目标识别

【总结】CycleGAN+YOLOv8+DeepSORT本文章仅对本人前期工作进行总结，文章内容供读者参考，代码不对外公开CycleGAN是一种用于无配对图像风格转换的深度学习模型，能够在没有成对训练数据的情况下，实现不同域之间的图像风格转换。

计算机视觉——DiffYOLO 改进YOLO与扩散模型的抗噪声目标检测物体检测技术在图像处理和计算机视觉中发挥着重要作用。其中，YOLO 系列等型号因其高性能和高效率而备受关注。然而，在现实生活中，并非所有数据都是高质量的。在低质量数据集中，更难准确检测物体。为了解决这个问题，人们正在探索新的方法。例如，本文提出了一个名为 DiffYOLO 的框架。这可以提高低质量数据集上物体检测的准确性。

【工程应用九】再谈基于离散夹角余弦相似度指标的形状匹配优化（十六角度量化+指令集加速+目标只有部分在图像内的识别+最小外接矩形识别重叠等）继去年上半年一鼓作气研究了几种不同的模版匹配算法后，这个方面的工作基本停滞了有七八个月没有去碰了，因为感觉已经遇到了瓶颈，无论是速度还是效率方面，以当时的理解感觉都到了顶了。年初，公司业务惨淡，也无心向佛，总要找点事情做一做，充实下自己，这里选择了前期一直想继续研究的基于离散夹角余弦相似度指标的形状匹配优化。

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告别繁琐，ModelArts一键解决车牌号识别难题本文分享自华为云社区《基于ModelArts实现车辆车牌号的目标识别》，作者：屿山岛。车辆车牌是车辆的唯一身份标识，能够提供车辆的类型、颜色、归属地等信息，对于交通管理、安全监控、智能出行等领域具有重要的应用价值。随着计算机视觉技术的发展，车辆车牌的自动检测和识别成为了一个热门的研究课题，也有许多成熟的商业产品和开源项目。

基于YOLOv8与DeepSORT实现多目标跟踪——算法与源码解析"目标跟踪 (Object Tracking)"是机器视觉领域中的一个重要研究领域。根据跟踪的目标数量，可以将其分为两大类：单目标跟踪 (Single Object Tracking，简称 SOT) 和多目标跟踪 (Multi Object Tracking，简称 MOT)。

Yolov8目标识别与实例分割——算法原理详细解析YOLO是一种基于图像全局信息进行预测并且它是一种端到端的目标检测系统，最初的YOLO模型由Joseph Redmon和Ali Farhadi于2015年提出，并随后进行了多次改进和迭代，产生了一系列不同版本的YOLO模型，如YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4，YOLOv5等。这些更新和迭代旨在提高模型的性能、精度和速度，使其在实际应用中更具竞争力。

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