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目录1、需求解读2、YOLOv5算法简介3、YOLOv5算法详解3.1 YOLOv5网络架构3.2 YOLOv5实现细节详解3.2.1 YOLOv5基础组件3.2.2 输入细节详解1、需求解读  YOLOV4出现之后不久，YOLOv5横空出世。YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。虽然YOLOv5算法并没有与YOLOv4算法进行性能比较与分析，但是YOLOv5在COCO数据集上面的测试效果还是挺不错的。大家对YOLOv5算法的创新性半信半疑，有的人对其持肯定态

YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection-论文链接-代码链接目录1、需求解读2、YOLOv4算法简介3、YOLOv4算法详解3.1 YOLOv4网络架构3.2 YOLOv4实现细节详解3.2.1 YOLOv4基础组件3.2.2 输入端细节详解3.2.3 基准网络细节详解3.2.3 Neck网络细节详解3.2.4 Head网络细节详解1、需求解读  作为一种经典的单阶段目标检测框架，YOLO系列的目标检测算法得到了学术界与工业界们的广泛

Objects as Points-论文链接-代码链接目录1、需求解读2、CenterNet算法简介3、CenterNet算法详解3.1 CenterNet网络结构3.2 CenterNet实现细节详解3.2.1 训练阶段Heatmap生成3.2.2 Heatmap上应用高斯核3.3 CenterNet损失函数3.3.1 Heatmap损失函数3.3.2 中心点偏移损失函数3.3.3 目标长宽损失函数3.4 CenterNet推理阶段4、CenterNet网络代码实现5、CenterNet效果展示与分析5

目录一、前言二、实现细节1、前提条件2、数据标注2.1 Labelme2.1.1 工具特点简介2.1.2 工具安装2.1.3 工具使用简介2.2 LabelImg2.2.1 工具安装2.2.2 工具使用简介3、标签预处理3.1 PASCAL VOC数据集格式详解3.2 构造新的PASCAL VOC数据集3.2 COCO数据集格式详解4、搭建SSD运行环境5、修改代码训练网络5.1 代码架构详解5....

目录1、场景需求2、路径规划算法简介2.1 、PRM算法简介2.2、RRT算法简介3、基于SSD的自动路径规划算法简介4、基于SSD的自动路径规划算法详解4.1、利用外置摄像头获取图像或者视频4.2、利用目标检测算法进行障碍物的识别和定位4.3、根据目标检测结果制作二维平面映射图4.4、利用GUIDE制作的自动路径规划GUI效果展示和分析5、基于SSD的自动路径规划算法效果展示与分析5.1、RRT...

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection论文链接：论文链接论文代码：代码链接近期在Arxiv上出现的一篇比较火的单阶段目标检测算法-FCOS，今天我们就一起来分析分析这个算法。大家可能都知道目标检测算法以前主要分为两个大的方向：单阶段检测器/双阶段检测器，其对应的代表性算法分别是Faster-rcnn和Yolo。而随着目标检测性...