目标检测

【计算机视觉】目标检测：深度解析Detectron2：Meta开源目标检测与图像分割框架实战指南Detectron2是Meta AI Research推出的新一代计算机视觉框架，专注于目标检测、实例分割、全景分割等高阶视觉任务。作为Detectron的继任者，Detectron2在架构设计和功能扩展上实现了全面升级，已成为工业界和学术界广泛采用的标杆工具。本文将从技术架构、核心功能到实战部署，深入剖析这一框架的设计哲学与使用技巧。

第三部分：特征提取与目标检测像边缘、角点、特定的纹理模式等都是图像的特征。提取这些特征是许多计算机视觉任务的关键第一步，例如图像匹配、对象识别、图像拼接等。目标检测则是在图像中找到特定对象（如人脸、汽车等）的位置。

自主机器人模拟系统本代码实现了一个基于Pygame的2D自主机器人模拟系统，具备以下核心功能：双模式控制：支持手动控制（WASD键）和自动导航模式（鼠标左键设定目标）

沥青路面裂缝的目标检测与图像分类任务于2023年发表在《Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering》

计算机视觉——基于树莓派的YOLO11模型优化与实时目标检测、跟踪及计数的实践设想一下，你在多地拥有多个仓库，要同时监控每个仓库的实时状况，这对于时间和精力而言，都构成了一项艰巨挑战。从成本和可靠性的层面考量，大规模部署计算设备也并非可行之策。一方面，大量计算设备的购置、维护成本会让你的预算不堪重负；另一方面，设备数量增多，出现故障的概率也会相应提升，这无疑会给仓库的稳定监控带来极大的不确定性。

深度学习基础--目标检测入门简介博主简介：努力学习的22级本科生一枚 🌟 博客主页：羊小猪~~-CSDN博客内容简介：探索AI算法，C++，go语言的世界；在迷茫中寻找光芒🌸 往期回顾：yolov5基础–一步一步教你训练自己的数据集-CSDN博客

老艾的AI世界

最强AI数字人，口型、表情、动作全同步！Kairos下载介绍在数字化浪潮汹涌澎湃的今天，视频合成技术如同一颗璀璨的明星，照亮了内容创作的广阔天地Kairos是一款顶级数字人制作工具，它基于先进的 AI 算法，能够快速克隆出用户的数字分身，并且精准匹配外貌、声音和口型。它可以帮你做直播、互动，如果你懒得自己出镜拍视频，直接让数字人上场，省时省力，效果逼真自然

OpenCV实验室工具的使用OpenCV实验室工具是一个调用OpenCV常见函数，让用户调整参数，快速得到试验结果的工具软件。软件界面中包含三列，第一列是功能菜单，第二列是实现某一功能时需要输入的参数，第三列是图像处理历史。

目标检测和目标跟踪的区别与联系《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

探索目标检测：边界框与锚框的奥秘笔者在2022年开始学习目标检测的时候，对各种框的概念那是相当混淆，比如：同一个英文名词比如BoundingBox翻译成中文也有多个叫法。下面注重区分这些概念。

【计算机视觉】目标检测：深度解析YOLOv9：下一代实时目标检测架构的创新与实战YOLOv9是由WongKinYiu团队推出的目标检测框架最新力作，在YOLO系列基础上进行了多项根本性创新，重新定义了实时目标检测的性能边界。本文将全面剖析YOLOv9的核心技术创新、架构设计原理以及工程实现细节，并提供从环境配置到模型部署的完整实战指南。论文地址项目地址

Jackilina_Stone

【论文阅读/复现】RT-DETR的网络结构/训练/推理/验证/导出模型利用ultralytics仓库，复现RT-DETR官方实验环境。使用基于ResNet50和ResNet101的RT-DETR。

SiamMask原理详解：从SiamFC到SiamRPN++，再到多任务分支设计目标跟踪是计算机视觉中的核心问题之一。随着深度学习的发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标跟踪方法逐渐成为主流。SiamMask 是一种融合了目标跟踪和目标分割任务的模型，属于 SiamFC 系列的一部分。它通过多任务学习，成功地将这两项任务结合在同一个框架下，不仅能够高效进行目标跟踪，还能在每一帧上生成目标的高分辨率掩膜。

一种改进的YOLOv11网络，用于无人机视角下的小目标检测大家读完觉得有帮助记得关注和点赞！！！随着无人机（UAV）和计算机视觉技术的快速发展，从无人机视角进行目标检测已成为一个重要的研究领域。然而，无人机图像中目标像素占比极小、物体尺度变化显著以及背景信息复杂等问题给检测带来了挑战，极大地限制了无人机的实际应用。为了解决这些挑战，我们提出了一种新的目标检测网络，即多尺度上下文聚合和尺度自适应融合YOLO（MASF-YOLO），该网络是基于YOLOv11开发的。首先，为了解决无人机图像中小目标检测的难题，我们设计了一个多尺度特征聚合模块（MFAM），该模块通过并

可解释人工智能（XAI）：让机器决策透明化在人工智能（AI）技术飞速发展的今天，AI 系统已经广泛应用于金融、医疗、交通等多个关键领域。然而，随着 AI 系统的复杂性不断增加，尤其是深度学习模型的广泛应用，AI 的“黑箱”问题逐渐凸显。AI 系统的决策过程往往难以理解，这给其在一些对安全性、可靠性和公平性要求极高的领域（如医疗诊断、司法决策等）的应用带来了挑战。可解释人工智能（Explainable AI，简称 XAI）应运而生，旨在让 AI 的决策过程更加透明、可理解。本文将深入探讨可解释人工智能的背景、技术方法以及其在实际应用中的重要性和挑战

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AI视频技术赋能幼儿园安全——教师离岗报警系统的智慧守护教师离岗报警系统如一位无形的守护者，实时监测教室动态，一旦发现教师离岗超30秒，立即通知园方，确保幼儿不被忽视。这套开源系统以高效检测和即时报警为核心，助力园所优化管理，增强家长信心，开启幼儿教育的安全新篇章！

计算机视觉——对比YOLOv12、YOLOv11、和基于Darknet的YOLOv7的微调对比目标检测领域取得了巨大进步，其中 YOLOv12、YOLOv11 和基于 Darknet 的 YOLOv7 在实时检测方面表现出色。尽管这些模型在通用目标检测数据集上表现卓越，但在 HRSC2016-MS（高分辨率舰船数据集）上对 YOLOv12 进行微调时，却面临着独特的挑战。

探秘卷积神经网络：深度学习的图像识别利器在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是图像识别任务的关键技术。它的起源可以追溯到 20 世纪 80 - 90 年代，但受限于当时的软硬件条件，其发展一度停滞。随着深度学习理论的不断突破和数值计算设备的飞速发展，CNN 得以蓬勃发展，在图像识别、目标检测等众多领域取得了卓越成就。

计算机视觉——速度与精度的完美结合的实时目标检测算法RF-DETR详解目标检测已经取得了长足的发展，尤其是随着基于 Transformer 的模型的兴起。RF-DETR，由 Roboflow 开发，就是这样一种模型，它兼顾了速度和精度。使用 Roboflow 的工具可以让整个过程变得更加轻松。他们的平台涵盖了从上传和标注数据到以正确格式导出数据的全过程。这意味着你可以节省设置的时间，将更多的时间用于训练和改进模型。

图解YOLO（You Only Look Once）目标检测（v1-v5）YOLO属于深度学习经典检测方法中的单阶段（one - stage）类型，与两阶段（two - stage，如Faster - rcnn、Mask - Rcnn系列）方法相对。