分为真实场景和SD生成场景 真实场景: 数据集格式:Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件,仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数):494 标注数量(xml文件个数):494 标注类别数:2 标注类别名称:["huapo","luoshi"] 每个类别标注的框数: huapo count = 183 luoshi count = 351 SD场景: 数据集格式:Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件,仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数):497 标注数量(xml文件个数):497 标注类别数:1 标注类别名称:["luoshi"] 每个类别标注的框数: luoshi count = 514 数据集介绍地址:bilibili.com/video/BV1Ss4y1i7XZ
2024-08-25 15:12:00 54.1MB 目标检测 数据集
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目标检测的概念、应用及问题 目标检测是计算机视觉领域的核心问题之一,其任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置。目标检测是一个分类、回归问题的叠加,包含分类、定位、大小和形状等问题。目标检测的应用非常广泛,包括人脸检测、行人检测、车辆检测、遥感检测等。 一、基本概念 1. 目标检测的定义:目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置。 2. 目标检测的分类:计算机视觉中关于图像识别有四大类任务:分类、定位、检测和分割。目标检测是一个分类、回归问题的叠加。 3. 目标检测的核心问题:目标检测的核心问题包括分类问题、定位问题、大小问题和形状问题。 二、目标检测算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two Stage和One Stage。 1. Two Stage:先进行区域生成,然后通过卷积神经网络进行样本分类。任务流程:特征提取 --> 生成 RP --> 分类/定位回归。常见的Two Stage目标检测算法有:R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。 2. One Stage:直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。任务流程:特征提取–> 分类/定位回归。常见的One Stage目标检测算法有:OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。 三、目标检测应用 目标检测的应用非常广泛,包括: 1. 人脸检测:智能门控、员工考勤签到、智慧超市、人脸支付、车站、机场实名认证、公共安全等。 2. 行人检测:智能辅助驾驶、智能监控、暴恐检测、移动侦测、区域入侵检测、安全帽/安全带检测等。 3. 车辆检测:自动驾驶、违章查询、关键通道检测、广告检测等。 4. 遥感检测:大地遥感、农作物监控、军事检测等。 四、目标检测原理 目标检测分为两大系列——RCNN系列和YOLO系列,RCNN系列是基于区域检测的代表性算法,YOLO是基于区域提取的代表性算法。另外还有著名的SSD是基于前两个系列的改进。 目标检测原理包括候选区域产生、滑动窗口、选择性搜索等。 1. 候选区域产生:目标检测技术都会涉及候选框(bounding boxes)的生成,物体候选框获取当前主要使用图像分割与区域生长技术。 2. 滑动窗口:滑动窗口是一种常用的目标检测算法,通过滑窗法流程图可以很清晰理解其主要思路。 3. 选择性搜索:选择搜索是一种提高计算效率的方法,通过对图像中最有可能包含物体的区域进行搜索。 目标检测是计算机视觉领域的核心问题之一,其应用非常广泛,包括人脸检测、行人检测、车辆检测、遥感检测等。理解目标检测的概念、应用及问题对研究和应用目标检测技术非常重要。
2024-08-24 13:32:11 1.87MB 目标检测
