今天小编就为大家分享一篇python:目标检测模型预测准确度计算方式(基于IoU)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

训练完目标检测模型之后，需要评价其性能，在不同的阈值下的准确度是多少，有没有漏检，在这里基于IoU(Intersection over Union)来计算。 希望能提供一些思路，如果觉得有用欢迎赞我表扬我~ IoU的值可以理解为系统预测出来的框与原来图片中标记的框的重合程度。系统预测出来的框是利用目标检测模型对测试数据集进行识别得到的。 计算方法即检测结果DetectionResult与GroundTruth的交集比上它们的并集，如下图： 蓝色的框是：GroundTruth 黄色的框是：DetectionResult 绿色的框是：DetectionResult ⋂GroundTruth 红色

这是一个YoloV4-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。 YOLOV4：You Only Look Once目标检测模型在pytorch当中的实现 目录 实现的内容 Achievement 所需环境 Environment 注意事项 Attention 小技巧的设置 TricksSet 文件下载 Download 预测步骤 How2predict 训练步骤 How2train 参考资料 Reference 实现的内容 主干特征提取网络：DarkNet53 => CSPDarkNet53 特征金字塔：SPP，PAN 训练用到的小技巧：Mosaic数据增强、Label Smoothing平滑、CIOU、学习率余弦退火衰减 激活函数：使用Mish激活函数 ……balabla 所需环境 torch==1.2.0 注意事项 代码中的yolo4_weights.pth是基于608x608的图片训练的，但是由于显存原因。我将代码中的图片大小修改成了416x416。有需要的可以修改回来。 代码中的默认anchors是基于608x608的图片的。

目标检测是计算机视觉应用的基础, 基于锚框的一些目标检测算法已难以满足目标检测中对目标处理的效率、性能等诸多方面的要求, 而anchor free方法逐渐广泛应用于目标检测. 本文首先重点介绍了CornerNet、CenterNet、FCOS模型的一系列基于关键点的anchor free目标检测方法, 综述了算法思路及其优缺点; 然后分别对基于锚框和基于关键点的目标检测算法在同一个数据集上作了性能比较和分析; 最后对基于关键点的目标检测进行了总结, 并展望了目标检测的未来发展方向.

1. 效果： 视频链接： 最终效果： 源码已经上传 Github： 2. YOLOv5模型训练： 训练自己的数据集可以看我这篇博客： 这里演示的话我就用官方训练好的 yolov5m.pt 模型。 3. YOLOv5模型预测： 预测接口： import torch import numpy as np from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords, letterbox from utils.torch_utils import select_device import cv2 from random import randint class Detector(object): def __init__(self):

可以在arm嵌入式设备上运行的检测模型代码，无需编译直接运行，已在树莓派上测试过

近年来, 基于卷积神经网络的目标检测研究发展十分迅速, 各种检测模型的改进方法层出不穷. 本文主要对近几年内目标检测领域中一些具有借鉴价值的研究工作进行了整理归纳. 首先, 对基于卷积神经网络的主要目标检测框架进行了梳理和对比.

使用fastAPI对Opencv调用YOLO检测模型的过程进行封装，实现通过调用借口直接获取检测结果。

该文件中代码通过C++和opencv的DNN模块调用darknet训练的yolo检测模型，实现目标检测。

使用yolov4训练自己的目标检测模型，具体教程参考https://blog.csdn.net/weixin_43220532/article/details/115906274