目标跟踪

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YOLOv2 正负样本分配机制详解在目标检测任务中，正负样本的定义决定了哪些预测框用于训练，以及如何计算损失函数。YOLOv2 在 YOLOv1 的基础上，引入了 Anchor Boxes（锚框）机制，正负样本的判断方式也发生了重要变化。

野生动物检测数据集介绍-5,138张图片野生动物保护监测智能狩猎相机系统生态研究与调查📌 每篇文章附带模型指标、训练思路与推理部署建议，欢迎点赞收藏支持~本项目是专注于野生动物检测的计算机视觉数据集，共包含约 5,138 张图像，主要用于训练深度学习模型在野外环境、夜视监控等场景下识别和检测多种野生动物的精准位置与类别。

第10.4篇使用预训练的目标检测网络在PyTorch提供的已经训练好的图像目标检测中，均是R-CNN系列的网络，并且针对目标检测和人体关键点检测分别提供了容易调用的方

项目开发中途遇到困难的解决方案1. 正视困难，避免逃避开发遇阻时，退缩会带来双重损失：既成为"失败者+逃兵"，又损害职业信心1。行动建议：

[深度学习]目标检测基础目录一、实验目的二、实验环境三、实验内容3.1 LM_BoundBox3.1.1 实验代码3.1.2 实验结果

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目标检测之YOLOV11自定义数据预处理——从原始标注到YOLO-OBB格式转换与验证从前面的文章《目标检测之YOLOV11的环境搭建》，可知，现在的yolo版本发布，与其说是一个好的算法，不如说是一个平台，不带集成了检测，分类，分割等系列的方法，同时还包括了这个算法的所有的过程，包括训练，验证，预测以及导出，这让我想起之前用yolo obb进行虾苗计数时候的种种，在配置源码的时候的过程是比较复杂的，obb这块当时是没有集成在ultralytics平台的，现在的版本种已经自动存在obb的方法的，因此我想再次用yolo obb对之前的虾苗检测重新做一次。之前做过的例子请参考：目标检测之Y

目标检测相关【清晰易懂】（b）是语义分割，（c）是实例分割目标检测 = 每个目标一个框+标签实例分割 = 语义分割 + 识别每一个目标个体

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YOLOv5 模型结构详解以下是以 YOLOv5 的最小版本 yolov5s 为例的模型结构（来自 Ultralytics/yolov5 官方实现）：

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数据集分享 | 电力检测数据集，助力AI守护电网安全【导读】构建高效、智能、安全的现代电网，离不开人工智能视觉技术的深度赋能。无论是自动识别配电房仪表读数、精准检测输电线路上的致命异物，还是实时监控设备绝缘状态、评估潜在故障风险，高质量的训练数据都是算法成功的核心前提。然而，电力场景复杂多样、专业性强，获取覆盖全面、标注精确的数据集往往耗时耗力。>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦~

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YOLOv1 技术详解：正负样本划分与置信度设计YOLOv1 是目标检测领域中具有划时代意义的算法之一，它将检测任务统一为一个回归问题，实现了“You Only Look Once”的端到端实时检测。其中，正负样本的划分机制和置信度（confidence）的设计是理解其训练流程的关键。

数据集-目标检测系列- 狮子数据集 lion ＞＞ DataBall数据集-目标检测系列- 狮子数据集 lion ＞＞ DataBall贵在坚持！* 相关项目1）数据集可视化项目：gitcode: https://gitcode.com/DataBall/DataBall-detections-100s/overview

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YOLOv8模型剪枝实战：DepGraph(依赖图)方法详解在计算机视觉领域，目标检测模型YOLO(You Only Look Once)系列以其高效的检测性能而闻名。随着YOLOv8的发布，这一系列模型在精度和速度上又达到了新的高度。然而，在实际部署场景中，特别是在边缘设备上，模型的计算复杂度和参数量仍然是重要的考量因素。模型剪枝作为一种有效的模型压缩技术，可以显著减少模型大小和计算量，同时尽量保持模型的性能。本文将深入探讨基于DepGraph(依赖图)的YOLOv8模型剪枝方法，并提供详细的实战指南。

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目标检测标注格式这是一个非常核心且重要的问题。理解这三种主流标注格式的区别，对于进行目标检测任务至关重要。我将通过一个核心对比表格和详细的逐一解析来帮助你彻底弄懂它们。

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YOLOv3 训练与推理流程详解-结合真实的数据样例进行模拟YOLOv3 是目标检测领域的重要模型之一，其核心思想是：本文将通过一个实际数据样例，带你一步步走过 YOLOv3 的训练和推理过程。

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YOLOv2 中非极大值抑制（NMS）机制详解与实现NMS（非极大值抑制）是一种目标检测中的后处理技术，用于去除重复预测的边界框，保留置信度最高且不重叠的边界框。

基于OpenCV实现视频运动目标检测与跟踪运动目标检测是计算机视觉中的重要应用，广泛应用于安防监控、自动驾驶、人机交互等领域。本文将介绍如何使用OpenCV实现一个简单的视频运动目标检测系统，包括背景建模、形态学处理和轮廓检测等关键技术。

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SLAM3R：基于单目视频的实时密集3D场景重建【导读】北京大学陈宝权教授团队联合港大等开发的 SLAM3R系统取得突破：首次仅用普通手机RGB视频，就能实时（20+FPS）生成高质量、高密度3D场景模型。它颠覆传统流程，通过神经网络直接端到端预测3D点云，无需求解复杂相机参数。核心是“图像到点”和“本地到世界”双模块，利用滑动窗口处理视频片段并融合局部点云为全局模型。实验证明其精度和完整性超越现有实时方法，为AR、机器人等应用打开大门。>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦~

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工业安全零事故的智能守护者：一体化AI智能安防平台前言：通过AI视觉技术，为船厂提供全面的安全监控解决方案，涵盖交通违规检测、起重机轨道安全、非法入侵检测、盗窃防范、安全规范执行监控等多个方面，能够实现对应负责人反馈机制，并最终实现数据的统计报表。提升船厂的生产安全、运营效率和管理智能化水平。

【配置 YOLOX 用于按目录分类的图片数据集】现在的图标点选越来越多，如何一步解决，采用 YOLOX 目标检测模式则可以轻松解决要在 YOLOX 中使用按目录分类的图片数据集（每个目录代表一个类别，目录下是该类别的所有图片），你需要进行以下配置步骤：

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SFTrack：面向警务无人机的自适应多目标跟踪算法——突破小尺度高速运动目标的追踪瓶颈【导读】本文针对无人机（UAV）视频中目标尺寸小、运动快导致的多目标跟踪难题，提出一种更简单高效的方法。核心创新在于从低置信度检测启动跟踪（贴合无人机场景特性），并改进传统外观匹配算法以关联此类检测。在VisDrone2019、UAVDT和MOT17数据集上，性能超越当前最优方法，展现卓越鲁棒性与适应性。>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦~