这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了旋转目标检测【1】如何设计深度学习模型。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
平常的目标检测是平行的矩形框，“方方正正”的；但对于一些特殊场景（遥感），需要倾斜的框，才能更好贴近物体，旋转目标检测来啦~
常见的水平框参数表达方式为（x,y,w,h），四个参数分别表示水平框中心的横纵坐标、宽度以及高度。常用的YOLOv5也是用这边表示方式的。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-457043.html
旋转框参数表示目前有两种：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-457043.html
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问题描述：深度学习目标检测模型常用于部署在边缘计算设备上，常用于部署的边缘计算设备有哪些。 问题解答： 在边缘计算设备上部署深度学习目标检测模型通常需要考虑设备的计算能力、内存、功耗等因素。以下是一些常用于部署深度学习目标检测模型的边缘计算设备
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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
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目录 前言 设计思路 一、课题背景与意义 二、算法理论原理 2.1 卷积神经网络 2.2 YOLOv5算法 三、检测的实现 3.1 数据集 3.2 实验环境搭建 3.3 实验及结果分析 实现效果图样例 最后 📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准
摘要：基于深度学习的高精度80类动物目标检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位80类动物目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的80类动物目标检测识别，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
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目录 前言 设计思路 一、课题背景与意义 二、算法理论原理 2.1 优化边框损失函数 2.2 目标检测 三、检测的实现 3.1 数据集 3.2 实验环境搭建 3.3 实验及结果分析 实现效果图样例 最后 📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业
