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最新推荐文章于 2024-10-24 19:30:12 发布
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博主制定学习计划，从当天起每天编写一个逻辑编程小demo，同时阅读2页高级js编程基础书，专注于信息技术领域的学习提升。

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从今天起，我要每天写一个小demo，逻辑编程demo，
然后看2页的高级js编程基础书，

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目标检测算法
hai40587的博客
07-22 1457
R-CNN是第一个将CNN应用于目标检测的算法。它首先使用选择性搜索（Selective Search）方法生成候选区域，然后将每个候选区域缩放至固定大小并输入到预训练的CNN中提取特征，最后使用SVM分类器对特征进行分类，并使用回归模型精化边界框位置。然而，R-CNN存在计算量大、训练过程繁琐等问题。Fast R-CNN：Fast R-CNN对R-CNN进行了改进，通过共享卷积特征图来加速计算。
YOLOv8目标检测算法详解
培根芝士的专栏
06-27 4663
YOLOv8是Ultralytics公司最新推出的Yolo系列目标检测算法，建立在Yolo系列历史版本的基础上，并引入了新的功能和改进点，以进一步提升性能和灵活性。它是实现目标检测、图像分割、姿态估计等任务的最佳选择之一。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，其核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一次前向传播过程即可完成目标的位置和类别预测。它继承了YOLO系列算法的优点，如速度快、实时性好等，并在准确性和泛化能力上进行了进一步的提升。
目标检测---教你利用yolov5训练自己的目标检测模型
热门推荐
didiaopao的博客
08-29 70万+
1项目的克隆和必要的环境依赖 1.1项目的克隆 YOLOv5的代码是开源的，因此我们可以从github上克隆其源码。不得不说GitHub的确是全球最大的男性交友网站，里面的人个个都是人才，yolov5发布才一年左右的时间，YOLOv5就已经更新了5个分支了，分别是yolov5.1-yolov5.5分支。该项目就是利用的yolov5.5分支来作为讲解。 首先打开yolov5的github的https://github.com/ultralytics/yolov5/tree...
YOLO目标检测数据集大全【含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签+划分脚本+训练教程】（持续更新建议收藏）
m0_64879847的博客
11-05 29万+
YOLO目标检测数据集大全【含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签+划分脚本+训练教程】（持续更新建议收藏）
精准评估目标检测：F1分数的深度解析与应用
power_9的博客
07-05 1693
目标检测作为计算机视觉领域的核心任务之一，其性能评估标准至关重要。F1分数，作为评价分类模型性能的常用指标，在目标检测中同样发挥着重要作用。本文将深入探讨F1分数在目标检测中的应用，阐释其计算方法、重要性以及如何通过代码实现，旨在帮助研究者和开发者更好地理解和使用F1分数，优化目标检测模型的性能。F1分数是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均数，用于衡量模型的准确性和完整性。在目标检测中，F1分数反映了模型检测到的对象与实际对象的匹配程度。
【目标检测基础】
frcbob的博客
12-10 2352
目标检测 对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字，但它很难理解高层语义概念，比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体，更无法定位目标出现在图像中哪个区域。 目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别，并在该目标周围绘制边界框，标示出每个目标的位置 分类 VS 检测 分类 分类问题：所属类别（用卷积网络提取特征，然后用特征预测分类概率） 图像分类流程示意图： 通过图（a），分类任务：得到最终的分类所属类别可能是动物或是斑马 检测
目标检测-YOLOv5
午夜的行人
09-06 4686
YOLOv5 是 YOLO 系列的第五个版本，由团队发布。虽然 YOLOv5 并非 Joseph Redmon 原团队发布，但它在 YOLOv4 的基础上进行了重要的优化和改进，成为了深度学习目标检测领域中的热门模型之一。YOLOv5 的优势不仅体现在其性能上，还包括其简洁易用、部署便捷的特点。相较于 YOLOv4，YOLOv5 对于代码框架的重构、推理速度的提升，以及模型的轻量化等方面都有显著改进。
目标跟踪入门
阿飞CVPR
01-02 6万+
1.视觉目标跟踪基本流程与框架 视觉目标（单目标）跟踪任务就是在给定某视频序列初始帧的目标大小与位置的情况下，预测后续帧中该目标的大小与位置。 输入初始化目标框，在下一帧中产生众多候选框（Motion Model），提取这些候选框的特征（Feature Extractor），然后对这些候选框评分（Observation Model），最后在这些评分中找一个得分最高的候选框作为...
