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目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它的主要目标是在图像或视频中准确地定位和识别特定目标。目标检测算法的速度和精度是衡量其性能的两个重要指标，它们通常是相互矛盾的。在实际应用中，我们需要在速度和精度之间进行权衡，选择适合实际需求的算法。本文将介绍如何使用YOLOv7算法提高目标检测的速度和精度，并给出相应的代码示例。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-422320.html
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前言 此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创
目录 1.Yolov5小目标介绍 1.1 小目标定义 1.2 小目标难点 2.Yolov5 小目标检测实现
学习视频： YOLOV7改进-添加基于注意力机制的目标检测头(DYHEAD)_哔哩哔哩_bilibili 代码地址： objectdetection_script/yolov5-dyhead.py at master · z1069614715/objectdetection_script (github.com) 先安装需要的 然后将前228行代码复制，在models文件夹下新建一个dyhead.py文件粘贴进去 在yolo.py文件中导入
MSTAR（Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition）数据集是一个基于合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）图像的目标检测和识别数据集。它是针对目标检测、机器学习和模式识别算法的研究和评估而设计的。 MSTAR数据集由美国海军研究实验室（Naval Research Laboratory，NRL）
DYHEAD 复制到这： 1、models下新建文件 2、yolo.py中import一下 3、改IDetect这里 4、论文中说6的效果最好，但参数量不少，做一下工作量 5、在进入IDetect之前，会对RepConv做卷积 5、因为DYHEAD需要三个层输入的特征层一致，所以需要改为一样的。256或者512都行 6、提前安装的命令
flyfish 文中包括了YOLOv5作者分享的提高模型指标小技巧和吴恩达（Andrew Ng）在做缺陷检测项目（ steel sheets for defects）时遇到的需要提高模型指标的问题是如何解决的。 大多数情况下，只要数据集足够大且良好标注(provided your dataset is sufficiently large and well labelled)，就可以在不更
摘要：基于深度学习的高精度鸟类目标（鹦鹉（Crested Myna）、麻雀（Eurasian Tree Sparrow）、黑头文鸟（Chestnut Munia）、白领翡翠（Collared Kingfisher）、太阳鸟（Garden Sunbird））检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位鸟类目标目标，利用深度学习算法可实现图片、视频
摘要：基于深度学习的高精度野生目标检测识别系统可用于日常生活中检测与定位野生目标目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的野生目标目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使
关于无人机相关的场景在我们之前的博文也有一些比较早期的实践，感兴趣的话可以自行移步阅读即可： 《deepLabV3Plus实现无人机航拍目标分割识别系统》 《基于目标检测的无人机航拍场景下小目标检测实践》 《助力环保河道水质监测，基于yolov5全系列模型【n/s/m/l/x】开发构
