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YOLO：You Only Look Once（只需看一眼） 基于深度学习方法的一个特点就是实现端到端的检测，相对于其他目标检测与识别方法（如Fast R-CNN）将目标识别任务分成目标区域预测和类别预测等多个流程，YOLO将目标区域预测和类别预测整合到单个神经网络中，将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题。速度非常快，达到每秒45帧，而在快速YOLO（Fast YOLO，卷积层更少），可以达到每秒155帧。 与当前最好系统相比，YOLO目标区域定位误差更大，但是背景预测的假阳性（真实结果为假，算法预测为真）优于当前最好的方法。 一、YOLO的核心思想 1. YOLO的核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归bounding box（边界框）的位置及其所属类别 2. Faster R-CNN中也直接用整张图作为输入，但是Faster R-CNN整体还是采用了RCNN那种proposal + classifier的思想，只不过将提取proposal的步骤放在CNN中实现，而YOLO则采用直接回归的思路。 二、YOLO的实现方法 1. YOLO首先将图像分为SxS个网格（grid cell）。如果一个目标的中心落入格子，该格子就负责检测其目标。每一个网格中预测B个Bounding box和置信值（confidence score）

点击订阅【 人工智能初学者 】，让我们一起前行 YOLOv4-large在COCO上最高可达55.8 AP！速度也高达15 FPS！YOLOv4-tiny的模型实现了1774 FPS！（在RTX 2080Ti上测试） 作者单位：YOLOv4原班人马 1、简介 基于CSP方法的YOLOv4目标检测方法，可以上下缩放，并且适用于小型和大型网络，同时保持速度和准确性。基于此本文提出了一种网络缩放方法，该方法不仅可以修改深度、宽度、分辨率，还可以修改网络的结构。YOLOv4-Large模型达到了最先进的结果：在Tesla V100上以15FPS/s的速度，MS COCO数据集的AP为55.8％ AP(73.3 ％ AP50)。这是目前所有已发表文章中COCO数据集的最高准确性。YOLOv4-tiny模型在RTX 2080Ti上以443FPS/s的速度实现了22.0％的AP(42.0％AP50)，而使用TensorRT，batchsize=4和FP16精度，YOLOv4-tiny的模型实现了1774FPS/s。 2、Scaled YOLO V4 首先对YOLOv4进行了重新设计，提出了YOLOv4-CSP，然后在YOLOv4-CSP的基础上开发了Scaled-YOLOv4。在提出的Scaled-yolov4中讨论了线性缩放模型的上界和下界，并分析了小模型和大模型缩放时需要注意的问题。因此

文末领取免费学习福利 1. 前言 最近几年 Python 被吹的神乎其神，很多同学都不清楚 Python 到底能干什么就盲目去学习 Python,今天小胖哥就 Python 的应用领域来简单盘点一下，让想学习 Python 的同学找对方向。 2. Python 的特点 这里就谈谈自己的看法，首先 Python 是跨平台语言，语法很简洁，很短的代码干更多的事。另外它是脚本语言，随时随地写一段脚本就可以处理数据，十分方便。同时它也是面向对象语言，对初学者十分友好。Python 在处理各个领域的类库也十分丰富，爬虫、机器学习、数据处理、图像处理等等满足了大部分领域的需要。更重要的是 Python 是一种“胶水语言”，可以轻松调用主流的 C、C++、Java 类库。但是这就是 Python 被 “吹”起来的原因吗？当然不是！如果一门语言没有实际用武之地，即使它再优秀也没有意义，也不可能优秀。 3. Python 的使用领域 接下来我们就来看看 Python 在哪些领域有实际的运用。 3.1 数据爬虫 当今互联网数据成为任何一家公司最核心的资产，但是互联网的信息非常海量，未来快速获取有用的公开信息，爬虫就派上了用场。而 Python 语言非常善于编写爬虫，通过 requests 库抓取网页数据，使用 BeautifulSoup 解析网页并清晰和组织数据就可以快速精准获取数据

