目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLO模型的遥感影像飞机目标检测技术研究

林聪木

已于 2024-04-18 10:20:35 修改

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分类专栏：目标检测YOLO系列实战应用案例精讲100例文章标签：目标检测 YOLO 计算机视觉

于 2023-05-22 00:15:00 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36130719/article/details/130751061

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基于YOLOv5模型的遥感影像飞机目标检测

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基于YOLO模型的遥感影像飞机目标检测技术研究

基于YOLO模型的遥感影像飞机目标检测技术研究（中）

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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOv3的目标检测研究及改进（论文篇）

qq_36130719的博客

05-11

1659

目标检测作为计算机视觉领域的基础算法之一，不仅停留在理论研究层次，已经被广泛应用于各种实际场景中，行人检测、面部检测、文本检测、交通标注与红绿灯检测、遥感目标检测统称为目标检测的五大应用[8]。基于传统方法的目标检测方法大致都需要经历如图2.1所示的算法步骤。随着深度学习发展趋势越发迅猛，人们对于以深度学习为基础的目标检测算法关注度逐渐加深，基于深度学习的目标检测算法主要有两条技术发展路线：基于候选框的方法和不基于候选框的方法，而基于候选框的方法则包括一阶段和二阶段检测算法。

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLO模型的遥感影像 飞机目标检测技术研究（下）

qq_36130719的博客

04-24

308

干网络中，虽然提取的特征中语义信息较少，但有较多形状和位置信息，增加CA模块后，在空间和通道维度对目标特征信息进行融合，使特征信息进一步丰富。卷积核，提升网络的空间利用效率，既维持了从通道维度设计的效率，又通过空间维度的设计提升了检测效能，即使在不同空间位置上不共享权重也不会引起参数量和计算量的显。息进行编码，并且可获得目标邻域内的其他特征信息，而骨干网络中的浅层特征图包含有较多的目标位置信息，CA模块的作用可充分发挥。表中，TP为真正样本，FP为假正样本，FN是假负样本，TN是真负样本。

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⌈ 传知代码 ⌋ 多行人姿态检测系统

Dream_Y.ocean的博客

05-23

1120

本项目创新在于采用多级网络串联工作来进行目标的行为分析，并使用在视频监控领域，可部署在任何有需要的人员流动密集场所(如医院，机场，养老院等)或者用于空巢老人陪伴看护，有极强的社会实用价值。项目基于PaddlePaddle平台，通过多任务网络级联的方式实现了多目标跟踪以及姿态检测的系统，通过实时反馈监控人员的信息，结合场景提供相应的需求帮助。

从论文看趋势：YOLO在遥感小目标检测中还能怎么改？

最新发布

浩子的博客

04-21

960

近年来，围绕YOLO算法进行改进的研究持续升温，尤其是在目标检测领域依然是热点之一。这些改进大多聚焦于YOLO的骨干网络、颈部结构以及检测头的设计优化，同时也涵盖了损失函数的调整与特定任务的适配。在遥感图像目标检测任务中，常常面临“小目标”和“密集分布”这两个典型挑战：目标尺寸较小、有效像素有限，容易出现漏检与误检，进而影响整体检测性能。针对这一问题，本文将分享近期几篇专注于的优秀研究成果，分别从特征提取、特征融合、注意力机制和损失函数等多个角度展开，为相关领域的研究和应用提供参考与启发。

YOLO系列算法在实际项目中的运用

m0_58508552的博客

12-24

2367

此外，在医疗、农业等领域中，YOLO算法也有广泛的应用。例如，在医疗领域中可以用于胃镜息肉检测、药品表面缺陷检测、CT医疗图像检测等；在农业领域中可以用于病虫害检测、成熟度检测、生育期检测等。在作用方面，YOLO算法主要用于识别和定位图像或视频中的目标物体，它可以应用于多个领域，如自动驾驶、视频监控和安防、工业质检、零售和物流等。YOLO（You Only Look Once）算法在AI领域目标检测方向的优势主要体现在速度、精度和效果上。

目标检测YOLO实战应用案例100讲--一文详解目标检测相关知识（最全系列）

qq_36130719的博客

02-06

1018

如何从图像中解析出可供计算机理解的信息，是机器视觉的中心问题。深度学习模型由于其强大的表示能力，加之数据量的积累和计算力的进步，成为机器视觉的热点研究方向。那么，如何理解一张图片？根据后续任务的需要，有三个主要的层次。图像理解的三个层次，即是将图像结构化为某一类别的信息，用事先确定好的类别(string)或实例ID来描述图片。这一任务是最简单、最基础的图像理解任务，也是深度学习模型最先取得突破和实现大规模应用的任务。

YOLO模型应用实践

weixin_45306136的博客

07-05

1218

yolov4---基于Keras的物体识别一、下载yolov4相关资源1.下载yolov4-keras2.下载yolov4.weights3.voc数据准备&预处理二、yolov4.weight模型转换1.修改convert.py2.执行转换程序三、yolov4-Keras物体识别1.准备执行文件2.运行程序一、下载yolov4相关资源 1.下载yolov4-keras git clone https://github.com/Ma-Dan/keras-yolo4 2.下载yolov4.wei

