目标检测概述

最新推荐文章于 2025-04-05 00:41:05 发布
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分类专栏： tensorflow 人工智能 tf.keras 文章标签： keras tensorflow 人工智能
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版权

项目结构

 

数据采集层：主要做数据收集标注工作

深度模型层：YOLO，SDD模型，模型导出，Serving部署

用户层：跟前端交互（web后台） 对接部署模型

写给初学者的YOLO目标检测 概述
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
04-27 1万+
目标检测（Object detection）是计算机视觉中使用的一种技术，用于识别和定位图像或视频中的对象。图像定位是指使用边界框（bounding boxes）来识别一个或多个对象的正确位置的过程，这些边界框对应于围绕对象的矩形形状。这个过程有时会与图像分类或图像识别混淆，后者旨在将图像或图像中的对象预测为类别或类别之一。下面的插图对应于上述解释的计算机视觉技术。在图像中检测到的对象是“人”。在本文中，将首先了解目标检测的优势，然后介绍最先进的目标检测算法YOLO。在第二部分中，我们将更加关注。
计算机视觉（十六）：目标检测概述
GeniusAng的博客
11-08 1万+
目标检测概述
【AI原理解析】-目标检测概述
深耕AI领域，专注中、高人工智能领域发展；同步研究电磁学及超导材料、量子力学；关注能源发展和技术，同时进行医学创新
07-03 1492
目标检测算法是计算机视觉领域中的一个重要技术，用于在图像或视频中找到并定位感兴趣的目标对象
目标检测概述-VOC COCO数据集 IOU AP NMS
qq_44817900的博客
06-06 2144
PASCAL VOC数据集 和 MS COCO数据集。PASCAL VOC包含约10,000张带有边界框的图片用于训练和验证。常用的是VOC2007和VOC2012两个版本数据，共20个类别，分别是：[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-z7lVGxa3-1654485842228)(D:\Desktop\CV_tensorflow笔记\目标检测\图片库\PASCAL VOC数据集.png)]其目录结构如下：JPEGImages存放图片文件Annotations下存放
从零实现一个3D目标检测算法（1）：3D目标检测概述
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10点43的博客
07-10 1万+
PointPillar( (vfe): PillarFeatureNetOld2( (pfn_layers): ModuleList( (0): PFNLayer( (linear): Linear(in_features=10, out_features=64, bias=False) (norm): BatchNorm1d(64, eps=0.001, momentum=0.01, affine=True, track_running_stats.
基于深度学习的目标检测算法概述
Skywalker_air的博客
03-12 3837
在开始目标检测算法学习之前，先建立基于深度学习的目标检测算法大局观，了解目标检测算法的发展史，在了解背景的前提下，能更好地提升代入感，让理论知识理解起来不会枯燥无味！
目标检测6——一阶段目标检测概述
qq_45792437的博客
01-14 614
一阶段目标检测是一种端到端的检测算法，仅仅使用一个卷积神经网络CNN直接预测不同目标的类别与位置
目标检测1——二阶段目标检测概述
qq_45792437的博客
01-11 857
两阶段目标检测是基于 region proposals（区域推荐）产生目标候选框，然后再对候选区域进行分类与回归，其中有如下相关算法：R-CNN、SPPNet、Fast R-CNN、Faster R-CNN、FPN、Mask R-CNN
目标检测简介
吾家有猫名探花的博客
11-30 4826
在数字化时代的浪潮中，目标检测技术以其独特的魅力和无可比拟的实用价值，成为计算机视觉领域的璀璨明珠。目标检测技术旨在模仿人类视觉系统的功能，通过算法和模型识别和定位图像或视频中的具体物体。从早期的简单算法到现今的深度学习方法，这一领域经历了飞速的发展，其应用范围也从简单的图像分类扩展到了复杂的三维空间识别。本文旨在为读者提供一个目标检测领域的概览，包括其基本概念、主流技术、应用领域，以及这个领域的发展历程和未来趋势。
目标检测概述.docx
05-22
### 目标检测概述 #### 一、引言 目标检测是计算机视觉领域的一个核心研究方向，它专注于从图像或视频中识别出特定物体的位置、大小及其类别。这项技术不仅推动了计算机对现实世界的理解能力，而且随着深度学习...
基于视频运动目标检测概述PPT教案.pptx
10-04
基于视频运动目标检测概述 本资源概括了视频运动目标检测的研究背景、方法分类、检测方法 serta 传统光流法的介绍。视频运动目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于高级人机交互、智能监控、视频...
TensorFlow深度学习实战（13）——神经嵌入详解
盼小辉丶的博客
03-31 1197
神经嵌入 (Neural Embedding) 是一种通过神经网络模型将离散的符号(如词语、字符、图像等)映射到低维连续向量空间中的技术。它属于更广泛的嵌入 (Embedding) 技术范畴，在深度学习中起着关键作用。神经嵌入通过在神经网络训练过程中学习到的向量表示，捕捉了输入数据的潜在特征和语义信息。
老罗笔记人工智能文字处理软件 Rogabet Notepad 2025-402 1.812
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04-03 1015
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浅谈AI工程落地 - 分布式训练 - Nvidia Megatron LM - 三种训练策略
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04-04 685
数据并行处理不同数据，适合小模型；张量并行拆分层内参数，适合超大模型；流水线并行分层部署模型，适合深网络。实际工程中我会根据模型规模、显存限制、网络带宽、框架支持、团队经验来灵活组合这三种策略。
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本文再网络结构（1）的基础上，完善数据读取、数据增强、数据处理、模型训练、断点训练等功能。
langchain embedding 自定义模型(bge)实现
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该实现方案在保持 LangChain 兼容性的同时，提供了灵活的自定义能力，可以方便地替换不同的 Transformer 模型，适应各种业务场景需求。
一套AI训推一体化解决方案约等于100万个应用？
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深度学习的目标检测概述
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深度学习的目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在识别图像或视频中的特定目标并确定其位置。目标检测可以分为两个主要步骤：目标分类和目标定位。 目标分类是指将图像中的不同目标分为不同的类别，例如人、车、动物等。这一步骤通常使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。 目标定位是指确定目标在图像中的位置，通常使用边界框（bounding box）来表示目标的位置。常见的目标定位方法包括滑动窗口（sliding window）和区域提议（region proposal）。 深度学习的目标检测方法有多种，其中一种常用的方法是基于区域的卷积神经网络（R-CNN）。R-CNN首先生成一组候选区域，然后对每个候选区域进行特征提取和分类。这种方法的缺点是速度较慢。为了解决这个问题，后续的改进方法如Fast R-CNN、Faster R-CNN和YOLO（You Only Look Once）等被提出，它们在速度和准确性上都有所提升。
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