目标跟踪

麒羽7601 小时前
yolo·目标检测·目标跟踪
YOLOv4:目标检测领域的 “速度与精度平衡大师”提到目标检测领域的 “全能选手”,YOLOv4 绝对绕不开 —— 它既延续了 YOLO 系列 “快” 的核心优势,又通过海量细节优化把精度拉满,更关键的是 “亲民” 属性拉满,单 GPU 就能训练出顶尖效果。今天就带大家拆解这款 “劳模模型” 的核心技术,看懂它如何在实时检测赛道站稳脚跟。
智驱力人工智能4 小时前
人工智能·安全·目标检测·目标跟踪·视觉检测
疲劳驾驶检测提升驾驶安全 疲劳行为检测 驾驶员疲劳检测系统 疲劳检测系统价格在道路交通安全管理领域,疲劳驾驶检测技术正成为智能视觉分析的重要应用方向。近期某物流公司因驾驶员疲劳驾驶导致重大交通事故,造成人员伤亡和财产损失,这一事件再次凸显了疲劳驾驶检测的紧迫性和必要性。无论是长途货运、客运班车还是日常通勤,疲劳驾驶检测都能通过智能分析手段实时监测驾驶员的生理状态,为道路交通安全提供关键技术保障。
Gloria_niki14 小时前
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
YOLOv4 学习总结YOLOv4 是一款兼顾速度与精度的目标检测模型,核心优势在于 “亲民性” 和 “全面性”。YOLOv4 的改进围绕 “Bag of freebies(BOF)” 和 “Bag of specials(BOS)” 两大体系展开,前者不影响推理速度,后者以轻微推理代价换精度提升。
XIAO·宝21 小时前
深度学习·yolo·目标跟踪
深度学习------YOLOv4目录一、先聊直观感受:v4 为什么适合新手?二、BOF:只花训练时间,不占推理速度的 “免费提升”1. 数据增强:让样本 “更杂”,小目标检测率暴涨
董建光d1 天前
yolo·目标检测·目标跟踪
YOLOv4:目标检测的 “速度与精度平衡术作为目标检测领域的经典模型,YOLOv4 以 “单 GPU 可训练、精度速度双优” 为核心亮点,其设计思路和技术细节对开发者极具参考价值。
fsnine1 天前
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
YOLOv2原理介绍在目标检测领域,YOLOv1(You Only Look Once v1)于2016年首次提出,以其革命性的单阶段检测思想开创了实时检测的新纪元。与传统的两阶段检测器(如R-CNN系列)不同,YOLOv1将目标检测重新定义为一个回归问题,能够在单次前向传播中同时预测边界框和类别概率,实现了端到端的检测流程。这种设计使得YOLOv1在Pascal VOC 2007数据集上达到45 FPS的实时检测速度,远超当时其他检测器。
程序猿小D1 天前
前端·yolo·计算机视觉·目标跟踪·数据集·yolo11·价格标签检测系统源码
【完整源码+数据集+部署教程】【零售和消费品&存货】价格标签检测系统源码&数据集全套:改进yolo11-RFAConv随着电子商务和零售行业的迅猛发展,价格标签的自动检测与识别在商品管理、库存控制和顾客服务等方面变得愈发重要。传统的人工价格标签识别方式不仅效率低下,而且容易受到人为因素的影响,导致错误率上升。因此,基于计算机视觉的自动价格标签检测系统应运而生,成为提升零售业运营效率的重要工具。近年来,YOLO(You Only Look Once)系列目标检测算法因其高效性和实时性,逐渐成为物体检测领域的研究热点。特别是YOLOv11版本的推出,进一步提升了检测精度和速度,为复杂场景下的物体识别提供了新的解决方案。
辞--忧1 天前
yolo·目标跟踪
一文读懂 YOLOv4在目标检测领域,YOLO 系列一直是 “速度与精度” 平衡的代名词,而 YOLOv4 更是将这一优势推向新高度。它不仅延续了系列 “快准狠” 的核心特质,还凭借 “单 GPU 可训练” 的亲民设计,让普通开发者也能触及目标检测的技术天花板。今天,我们就拆解 YOLOv4 的核心黑科技,看它如何用两大核心策略、N 种优化技巧,成为当年 CV 界的 “劳模级” 模型。
格林威2 天前
人工智能·数码相机·计算机视觉·目标跟踪·视觉检测·工业相机·工业镜头
短波红外相机的简单介绍和场景应用在工业检测、安防监控、资源勘探等领域,“可见光看不见” 的难题频繁出现 —— 用普通相机观测浓烟后的设备状态,画面被完全遮挡;检测半导体晶圆的内部缺陷,表层材质阻碍了细节呈现;在恶劣天气下进行远距离监控,雾霭会让成像模糊不清。而短波红外相机(工作波长 1.0μm-3.0μm) 凭借对短波红外光的捕捉能力,能穿透烟雾、粉尘、薄型材料,在可见光盲区中清晰成像,成为突破观测局限的关键设备。今天就从基础原理入手,拆解短波红外相机的 3 大核心应用场景,再附上实用选型注意点,帮你快速掌握其核心价值与落地技巧。
王彦臻2 天前
深度学习·yolo·目标跟踪
YOLOv3 技术总结YOLOv3 作为 YOLO 系列的重要版本,核心优势在于优化网络结构以提升小目标检测能力,同时平衡检测精度与速度,融合了多种经典技术方案。