目标检测YOLO实战应用案例100讲-改进YOLOv4的遥感图像目标检测

qq_36130719的博客

10-29

1366

伴随互联网技术蓬勃发展，人工智能愈发强大，对计算机视觉领域的研究也开创了新的时代，计算机可以解决越来越多的问题，例如对现实中的图像进行目标分类、目标检测 和跟踪等[1]。目标检测是我国计算机视觉中图像处理应用研究的热点方向之一，其根本任务是通过提取输入图像的目标特征，分析得到目标所属类别和目标所在的位置，并用框标出位置，同时显示所属类别及得分[2-3]。因此对图像进行目标检测方法的研究，对于其他领域的应用有着重大意义[4]。

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLO模型的遥感影像 飞机目标检测技术研究（中）

qq_36130719的博客

04-19

648

和空间注意力模块（Spatial Attention Module，SAM) [48]，分别可以在通道和空间维度上分别进行算法注意力的改进，使用便捷，不会产生很大的计算量开销，可以和原有的卷。算法在SSD中增加了反卷积层，训练后得到的高层特征图包含的目标细节信息更多，这使网络能更加关注目标特征信息，减少了背景信息对检测结果的影响，提高了算法。交集为两个框重合部分，并集为两个框的总覆盖面积。息的这种情况，可以使用剪枝的操作手段，对模型进行处理，来删除收益过低的一些计算成本，有助于实现更紧凑的模型表示。

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于多尺度表征学习和元增量学习的遥感影像目标检测（续）

qq_36130719的博客

04-30

1816

元学习的意思是学会学习，即希望模型能够拥有一种“学会学习”的能力，使其在已有知识经验的基础上快速学习新的任务，是解决小样本问题的常用方法之一。在机器学习中，数据分为训练集、验证集和测试集，对应的训练单位是数据。而在元学习中，训练的单位是任务，每个任务中的训练样本称为支持集，测试样本称为查询目前元学习主要分为基于度量的元学习、基于模型的元学习和基于优化的元学习。基于度量的元学习关键在于计算输入相似度，该方法简单有效，但一般只能用于监督学习。

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于多尺度表征学习和元增量学习的遥感影像目标检测

qq_36130719的博客

08-28

1464

随着遥感技术的快速发展，我们可以从星载或机载传感器中获取高分辨率和高质量的遥感图像[1]。与自然图像相比，遥感图像可以捕获大规模场景中的物体，这促进了许多潜在的应用。在军事领域，用于遥感图像的目标检测方法是战场情报勘察和侦察警戒的重要手段。在民用领域，基于遥感图像的目标检测技术常用于国土空间规划、自然灾害评估、交通管理等方面[2]。例如遥感图像中的建筑物检测可以帮助政府机构和区域规划者在土地开发和城市建设上制定更完善的规划，同时还可以服务于城市发展分析、地图更新、军事侦察和灾害管理等应用。

目标检测YOLO实战应用案例100讲-智能目标检测系统在FPGA中的设计与实现

qq_36130719的博客

06-06

2952

本文结合FPGA芯片的高并行、低功耗、可重配置等优势，对基于卷积神经网络结构的目标检测算法，在端侧场景下的加速与部署进行研究与实现。本章节对本文涉及到的基本理论知识与技术手段进行介绍，为后续系统的方案分析与系统设计奠定理论基础。首先，介绍了卷积神经网络的基本组成部分及其原理。然后，对FPGA及其开发技术进行简单介绍。最后，对当前常用的部分基于FPGA的卷积神经网络加速方法进行概述。

Yolo介绍要点和难点具体应用场景案例

2401_84235249的博客

06-19

489

YOLO系列算法在网络结构上采用了多种优化策略，如Darknet系列的主干网络、CSP（Cross Stage Partial）结构、PAN（Path Aggregation Network）等，这些结构有效地提高了特征提取和融合的能力，从而提升了检测性能。例如，在交叉路口，YOLO算法可以帮助车辆准确识别交叉路口内的各种交通参与者，包括行人、其他车辆等，从而实现更加安全和高效的转弯辅助。在超市的货架管理中，YOLO算法可以实时检测并识别货架上的商品种类和数量，自动更新库存信息。

【源码】基于Swerling模型的飞机目标检测

weixin_42825609的博客

04-21

852

本代码主要实现以下功能 1.正确估计方位角 2.模拟飞机的检测概率Pd 3.圆柱形RCS的Pd建模 4.通过gui绘制pd数据 1 Estimate of aspect angle found appropriately 2 Pd of airplane modelled 3 Pd of cylindrical RCS modelled 4 gui plots pd data with selection 下载地址： https://url92.ctfile.com/f/1850492-571991693.

yolo目标检测实战

alex1801

06-23

1599

实战教程，持续更新中。

学习实践案例：YOLOv3实现目标检测

weixin_64263318的博客

09-01

1376

mindspore 实践案例

YOLOv8实战-自定义数据集制作、模型训练及测试

代码改着改着就疯了，疯着疯着就对了

04-03

4367

详细记录YOLOv8实战过程中的细节

【YOLOv8实战】手把手带你入门YOLOv8，你也能训练自己的检测器，以SAR目标检测为例（源码+数据集+Gradio界面）

u010522887的专栏

04-11

5748

基于YOLOv8的SAR图像目标检测系统，覆盖数据制作、数据可视化、模型训练/评估/推理/部署全流程，最后通过 Gradio 界面进行展示。

Yolo：实时目标检测实战（下）

吴建明wujianming_110117

04-26

301

Yolo：实时目标检测实战（下） YOLO：Real-Time Object Detection After a few minutes, this script will generate all of the requisite files. Mostly it generates a lot of label files in VOCdevkit/VOC2007/labels/ and VO...

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLO模型的遥感影像 飞机目标检测技术研究

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