。
2023-07-13 17:10:19
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Weighted Boxes Fusion
这是对一篇中科院三区文献的复现，该文献英文名为：Weighted boxes fusion: Ensembling boxes from different object detection models。
主要内特是对三个不同目标检测模型生成的预测框进行加权融合，使其更加逼近真实框。
该文献代码在github上开源，本资源对YOLOv5等三个模型在coco128上的一张图片进行预测，得到三个不同模型的预测边界框，根据文献内容进行了复现，代码较为简单，可以加强对IOU的理解以及对集成的认识。
2023-07-15
系统建模与仿真，包含matlab源代码，报告
本人系统辨识课程的全部代码 以及报告 报告里有所有算法原理。内容如下：1、大作业题目
2、数据分析预处理 3、模型参数辨识 4、模型校验 5、实验体会 6、源代码
2023-02-23
matlab对一张图片
2022-10-31
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