”目标检测模块“ 的搜索结果

     点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达编辑丨极市平台引言目标检测领域发展至今已有二十余载，从早期的传统方法到如今的深度学习方法，精度越来越高的同时速度也越来越快，这得益...

     为了增强行人检测的能力，在原yolov5s的backbone特征提取部分将C3模块替换为CoT模块，用于增强Transformer结构，提高目标检测的性能。通过引入CoT模块，可以使得特征提取网络能够更好地利用输入特征图中位置之间的上...

     本文共4593字，预计需要20分钟，可以先收藏再看哦1 简介目标检测是计算机视觉领域的传统任务，与图像识别不同，目标检测不仅需要识别出图像上存在的物体，给出对应的类别，还需要将该物体的位置通过最小包围框...

     YOLO是一种目标检测方法，它的输入是整张图片，输出是n个物体的检测信息，可以识别出图中的物体的类别和位置。YOLOv4是在YOLOv3算法的基础上增加了很多实用的技巧，使得它的速度与精度都得到了极大的提升。 YOLOv4...

     目标检测算法分类： 1、两步走的目标检测：先找出候选的一些区域，再对区域进行调整分类 代表：R-CNN、SPP-net、Fast R-CNN、Faster R-CNN 2、端到端的目标检测：采用一个网络一步到位，输入图片，输出有哪些...

     torchvision库中已存在目标检测的相应模型，只需要调用相应的函数即可。 1. 单文件： ## 导入相关模块 import numpy as np import torchvision import torch import torchvision.transforms as transforms from PIL ...

     YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。Yolo算法采用...

     目标检测 YOLOv5 SPP模块 flyfish 版本YOLOv5 : v5 何恺明提出Spatial Pyramid Pooling（空间金字塔池化）论文是《Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition》 SPP的在原论文...

     作者丨一点人工一点智能@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/502798622编辑丨计算机视觉工坊基于深度学习的视觉目标检测技术综述，曹家乐，李亚利，孙汉卿，谢今，黄凯奇，庞彦伟，中国图象图形学报单目图像是...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章