YOLOv4:目标检测的最佳速度和精度,YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection全文翻译PDF

YOLOv4:目标检测的最佳速度和精度，YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection全文翻译

加权盒融合 存储库包含Python方法的几种实现，这些方法用于组合对象检测模型中的框： 非最大抑制（NMS） 软网管 非最大加权（NMW） 加权框融合（WBF） -与其他方法相比，可以提供更好的结果的新方法 要求 Python 3。*，Numpy，Numba 安装 pip install ensemble-boxes 用法示例 预计将标准化的框的坐标，例如，范围为[0; 1]。 顺序：x1，y1，x2，y2。 下面的2种型号的盒装示例。 第一个模型预测5个盒子，第二个模型预测4个盒子。 每个盒子模型的置信度得分1：[0.9、0.8、0.2、0.4、0.7] 每个盒子模型2的置信度得分：[0.5、0.8、0.7、0.3] 每个包装盒型号1的标签（类）：[0，1，0，1，1] 每个盒子模型2的标签（类）：[1、1、1、0] 我们将第一个模型的权重设置为2，将第二个模型

3D box经典论文-《Multimodal 3D Object Detection fromSimulated Pretraining》学习记录

# 文献链接 ----- ## 图像分类(Classification) ## 目标检测(Object Detection) ## 目标分割(Segmentation)

【物体检测快速入门系列 | 01 】基于Tensorflow2.x Object Detection API构建自定义物体检测器（http://t.csdn.cn/jPCca）博文配套的项目源代码，包含数据集标注，标签映射，标注文件格式转换脚本，训练流水线配置，训练脚本、评估脚本、导出脚本、模型推理脚本，整套自定义物体检测流水线工具链。

这是一个通过opencv读取图片，并进行物体识别的demo，能够正常识别图像，且注释很清楚

DLology博客 怎么跑 简单方法：运行 。 另外，如果您想使用图像而不是图像，则此仓库随附。 需要安装 。 分叉并将此存储库克隆到本地计算机。 https://github.com/Tony607/object_detection_demo 安装所需的库 pip3 install -r requirements.txt 第1步：注释一些图像 使用自定义对象保存一些照片，最好将jpg扩展名保存到./data/raw目录。 （如果您的对象很简单，例如此存储库随附的对象，则20张图像就足够了。） 将那些照片调整为统一大小。 例如(800, 600)与 python resize_images.py --raw-dir ./data/raw --save-dir ./data/images --ext jpg --target-size "(800, 600)" 调整大小的图像位于.

对象计数：使用opencv进行对象跟踪和计数

目标检测论文解读1：（RCNN解读）Rich feature hierarchies for accurate object detection...-附件资源