YOLO系列的目标检测模型随着YOLOv5的引入变得越来越强大了。在这篇文章中，我们将介绍如何训练YOLOv5为你识别自己定制的对象。 本文我们使用公共血细胞检测数据集，你可以自己导出，也可以在自己自定义数据上使用本教程。 公共血细胞检测数据集： https://public.roboflow.ai/object-detection/bccd 为了训练检测器，我们采取以下步骤： 安装YOLOv5依赖项 下载自定义YOLOv5对象检测数据 定义YOLOv5模型配置和架构 训练一个定制的YOLOv5检测器 评估YOLOv5性能 可视化YOLOv5训练数据 对测试图像使用YOLOv5进行推断 导出并保存YOLOv5权重以供将来使用 YOLOv5的新技术点 就在两个月前，我们对googlebrain引入EfficientDet感到非常兴奋，并写了一些关于EfficientDet的博客文章。我们认为这个模型可能会超越YOLO家族在实时目标探测领域的突出地位，但事实证明我们错了。 三周内，YOLOv4在Darknet框架下发布，我们还写了很多关于YOLOv4技术解析的文章。 在写这些文章的几个小时之前，YOLOv5发布了，我们发现它非常清晰明了。 YOLOv5是在Ultralytics-Pythorch框架中编写的，使用起来非常直观，推理速度非常快。事实上

摘要： 基于HiLens Kit已经基本开发完成，可部署到HiLens Kit，模型的选择为基于DarkNet53的YOLOv3模型，权重为基于COCO2014训练的数据集，而车道线的检测是基于OpenCV的传统方法实现的，可通过ModelArts AI Gallery与HiLens Kit全流程端云协同开发部署。 点击传送门，先来看看最终视频效果吧→→ （PS：请忽略背景音乐）！ 主体流程介绍 ： （可选，忽略亦可，取决于摄像头质量，对于相机畸变较大的需要先计算相机的畸变矩阵和失真系数，对图片进行校正）图片校正； 截取感兴趣区域，仅对包含车道线信息的图像区域进行处理； 对感兴趣区域使用透视变换； 针对不同颜色的车道线，不同光照条件下的车道线，不同清晰度的车道线，根据不同的颜色空间使用不同的梯度阈值，颜色阈值进行不同的处理。并将每一种处理方式进行融合，得到车道线的二进制图； 提取二进制图中属于车道线的像素； 对二进制图片的像素进行直方图统计，统计左右两侧的峰值点作为左右车道线的起始点坐标进行曲线拟合； 使用二次多项式分别拟合左右车道线的像素点（对于噪声较大的像素点，可以进行滤波处理，或者使用随机采样一致性算法进行曲线拟合）； 计算车道曲率及车辆相对车道中央的偏离位置； 效果显示（ 可行域显示 ， 曲率 和 位置显示 ）。 检测驾驶过程中道路中其他车辆状态，显示 车辆类别 、 置信度

作者： 江大白 知乎链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/143747206 本文仅供学习参考，如有侵权，请联系删除！ 文章目录 1. 论文汇总 2. Yolov3核心基础内容 2.1 网络结构可视化 2.2 网络结构图 2.3 核心基础内容 3. Yolov3相关代码 3.1 python代码 3.2 C++代码内容 3.3 python版本的Tensorrt代码 3.4 C++版本的Tensorrt代码 4. Yolov4核心基础内容 4.1 网络结构可视化 4.2 网络结构图 4.3 核心基础内容 4.3.1 输入端创新 4.3.2 Backbone创新 4.3.3 Neck创新 4.4.4 Prediction创新 5. Yolov4相关代码 5.1 python代码 5.2 C++代码 1.论文汇总 Yolov3论文名：《Yolov3: An Incremental Improvement》 Yolov3论文地址：https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdf Yolov4论文名：《Yolov4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》 Yolov4论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf 2.YoloV3核心基础内容 2

目标 使用 darknet (https://github.com/pjreddie/darknet) 自带的 python 接口处理图片和视频。 project 下载 git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet #改一些配置 ,具体操作见 我的上一份博客的结尾部分 #（https://blog.csdn.net/qq_20241587/article/details/111176541） make 处理单张图片 即：指定一张图片的路径，指定检测结果新图片的存放位置，进行 model检测+画框+另存为新图片 . 下图中，左边是处理前的样子，右边是处理后的样子，两张图位置在代码中指定 代码如下。 核心改动处 ： 1 # lib = CDLL("libdarknet.so", RTLD_GLOBAL) , 改成自己的项目的具体地址 2 使用 cv2.rectangle 画框框， 使用cv2.putText 放文字，为了避免框框和文字交叉，我加了一丢丢的偏移量。 其中 yolov3的输出是 ： label_i = box_i[0] #标签 prob_i = box_i[1] #标签置信度 x_ = box_i[2][0] y_ = box_i[2][1] w_ = box_i[2][2] h_ = box_i[2][3