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目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务,它旨在在图像或视频中识别并定位出特定对象。YOLO(You Only Look Once)是目标检测的一种高效算法,自2016年首次提出以来,因其快速且准确的特性,已经在诸多实际应用中取得了显著成果。YOLOv5作为YOLO系列的最新版本,对前几代模型进行了优化,提高了检测速度和精度。 YOLOv5的主要特点包括: 1. **网络结构**:YOLOv5采用了卷积神经网络(CNN)为基础的单阶段检测器设计。与两阶段方法(如Faster R-CNN)相比,YOLOv5能够在一次前向传播过程中完成候选框生成和分类,大大提升了效率。 2. **数据增强**:YOLOv5利用各种数据增强技术来提高模型的泛化能力,如随机裁剪、翻转、颜色抖动等,这有助于模型在不同条件下的表现。 3. **模型优化**:YOLOv5采用了一种称为Mosaic的数据预处理方法,将不同尺度的对象混合在同一张图像上,增强了模型对不同大小目标的检测能力。此外,还使用了批标准化层(Batch Normalization)和激活函数(如Leaky ReLU)来加速训练并防止梯度消失。 4. **特征金字塔网络(FPN)**:YOLOv5采用了FPN架构,通过在不同分辨率的特征图上进行检测,兼顾了小目标和大目标的检测效果。 5. **学习策略**:YOLOv5使用了线性学习率衰减策略和权重平滑正则化,这有助于模型在训练过程中稳定收敛。 6. **损失函数**:YOLOv5沿用了经典的YOLO系列损失函数,包括定位损失、分类损失和置信度损失,以同时优化目标的位置、大小和类别预测。 7. **训练效率**:YOLOv5支持多GPU训练,并使用了高效的优化器如AdamW,能快速收敛,减少了训练时间。 8. **实用性**:YOLOv5不仅在学术研究中有广泛应用,也适用于实际场景,如自动驾驶、视频监控、人脸识别等领域。 9. **代码实现**:YOLOv5的源代码是开源的,基于PyTorch框架,这使得开发者可以方便地进行模型的调整和部署。 在使用YOLOv5进行目标检测时,用户需要准备标注好的训练数据,数据集应包含图像及其对应的标注信息(对象类别、边界框坐标)。通过训练,模型会学习到这些信息,并在新的图像上进行预测。在实践中,用户可以调整超参数,如学习率、批大小和训练轮数,以适应具体任务的需求。 YOLOv5是目标检测领域的强大工具,其高效、灵活和高精度的特点使其在许多实际应用中受到青睐。无论是研究人员还是开发者,都可以从YOLOv5中受益,解决各类目标检测问题。
2024-08-24 13:29:37 14.08MB 目标检测
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YOLO(You Only Look Once)是一种广泛应用于计算机视觉领域中的实时目标检测算法,因其高效、准确的特点而备受关注。在本教程"目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOV5的小目标检测"中,我们将深入探讨如何利用YOLOV5这一最新版本的YOLO框架来处理小目标检测的挑战。 小目标检测是目标检测领域的一个难题,因为小目标在图像中的尺寸相对较小,容易被背景噪声淹没,导致检测难度增大。YOLOV5作为YOLO系列的最新发展,通过一系列改进优化了小目标检测性能。 1. YOLOV5概述:YOLOV5由Joseph Redmon等人开发,继承了YOLO系列的一贯优势——快速和准确。它采用了更先进的网络结构,包括ResNet、SPP-Block、FPN(Feature Pyramid Network)等,增强了特征提取的能力,尤其对小目标有更好的响应。 2. 数据预处理:在训练模型前,数据预处理至关重要。这包括图像的归一化、尺度变换以及数据增强,如翻转、旋转、裁剪等,以提高模型对不同场景的泛化能力。 3. 网络结构:YOLOV5的核心在于其网络架构,包括CSPNet用于减少计算冗余,SPP-Block增强特征表示,和 PANet 构建金字塔特征层级,这些设计都有助于捕捉小目标的细节。 4. 训练策略:使用批归一化(Batch Normalization)、权重初始化和学习率调度策略,如Warmup和Cosine Annealing,能够加速模型收敛并提升最终性能。 