YOLO v3 vs. YOLO v4 当我第一次开始目标计数项目时,我使用YOLOv3,跟踪帧率大约是10FPS,很难一次运行多个流。使用YOLOv4可以更容易地运行具有更高分辨率的两个流,并提供更好的检测精度。 依赖 Tensorflow-GPU 1.14 Keras 2.3.1 opencv-pyth...
在计算机编程中,比较三个数的大小是一个基本的操作,本文将向您介绍如何编写C语言代码来实现这个任务。 要比较三个数大小,我们可以使用if语句或者switch语句。以下是使用if语句的代码: #includeintmain() {inta, b, c;printf("请输入三个数:\n"); scanf("%d%d%d", &a, &b, &c);if(a >= b && a ...
图片是COCO数据集下不同版本的YOLO模型目标检测效果对比图，从图中可以看出YOLOV4是目标检测效果最好的。植物检测属于目标检测范畴，是机器学习中的监督学习，因此需要告诉机器有答案的数据，也就是说，要实现植物检测，就需要采集植物图片，进行图片标注。由于项目要求检测上海青、生菜、色拉菜和苦棘菜四种植物，所以...