ygyqinghuan2 天前
人工智能·目标检测·目标跟踪
读懂目标检测目标检测的核心任务可以概括为 **“识别 + 定位”**:既要判断图像中存在哪些物体(解决 “是什么” 的问题),又要确定这些物体在图像中的具体位置(解决 “在哪里” 的问题)。这一任务天然具有 “多任务” 属性,也因此面临三大核心挑战:
禾昂.3 天前
yolo·目标检测·目标跟踪
从 YOLO V1 到 V2:目标检测领域的一次关键技术迭代在目标检测技术的发展历程中,YOLO 系列凭借 “单次检测” 的创新思路,彻底改变了传统检测方法的效率瓶颈。从 V1 的开创性探索,到 V2 的全面优化,每一次迭代都精准解决了前作的痛点,同时坚守 “速度优先” 的核心定位。今天,我们就来深入拆解 YOLO V1 与 V2 的技术细节,看看它们如何一步步推动实时目标检测走向成熟。
LiJieNiub3 天前
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
YOLOv3:目标检测领域的经典革新YOLOv3 的核心竞争力源于四大关键改进,从网络基础到任务适配全面优化。在 COCO 数据集测试中,YOLOv3 展现出优异的综合性能,不同输入尺寸对应不同精度与速度,能满足多样化场景需求。
LiJieNiub4 天前
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
读懂目标检测:从基础概念到主流算法目标检测的核心任务可以概括为 **“识别 + 定位”**:给定一张图像,算法需要输出两个关键信息 —— 图像中包含的物体类别(如人、车、狗),以及每个物体的具体位置(通常用矩形边界框表示)。
hui梦呓の豚4 天前
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
YOLO系列目标检测算法全面解析在计算机视觉领域,目标检测一直是一个核心且具有挑战性的任务。传统的目标检测方法往往需要复杂的多阶段处理流程,直到YOLO(You Only Look Once)系列的诞生,才真正实现了端到端的实时目标检测。YOLO系列以其独特的设计思想和卓越的性能,成为目标检测领域的重要里程碑。
OAFD.5 天前
yolo·目标检测·目标跟踪
YOLO-V1 与 YOLO-V2 技术详解:从经典到优化的目标检测演进在目标检测领域,YOLO 系列凭借 “实时性” 与 “简洁性” 两大核心优势,成为 one-stage 方法的标杆。本文将基于技术文档,从核心思想、网络架构、性能优劣等维度,全面拆解 YOLO-V1 的开创性设计,以及 YOLO-V2 如何针对性优化,为开发者提供清晰的技术参考。
Wah-Aug5 天前
深度学习·目标检测·目标跟踪
目标检测全解析:从基础概念到深度学习实战技术当我们在手机上用 “扫一扫” 识别商品,或在自动驾驶汽车的视野里 “捕捉” 行人和红绿灯时,背后都离不开一项核心计算机视觉技术 ——目标检测。它不仅要让机器 “认识” 物体(分类),还要精准 “定位” 物体(边界框),是连接图像与现实世界的关键桥梁。今天,我们就从基础概念出发,系统拆解目标检测的核心知识,带你全面入门这一热门领域。
Gloria_niki6 天前
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
目标检测学习总结本次学习围绕目标检测展开,系统涵盖了目标检测的核心定义、关键问题、数据集、Ground Truth 表示、评估指标及主流算法等内容,为深入理解和应用目标检测技术奠定了坚实基础,以下是具体总结。
程序猿小D6 天前
python·yolo·计算机视觉·目标跟踪·数据集·yolo11·仓库新卸物料检测系统
【完整源码+数据集+部署教程】 【运输&加载码头】仓库新卸物料检测系统源码&数据集全套:改进yolo11-DRBNCSPELAN随着全球经济的快速发展和电子商务的蓬勃兴起,仓储物流行业面临着前所未有的挑战与机遇。传统的物料管理方式已难以满足现代化仓库对效率、准确性和实时性的高要求。尤其是在新卸物料的检测与管理中,如何快速、准确地识别和分类不同类型的物料,成为了提升仓库运营效率的关键因素之一。基于此背景,开发一套高效的仓库新卸物料检测系统显得尤为重要。
飞翔的佩奇6 天前
python·yolo·计算机视觉·目标跟踪·分类·数据集·yolo11
【完整源码+数据集+部署教程】烟叶植株计数与分类系统源码和数据集:改进yolo11-TADDH随着全球农业生产的不断发展,植物计数与分类技术在精准农业、作物监测和管理中扮演着越来越重要的角色。传统的人工计数方法不仅耗时耗力,而且容易受到人为因素的影响,导致计数结果的不准确性。因此,利用计算机视觉技术进行植物计数与分类,成为提升农业生产效率和管理水平的有效手段。近年来,深度学习特别是目标检测算法的快速发展,为这一领域提供了新的解决方案。