5. 损失函数:YOLOV5使用多任务损失函数,包含分类损失、坐标回归损失和置信度损失,这些损失的综合优化有助于提升小目标检测的精度。 6. 实战应用:教程中将涵盖各种实际应用场景,如视频监控、自动驾驶、无人机侦查等,通过具体案例帮助理解YOLOV5在小目标检测中的应用和优化技巧。 7. 部署与优化:学习如何将训练好的模型部署到实际系统中,同时探讨如何进行模型轻量化和加速,使其适应边缘计算设备。 8. 评估指标:了解IoU(Intersection over Union)、AP(Average Precision)等评估指标,理解它们如何衡量模型的检测效果,以及如何根据这些指标调整模型参数。 通过本课程的学习,你将掌握YOLOV5的核心原理和实践技巧,具备解决小目标检测问题的能力,为你的计算机视觉项目增添强大工具。同时,通过100个实战案例,你将有机会深入理解并应对各类挑战,提升自己的实战技能。
2024-08-24 13:26:55 2.53MB 目标检测
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标题中的“火焰+烟雾检测数据集+标签-01”表明这是一个专门针对火焰和烟雾检测训练的数据集,其中包含了图像以及相应的标签信息。这个数据集是深度学习领域的一个重要资源,尤其对于目标检测任务而言,它是模型训练的基础。 在描述中提到,该数据集包含2500张图像,这些图像旨在帮助模型识别和区分火焰与烟雾。数据集中的标签是以JSON格式提供的,这意味着每张图片都有一个对应的JSON文件,详细描述了图像中火焰或烟雾的位置和其他相关信息。JSON是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也方便机器解析和生成,是处理结构化数据的理想选择。 标签中提到了“深度学习”、“目标检测”和“YOLO”,这暗示了该数据集可以用于训练基于深度学习的目标检测模型,特别是YOLO(You Only Look Once)算法。YOLO是一种实时目标检测系统,它的优势在于速度快、效率高,能够在一帧视频中一次性完成检测,非常适合实时监控场景下的火焰和烟雾检测。 在深度学习领域,目标检测是计算机视觉的一个重要子领域,它旨在识别并定位图像中的特定对象。对于火焰和烟雾检测,目标检测可以帮助早期发现火灾隐患,从而及时采取措施防止灾难发生。YOLO的工作原理是将图像分割成多个小网格,并预测每个网格内是否存在目标以及目标的类别和边界框。通过优化网络参数,模型能够学习到火焰和烟雾的特征,提高检测精度。 在实际应用中,这样的数据集可以被用于训练和验证深度学习模型,例如使用YOLOv3或更新的版本。训练过程通常包括前向传播、反向传播和优化,以最小化损失函数,从而提高模型的预测能力。数据集的大小(2500张图片)虽然相对较小,但足够用于初步的模型训练和验证,特别是在数据增强技术的帮助下,如翻转、缩放、裁剪等,可以有效地扩充数据集,增加模型的泛化能力。 总结来说,这个“火焰+烟雾检测数据集+标签-01”是一个适用于深度学习目标检测任务的资源,特别是针对YOLO框架。它包含的2500张图片和JSON标签信息为训练和评估模型提供了基础,对于防火安全监测系统开发或相关研究具有重要意义。通过利用该数据集,开发者和研究人员可以构建更准确、快速的火焰和烟雾检测系统,提升公共安全水平。
2024-08-23 10:26:39 222.87MB 深度学习 目标检测 YOLO
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【HZHY-AI300G智能盒试用连载体验】系列文章的代码,利用RK3588实现YOLOv8视频检测,并将车流检测结果上传华为IoTDA。 适合人群:有初步编程经验的程序员,人工智能技术爱好者。 能学到什么:①RK3588的NPU编程技术;②YOLOv8的图像检测技术;③MQTT客户端的实现;④华为IoTDA的接入技术。 编程语言:Python 注意事项:程序中MQTT的一些参数被用XXXX代替了,使用时请用真实的华为IoTDA接入参数代替。
2024-08-21 15:27:18 2.18MB 编程语言 人工智能 python
