目标检测

合方圆～小文

工业摄像机基于电荷耦合器件的相机工业摄像机系列产品及其识别技术的详细介绍：一、工业摄像机概述工业摄像机是利用光学成像技术获取视觉信息，并通过图像处理算法分析这些信息的设备。它通常具有高图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等特性，适用于各种复杂的工业环境。

模具制造之三维扫描和逆向建模模具是在工业生产中，用各种压力机和装在压力机上的专用工具，通过压力把金属或非金属材料制出所需形状的零件或制品，这种专用工具称为模具。模具的形状决定着这些产品的外形，模具的加工质量与精度也就决定着这些产品的质量。

Zhijun.li@Studio

联合目标检测与图像分类提升数据不平衡场景下的准确率在一些数据不平衡的场景下，使用单一的目标检测模型很难达到99%的准确率。为了优化这一问题，适当将其拆解为目标检测模型和图像分类模型的组合，可以更有效地控制最终效果，尤其是在添加焦点损失（focal loss）、调整超参数和数据预处理无效的情况下。以下是具体的实现方式及联合两个模型的推理代码。

Zhijun.li@Studio

精准提升：从94.5%到99.4%——目标检测调优全纪录在进行目标检测模型的训练过程中，我们面对了许多挑战与迭代。从初始模型的训练结果到最终的调优优化，每一步的实验和调整都有其独特的思路和收获。本文记录了我在优化目标检测模型的过程中进行的几次尝试，并详细分析了每次调整带来的效果提升。🔧

目标检测任务中根据真实坐标和预测坐标计算IOU本文记录了在目标检测任务中根据目标的真实坐标和预测坐标计算 iou 交并比指标的代码。

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。最近借助深度学习方法，遥感影像自动地物识别取得了令人印象深刻的结果。深度卷积网络采用“端对端”的特征学习，通过

AI+程序员在路上

OpenCV目标检测级联分类器 C++实现一.目标检测技术目前常用实用性目标检测与跟踪的方法有以下两种：帧差法识别原理：基于前后两帧图像之间的差异进行对比，获取图像画面中正在运动的物体从而达到目标检测

老艾的AI世界

AI视频抠图来了！还可以替换视频背景，附下载链接虽然人工智能正在飞速发展中，图像处理技术也在不断升级，但视频背景去除一直都是图像处理任务中最具挑战性的难题之一

Coovally AI模型快速验证

YOLOv8全解析：高效、精准的目标检测新时代——创新架构与性能提升目录前言一、模型介绍二、网络结构Backbone改进特征增强网络(neck)检测头(head)其它部分

大胡子大叔

关于目标检测YOLO 各版本区别v1-v11/X/R/PYOLO（You Only Look Once，你只看一次）是一系列开创性的实时目标检测模型，它们彻底改变了计算机视觉领域。由Joseph Redmon开发，后续版本由不同研究人员迭代，YOLO模型以其在图像中检测对象的高速度和准确性而闻名。以下是对每个YOLO版本的详细查看：

思通数科大数据舆情

4大应用场景揭秘：AI视频监控在养老院中的智能化管理与安全保障随着人口老龄化的加剧，养老院的管理面临着越来越多的挑战。传统的人工巡查方式不仅难以做到全天候监控，而且存在响应迟缓、效率低下等问题。为了解决这些问题，AI视频监控系统，利用人工智能技术提供了一种高效、智能化的解决方案。尤其在养老院的老人体征监控、摔倒检测、异常事件发生等行为监控等方面，AI视频监控系统展现出了巨大的潜力和应用价值。本文将重点探讨AI视频监控系统在养老院中的应用，并分析其带来的价值与影响。

程序猿阿伟

《C++：计算机视觉图像识别与目标检测算法优化的利器》在当今科技飞速发展的时代，计算机视觉领域正经历着前所未有的变革与突破。图像识别和目标检测作为其中的核心技术，广泛应用于安防监控、自动驾驶、智能医疗等众多领域，其重要性不言而喻。而 C++语言，凭借其卓越的性能、高效的资源控制以及对底层硬件的良好亲和力，在图像识别和目标检测算法优化方面发挥着举足轻重的作用，成为众多开发者和研究人员的得力工具。

天天代码码天天

C# OnnxRuntime Gaze-LLE 凝视目标估计，通过利用冻结的DINOv2编码器的特征来简化注视目标估计，预测一个人在场景中看的位置。目录说明效果编辑模型信息det_face.onnxgazelle_dinov2_vitl14_inout_1x3x448x448_1xNx4.onnx

天天代码码天天

C# OpenCvSharp DNN 实现百度网盘AI大赛-表格检测第2名方案第一部分-表格边界框检测目录说明效果模型项目代码frmMain.csYoloDet.cs参考下载其他百度网盘AI大赛-表格检测的第2名方案。

【Double Head】《Rethinking Classification and Localization for Object Detection》Wu Y, Chen Y, Yuan L, et al. Rethinking classification and localization for object detection[C]//Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2020: 10186-10195.

人脸检测的若干思考！！！主要包含两类：传统人脸检测算法和基于深度学习的人脸检测算法。传统人脸检测算法主要可以分为4类：基于知识、模型、特征和外观的人脸检测方法；基于深度学习的方法：基于级联CNN的人脸检测（cascade cnn）、基于多任务CNN的人脸检测（MTCNN）、Facebox等，很大程度上提高了人脸检测的鲁棒性。当然通用目标检测算法像Faster-rcnn、yolo、ssd等也有用在人脸检测领域，也可以实现比较不错的结果，但是和专门人脸检测算法比还是有差别。

计算机视觉-边缘检测一张图片中可能有多个需要识别的物体，会用方框标注他们的位置和类别例：给出一张照片，计算机需要从中识别出这是一只猫一张图片的计算量是较大的，这张图片的尺寸虽然是6464，因为每张图片有3个颜色通道，所以实际的计算量是6464*3=12288。如果处理更大的照片，计算量会更大，特征向量的维度会更大。

程序猿000001号

YOLOv11：目标检测的新高度YOLOv11是由Ultralytics团队开发的新一代目标检测模型，它不仅继承了YOLO系列的高效性和实时性能，还在检测精度和适应复杂场景的能力上取得了显著提升。YOLOv11通过引入新的架构和训练方法，实现了准确性、速度和效率的飞跃。

[目标检测] 如何获取数据集对应的anchor size背景：由于yolov5需要根据size生成候选anchor，因此用yolov5训练某个特定的数据集时，如果没有设置对应的anchor size。那么可能出现很多乱框的现象。

【深度学习项目】目标检测之YOLO系列详解（一）YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，由Joseph Redmon等人提出。与传统的基于滑动窗口和区域提案的目标检测方法不同，YOLO将目标检测问题框架化为一个单一的回归问题，直接从图像像素预测边界框和类别概率。