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前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLO算法发展历程和YOLOv5核心基础知识学习完成之后，接下来我们就需要学习目标检测相关知识了。为了让大家后面可以顺利地用YOLOv5进行目标检测实战，本节课就带领大家学习一下目标检测的基础知识点，希望大家学习之后有所收获！🌈
前期回顾：
YOLOv5基础知识入门（1）— YOLO算法的发展历程文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-649651.html
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一文看懂卷积神经网络-CNN（基本原理+独特价值+实际应用）- 产品经理的人工智能学习库 (easyai.tech) 人类的视觉原理如下 ：从原始信号摄入开始（瞳孔摄入像素 Pixels），接着做初步处理（大脑皮层某些细胞发现边缘和方向），然后抽象（大脑判定，眼前的物体的形状，是圆形
YOLO系列算法属于基于回归的单阶段目标检测算法，它将定位与分类两个任务整合成一个任务，直接通过CNN网络提取全局信息并预测图片上的目标。给目标检测算法提供了新的解决方案，并且图片检测速度准确率与召回率达到实时检测的要求。其中YOLOv1、YOLO2、YO
前言： Hello大家好，我是小哥谈。 目标检测是计算机视觉领域中的一项任务，旨在自动识别和定位图像或视频中的特定目标，目标可以是人、车辆、动物、物体等。目标检测的目标是从输入图像中确定目标的位置，并使用边界框将其标记出来。🎉为了让大家能够牢固地掌握
一张图片，经过网络后得到输出，检测出感兴趣目标的一个位置，比如下图的车在什么地方，狗在什么地方；还要输出相应位置的目标是什么类别的。 目标检测：位置＋类别 矩形框：位置 矩形框：类别 eg：人脸检测 把人脸作为目标，就把人脸框起来。 eg：文字检测 把文字
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 关于深度学习目标检测，有许多概念性的东西需要先了解一下。这里主要以基于深度学习的目标检测算法的部署实现来学习。 以yolov5为例： 使用YOLOv5进行车辆和行人的目标检测通常涉及以下步骤： 数据
通过前几篇文章，相信大家已经学会训练自己的数据集了。本篇是YOLOv5入门实践系列的最后一篇，也是一篇总结，我们再来一起按着 配置环境--标注数据集--划分数据集--训练模型--测试模型--推理模型 的步骤，从零开始，一起实现自己的目标检测模型吧！ 前期回顾： YOLO
各位读者们好，本专栏最近刚推出，限于个人能力有限，不免会有诸多错误，敬请私信反馈给我，接受善意的提示，后期我会改正，谢谢，感谢。 第一步 ：[ 购买点击跳转 ] 第二步 ： 代码函数调用关系图(全网最详尽-重要) 因文档特殊，不能在博客正确显示，请移步以下链接
目录 YOLOv5乒乓球赛事中运动员行为分析 优化措施 优化代码 继续优化 在乒乓球赛事中，YOLOv5可以应用于运动员行为分析，通过实时识别和追踪运动员的动作，帮助教练分析技术动作，或者为观众提供更丰富的观赛体验。下面是一个简单的应用实例和相关代码片段。 首先，需
YOLOv5 🚀 是COCO数据集上预处理的一系列对象检测架构和模型，代表Ultralytics对未来视觉人工智能方法的开源研究，融合了数千小时研究和开发过程中积累的经验教训和最佳实践。 本文用来记录第一次使用 YOLOv5实现： 视频目标检测 摄像头目标检测 博主所使用的环境是win10 +
最近在用YOLOv5跑一些目标检测的东西，这是自己日常学习的一些总结！后期会继续更新！有问题也欢迎批评指正！如果雷同请见谅！ 创建数据集是在detect.py里面的create_dataloader,并在主函数里面调用 yolov5在计算资源的调用上采用了torch.nn.parallel.DistributedDataParallel（DDP，多张显卡
