目标检测

目标检测中归一化的目的？在目标检测任务中，归一化坐标和尺寸时需要除以图像的宽度和高度，主要有以下几个原因：不同图像可能具有不同的宽度和高度。通过将坐标和尺寸除以图像的宽度和高度，可以将所有图像的标注信息统一到相同的尺度范围（[0, 1]）。这使得模型在训练和推理时能够处理任意尺寸的图像，而不需要关心图像的具体像素尺寸。

yolo目标检测算法在DJI上的研究分析（大纲）面向边缘计算的实时目标检测系统设计与部署技术亮点：实验验证：创新点：

【yolo11自定义实例分割训练集教程】本文介绍如何在docker中部署yolo11以及如何对实例分割进行训练确保系统中已安装 Docker。如果没有，可以从Docker 网站下载并安装。确保系统已安装NVIDIA GPU 和NVIDIA 驱动程序。

【YOLOv8】YOLOv8改进系列（9）----替换主干网络之RepViT主页：HABUO🍁主页：HABUO🍁YOLOv8入门+改进专栏🍁🍁如果再也不能见到你，祝你早安，午安，晚安🍁

基于Nvidia Jetson Nano边缘计算设备使用TensorRT部署YOLOv8模型实现目标检测推理最近拿到一台边缘计算设备，在部署YOLO模型的过程中遇到一些问题，特此记录。设备介绍信息：NVIDIA Jetson Orin Nano T201Developer Kit 开发套件

目标检测20年（二）没有看过（一）的可以看看笔者这篇文章：目标检测20年（一）-CSDN博客目录3.2 目标检测数据集和指标

【论文#目标检测】You Only Look Once: Unified, Real-Time Object DetectionAuthor: Joseph Redmon; Santosh Divvala; Ross Girshick; Ali Farhadi Published in: 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Date of Conference: 27-30 June 2016 Date Added to IEEE Xplore: 12 December 2016 ISBN Information: Elect

Grounding DINO: 将DINO与接地预训练结合用于开放集目标检测在本文中，我们开发了一种名为Grounding DINO的开放集目标检测器，通过将基于Transformer的检测器DINO与接地预训练相结合，使其能够通过人类输入（如类别名称或指代表达式）检测任意对象。开放集目标检测的关键解决方案是将语言引入封闭集检测器，以实现开放集概念的泛化。为了有效融合语言和视觉模态，我们从概念上将封闭集检测器分为三个阶段，并提出了一种紧密融合解决方案，包括特征增强器、语言引导的查询选择和用于模态融合的跨模态解码器。我们首先在大规模数据集上对Grounding DINO进行预训练，

倒霉蛋小马

labelimg标注的VOC格式（xml文件）转COCO格式（json）学习视频：目标检测实战教程01-使用labelimg标注目标检测数据集 | voc转COCO数据集_哔哩哔哩_bilibili

深度学习-yolo实战项目【分类、目标检测、实例分割】？如何创建自己的数据集？如何对数据进行标注?没有GPU怎么办呢？一、本地环境配置（1）本地创建虚拟环境（2）下载项目到本地（3）安装依赖（4）测试一下二、电脑没有GPU训练不了怎么办？【不用本地环境】

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目标检测——清洗数据需根据自己的数据集修改name及文件路径！！！需根据自己的数据集修改line及文件路径！！！

目标检测20年（一）今天看的文献是《Object Detection in 20 Years: A Survey》，非常经典的一篇目标检测文献，希望通过这篇文章学习到目标检测的基础方法并提供一些创新思想。

深度学习视觉BEV 3D目标检测算法综述目录一、基于深度估计的BEV方法1.1 LSS算法（Lift, Splat, Shoot，2020）1.2 BEVDet算法（High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View，2022）

基于YOLOv8与SKU110K数据集实现超市货架物品目标检测与计算本文旨在基于检测到的物品位置信息，分析、计数并提取相关目标。通过对检测结果的坐标数据进行分析，将确定货架的数量以及货架上的物品数量。为此，这里将使用 SKU110K 数据集来训练目标检测模型。该数据集包含商店货架上物品的边界框标注，仅包含一个名为“物品”的类别。

【YOLOv8】YOLOv8改进系列（6）----替换主干网络之VanillaNet主页：HABUO🍁主页：HABUO🍁YOLOv8入门+改进专栏🍁🍁如果再也不能见到你，祝你早安，午安，晚安🍁

标贝自动化数据标注平台推动AI数据训练革新随着人工智能（AI）技术的快速发展，数据标注作为AI模型训练的关键环节，其重要性日益凸显。传统的人工数据标注方式虽然能够提供高质量的标注数据，但存在效率低、成本高、一致性差等问题。为了解决这些问题，标贝科技自主研发的人工智能辅助数据标注平台。

程序员JerrySUN

在树莓派上运行 COCO-SSD MobileNet 目标检测：完整指南树莓派 + 摄像头 + AI = 无限可能！你是否想过，让一台信用卡大小的电脑实时「看懂」周围的世界？无论是识别门口的快递包裹、监控花园里的小动物，还是打造一个智能安防系统，目标检测技术都能让你的树莓派项目如虎添翼。

奔袭的算法工程师

TI的Doppler-Azimuth架构（TI文档）TI在AWR2944平台上推出新的算法架构，原先的处理方式是做完二维FFT后在RD图上做CFAR检测，然后提取各个通道数据做测角。

基于yolov8+streamlit实现目标检测系统带漂亮登录界面【项目介绍】基于YOLOv8和Streamlit实现的目标检测系统，结合了YOLOv8先进的目标检测能力与Streamlit快速构建交互式Web应用的优势，为用户提供了一个功能强大且操作简便的目标检测平台。该系统不仅具备高精度的目标检测功能，还拥有一个漂亮且直观的登录界面，极大地提升了用户体验。

【YOLOv8】YOLOv8改进系列（5）----替换主干网络之EfficientFormerV2主页：HABUO🍁主页：HABUO🍁YOLOv8入门+改进专栏🍁🍁如果再也不能见到你，祝你早安，午安，晚安🍁