目标检测

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深度学习lover

＜项目代码＞YOLOv8 草莓成熟识别＜目标检测＞YOLOv8是一种单阶段（one-stage）检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，能够在一次前向传播过程中同时完成目标的分类和定位任务。相较于两阶段检测算法（如Faster R-CNN），YOLOv8具有更高的检测速度和实时性。

深度学习之目标检测的技巧汇总介绍一篇发表在Big Data上的数据增强相关的文献综述。数据增强目的通过数据增强实现数据更复杂的表征，从而减小验证集和训练集以及最终测试集的差距，让网络更好地学习迁移数据集上的数据分布。这也说明网络不是真正地理解数据，而是记忆数据分布。

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即插即用篇 | YOLOv11 引入高效的直方图Transformer模块 | 突破天气障碍：Histoformer引领高效图像修复新路径本改进已同步到YOLO-Magic框架！摘要：摘要。基于Transformer的恶劣天气图像修复方法取得了显著进展。大多数方法通过沿通道维度或在空间上固定范围的块内使用自注意力，以减少计算负担。然而，这种折中方式在捕获长距离空间特征方面存在局限性。受到恶劣天气导致的退化因素主要引发类似遮挡和亮度变化的观察启发，本文提出了一种高效的直方图Transformer（Histoformer）用于修复受恶劣天气影响的图像。其核心机制是直方图自注意力，该机制根据强度将空间特征排序并分割到不同的bin中，然后在bin之

使用Azure Kinect获取彩色三维点云，对彩色二维图像进行目标检测，依据得到的box区域，再找出对应的点云信息合成彩色点云数据步骤： 1、深度图像2D数据转为深度传感器下的3D点云数据 2、获得彩色传感器下的3D点云数据并投影到彩色图像 3、保存对应点的xyz坐标和rgb属性 4、遍历深度图像所有点，并排除数据异常点后得到的点集即为彩色点云数据

夏日的盒盒

《DiffusionDet: Diffusion Model for Object Detection》ICCV2023本文提出了一种新的框架DiffusionDet，它将目标检测任务表述为从带噪声的边界框到目标边界框的去噪扩散过程（如图一所示）。在训练阶段，目标边界框逐渐扩散到随机分布，模型学习逆转这一加噪过程。在推理阶段，模型以渐进的方式细化一组随机生成的边界框以输出结果。在标准基准测试（包括MS-COCO和LVIS）上的广泛评估表明，DiffusionDet与以前建立的检测器相比，取得了有利的性能。这项工作在目标检测中带来了两个重要的发现：首先，随机边界框虽然与预定义的锚点或学习到的查询差异很大，但也是有效的目标候选

Java毕业设计----基于深度学习的目标检测实现目录引言项目结构1. 数据集准备2. 模型训练2.1 加载模型2.2 训练过程中的优化器与损失函数3. 训练数据准备和数据增强

基于YOLOv10深度学习的智慧灾害管理建筑物损坏程度目标检测系统(PyQt5界面+数据集+训练代码)随着全球气候变化和自然灾害频发，灾后建筑物损坏评估已成为灾害应急管理中的关键环节。然而，传统的人工评估方式不仅耗时耗力，而且可能因人为因素导致判断不准确。为了解决这一问题，本论文提出了一种基于YOLOv10深度学习算法的建筑物损坏程度目标检测系统，旨在智慧灾害管理中提供快速、准确的建筑物损坏自动识别与分类。

深度学习lover

＜项目代码＞YOLOv8 玉米地杂草识别＜目标检测＞YOLOv8是一种单阶段（one-stage）检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，能够在一次前向传播过程中同时完成目标的分类和定位任务。相较于两阶段检测算法（如Faster R-CNN），YOLOv8具有更高的检测速度和实时性。

入侵检测算法平台部署LiteAIServer视频智能分析平台行人入侵检测算法：科技守护安全的新篇章在现代化城市快速发展的背景下，安全防范已成为城市管理与社会生活中不可或缺的一环。随着人工智能、大数据、物联网等技术的飞速发展，智能化安防系统正逐步改变着传统的安全防护模式，特别是在行人入侵检测领域，视频智能分析平台LiteAIServer行人入侵检测算法展现出了前所未有的潜力与优势。

无人机检测车辆——多目标检测目录YOLOv3（You Only Look Once version 3）简介YOLOv3 的主要特点

YOLOv11实战PCB电路板缺陷识别本文采用YOLOv11作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv11以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对PCB电路板缺陷数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的PCB电路板缺陷图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取PCB电路板缺陷的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。本研究不仅提高了PCB电路板缺陷识别的自动化水平，具有重要的理论应用价值。

学不会lostfound

三、计算机视觉_02计算机视觉领域的四大基本任务计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它是一个跨学科的领域，涉及计算机科学、人工智能、机器学习、图像处理、神经科学等多个学科的知识

自动驾驶3D目标检测综述（二）文章地址：[2206.09474] 3D Object Detection for Autonomous Driving: A Comprehensive Survey (arxiv.org)

深度学习lover

＜项目代码＞YOLOv8 瞳孔识别＜目标检测＞YOLOv8是一种单阶段（one-stage）检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，能够在一次前向传播过程中同时完成目标的分类和定位任务。相较于两阶段检测算法（如Faster R-CNN），YOLOv8具有更高的检测速度和实时性。

基于YOLOv8模型的安全背心目标检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型）摘要：基于YOLOv8模型的安全背心目标检测系统可用于日常生活中检测与定位安全背心目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测，另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据集，使用Pysdie6库来搭建前端页面展示系统。另外本系统支持的功能还包括训练模型的导入、初始化；检测置信分与检测后处理IOU阈值的调节；图像的上传、检测、可视化结果展示与检测结果导出；视频的上传、检测、可视化结果展示与检测结果导出；摄像头的图像输入、检测与可视化结

算法定制LiteAIServer摄像机实时接入分析平台玩手机打电话检测算法：智能监控的新篇章在现代社会，随着智能手机的普及，无论是在工作场所还是公共场所，玩手机或打电话的行为日益普遍。然而，在某些特定环境下，如工厂生产线、仓库、学校课堂等，这些行为可能会影响到工作效率、安全或教学秩序。为了有效监管这些行为，算法定制LiteAIServer推出了玩手机打电话检测算法，为智能监控提供了新的解决方案。

记录无知岁月

【MATLAB】目标检测初探之前因为项目原因，做了一个基于YOLOv5实现目标检测的程序，是基于Python做的，直接使用YOLOv5开源库，只需要导入数据训练再运行特定文件即可，简单的操作得到优秀的结果。因此当时没有仔细研究代码，更没有深究目标检测相关理论。最近学习了一些MATLAB中目标检测相关的内容，于是想结合官方文档和demo重新实现之前那个项目，作为一个入门参考。

深度学习lover

＜项目代码＞YOLOv8 番茄识别＜目标检测＞YOLOv8是一种单阶段（one-stage）检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，能够在一次前向传播过程中同时完成目标的分类和定位任务。相较于两阶段检测算法（如Faster R-CNN），YOLOv8具有更高的检测速度和实时性。

风走茶未凉

目标检测(object detection)之前的章节中学习到的是图像分类模型，图像中只有一个主要物体对象，只需关注如何识别图像中的类别即可。然而，在通常的图片中，也有可能一张图片有多个物体，我们想要知道感兴趣的物体在图像中的具体位置以及对物体进行分类，在计算机视觉中这类任务称做目标检测或目标识别。