YOLOv5使用的预训练权重文件，里面包含5种已经训练好的权重，根据自己的开发需求进行相应权重的选择，从而在自己的数据集上实现较好的目标检测的效果。
2022-03-28 16:05:00
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该程序根据互相关的最大化检测给定图像中的目标图像。
示例运行：
>> 目标
该程序检测图像中的目标输入用于MATLAB的图像... 将图像或其副本保存在 MATLAB 工作目录中输入图像文件的名称（filename.ext）：myphoto.bmp
为 MATLAB 输入目标图像... 将目标图像或其副本保存在 MATLAB 工作目录中输入目标图像文件的名称（filename.ext）：eye.bmp
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2022-03-27 10:10:28
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给大家分享一套课程——Pytorch生物医学视觉深度学习课程（图像分类+语义分割+目标检测），共26章，提供课程配套的全部代码+课件+数据下载。包括图像分类，语义分割，目标检测三大领域，共7个完整项目。
2022-03-26 09:49:19
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颜色目标检测就是根据物体的颜色快速进行目标定位。使用cv2.inRange函数设定合适的阈值，即可以选出合适的目标。
建立项目colordetect.py，代码如下：
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import cv2
def colorDetect():
image = cv2.imread('./1.png')
# 使用RGB颜色空间检测红 蓝 黄 灰，设置合适的阈值
boundaries = [
([17, 15, 100], [50, 56, 200]),
([86, 3
2022-03-24 00:17:27
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针对YOLO系列的目标检测方法参数多、计算量大、生成检测模型规模大等导致对运行硬件平台计算资源要求高的问题,提出一种基于反残差结构的轻量级多目标检测网络(IR-YOLO)。首先,利用深度可分离卷积减少模型参数和计算量;其次,基于深度可分离卷积构造反残差模块,提取高维特征;最后,根据反残差结构特点,利用线性激活函数减少通道组合过程激活函数的信息损失。IR-YOLO算法较YOLOv3-Tiny算法模型尺寸减少47.7%。实验结果表明IR-YOLO算法在不影响检测精度的前提下,可有效减少网络计算量和存储量。
2022-03-23 17:25:58
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