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在工业自动化领域,缺陷检测是至关重要的环节,尤其是在印刷、电子和包装等行业。"Halcon检测硬刷字体缺陷项目"就是一个专门针对此类问题的应用实例,它利用了机器视觉技术中的Halcon库,这是一种强大的图像处理软件,广泛应用于工业检测。 Halcon是德国MVTec公司开发的一套全面的机器视觉软件,提供了丰富的形状匹配、模板匹配、1D/2D码识别、光学字符识别(OCR)等算法。在这个项目中,Halcon被用来检查印刷品上的硬刷字体是否存在缺陷。 我们需要理解模板匹配的概念。模板匹配是机器视觉中的一种基本方法,它通过对比目标图像和预先定义的模板图像来寻找相似性。在这个项目中,我们选择一个完好无损的印刷字体作为模板,这个模板包含了预期的完美字体形状。 接下来,我们对每一张待检测的印刷图像进行处理。利用Halcon的图像预处理功能,如灰度转换、平滑滤波等,以减少噪声并优化图像质量。然后,执行模板匹配操作,将模板与图像中的每个区域进行比较。通过计算两者的差值,可以得到一个匹配度评分,这通常体现在面积大小上。如果某个区域的差值面积远大于预期,那么就可能表明该区域的字体存在缺陷。 差值的面积大小是一个关键指标。在Halcon中,可以通过设置阈值来确定匹配的容忍度。当差值面积超过预设阈值时,系统会标记该区域为可能存在缺陷的地方。阈值的设定需要根据实际应用和预期的缺陷类型进行调整,以确保既能准确识别缺陷,又不会误报正常情况。 为了提高检测的效率和准确性,还可以结合其他的Halcon功能,比如形状模型或特征匹配。形状模型允许我们定义特定的几何特征,而特征匹配则可以检测这些特征是否在目标图像中出现。这些方法可以辅助模板匹配,增强检测的鲁棒性。 此外,Halcon还提供了强大的数据管理和报告功能。在完成检测后,系统能够生成详细的检测报告,包括缺陷的位置、大小、数量等信息,这对于生产过程的监控和质量控制非常有用。 总结来说,"Halcon检测硬刷字体缺陷项目"利用了Halcon的模板匹配、图像预处理、阈值设置等功能,通过对印刷图像进行精确的分析,实现了对硬刷字体缺陷的有效检测。在实际应用中,根据具体的生产线环境和产品特性,可以进一步优化算法参数,提升检测的精度和速度,从而提高产品质量和生产效率。
2024-08-21 15:23:23 1.09MB Halcon缺陷检测
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输电线路绝缘子红外图像,数据集内含6000多幅绝缘子红外图像,并利用labelimg软件对其进行了标注,标签类别为insulator(绝缘子),标签类型为yolo(txt)格式,有问题加Q:2954644583
2024-08-19 11:09:34 25.22MB 数据集
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将结构光三维检测方法应用于钢轨生产过程中的表面缺陷三维检测,通过在钢轨四周安装4台激光线光源和8台面阵CCD摄像机实现钢轨四个面的检测。对摄像机采集到的激光光带图像进行光带中心提取、光带中心线矫正、光带中心线与基准线的差值等步骤,得到钢轨表面深度的变化值,并将沿钢轨长度方向和高度方向的深度变化值用深度分布图表示,通过两维图像识别的方法检测缺陷所在的区域,从而实现钢轨表面缺陷的自动检测。该方法已经实现在线应用,可以达到的最大检测速度为1.5m/s,深度检测分辨力为0.2mm。
2024-08-16 13:37:47 298KB 工程技术 论文
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焊点检测.hdev 现在锂电池能源行业有需要检测焊接质量方面的需求,通常是使用3D线扫相机拿到焊接表面点云,这样我们就可以根据所获得的点云数据对焊接质量进行一个检测,具体的检测过程在附件内部,采用halcon算法 现在锂电池能源行业有需要检测焊接质量方面的需求,通常是使用3D线扫相机拿到焊接表面点云,这样我们就可以根据所获得的点云数据对焊接质量进行一个检测,具体的检测过程在附件内部,采用halcon算法 现在锂电池能源行业有需要检测焊接质量方面的需求,通常是使用3D线扫相机拿到焊接表面点云,这样我们就可以根据所获得的点云数据对焊接质量进行一个检测,具体的检测过程在附件内部,采用halcon算法
2024-08-15 13:36:12 2KB halcon
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