一篇文章快速认识YOLO11 | 旋转目标检测 | 原理分析 | 模型训练 | 模型推理
黎国溥
10-24 1万+
本文分享YOLO11的旋转目标检测任务，在原始目标检测中，添加多一个角度预测，实现定向边界框检测。包括1、旋转目标检测概述；2、YOLO11中的OBB数据格式；3、分析模型配置参数；4、分析检测头代码；5、编写模型训练；6、开始训练；7、模型推理
目标跟踪算法-使用yolov8+deepsort开发的多目标跟踪算法项目源码.zip
04-22
目标跟踪算法-使用yolov8+deepsort开发的多目标跟踪算法项目源码.zip个人经导师指导并认可通过的98分毕业设计项目，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大...
目标检测_OpenCV进行动态目标检测，C++很有代表性的工程_VC++_动态目标检测_运动目标检测
04-28
在IT行业中，目标检测是一项关键的技术，特别是在计算机视觉和图像处理领域。OpenCV是一个流行的开源库，它提供了丰富的工具和算法来实现各种视觉任务，包括动态目标检测。本项目是用C++编程语言，借助OpenCV库，在...
基于多目标粒子群算法的支配解求解，基于多目标粒子群的帕累托前沿求解,基于多目标粒子群的三目标求解，基于mopso的三目标求解
01-05
基于MATLAB编程，基于多目标粒子群算法的支配解求解，基于多目标粒子群的帕累托前沿求解,基于多目标粒子群的三目标求解，基于mopso的三目标求解，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，...
Python - yolov5 - deepsort - 目标跟踪 - 记录目标过程中的起止时间
05-14
在本文中，我们将深入探讨如何使用Python，YOLOv5和DeepSORT进行目标跟踪，并记录目标在视频中的起止时间。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测框架，而DeepSORT则是一个用于多目标跟踪的算法，它...
自动驾驶车辆目标检测数据集.zip
05-09
数据集介绍：自动驾驶车辆目标检测数据集 数据集名称：自动驾驶车辆目标检测数据集 图片规模： - 训练集：7,394张 - 验证集：628张 - 测试集：436张 总样本量：8,458张真实道路场景图片 目标类别： - Vehicle（车辆...
springboot尿毒症健康管理系统的设计与实现论文
最新发布
08-12
springboot尿毒症健康管理系统的设计与实现
python 列表文本转表格
08-12
python
关于多视图几何的论文，以及与点云深度学习相关的文章
08-12
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/a447291460bd 关于多视图几何的论文，以及与点云深度学习相关的文章（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
基于MATLAB Simulink的质子交换膜燃料电池系统模型开发与控制策略仿真
08-12
内容概要：本文详细探讨了质子交换膜燃料电池（PEMFC）系统模型的构建与开发，特别是利用MATLAB Simulink平台进行建模和仿真的方法。文中涵盖了空压机、供气系统（阴极和阳极）、背压阀和电堆四个核心组件的数学模型建立，旨在帮助研究人员更好地理解PEMFC系统的运行机制。此外，还介绍了如何通过调整各组件的关键参数来优化系统的性能，从而为实际应用提供了理论依据和技术支持。 适合人群：从事燃料电池研究的技术人员、高校相关专业师生、新能源领域的科研工作者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解PEMFC系统内部运作机制的研究人员，以及需要进行控制系统设计和优化的工程技术人员。目标是掌握MATLAB Simulink建模技巧，提升对PEMFC系统的理解和应用能力。 其他说明：文章不仅提供了详细的模型构建步骤，还包括具体的示例代码和讨论，便于读者实践操作并加深理解。
利用遗传算法进行Python多目标优化
在探讨Python多目标优化求解的知识点之前，我们首先要明确几个基本概念。多目标优化是指在给定一个或多个目标函数的情形下，寻找一组最优解，这个最优解通常被称作Pareto最优解。Pareto最优解指的是，在不使任何一个...
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