Aiming at the problem that the digital instrument detection algorithm has poor real-time performance and poor generalization in edge equipment, an instrument detection-you only look once (ID-YOLO) model for substation digital instrument detection and recognition was proposed. The proposed algorit...
YOLOv3除可以接受任意大小的图片作为输入图像外,在输出上也利用Anchor思想实现多尺度的输出。YOLOv3借用了Faster-RCNN生成锚点的思想,但区别于Faster-RCNN的生成锚点策略,采用K均值聚类(K-means Clustering Algorithm,KMeans)聚类算法生成3种尺度的锚点,以应对不同大小的目标物体的输出。3中尺度的锚点,每种尺度三个先...
不同于faster R-CNN的是，yolo_v3只会对1个prior进行操作，也就是那个最佳prior。而logistic回归就是用来从9个anchor priors中找到objectness score(目标存在可能性得分)最高的那一个。logistic回归就是用曲线对prior相对于 objectness score映射关系的线性建模。以上是一段pytorch框架描述的yolo v3 的loss_function代码...
所以confidence就是这两者的乘积。在yolov1中作者将一幅图片分成7x7个网格(grid cell)，由网络的最后一层输出7×7×30的tensor，也就是说每个格子输出1×1×30的tensor。30里面包括了2个bound ing box的x，y，w，h，confidengce以及针对格子而言的20个类别概率，输出就是 7x7x(5x2 + 20) 。(通用公式：SxS...
10月5日中午，微博上一位自称是说唱歌手Jony J随队舞台技师的网友“罗布罗布啊 ”发长文表示，自己被YOLO被主办方老板扇耳光，在其说辞中，罗布用“流氓团伙”、“黑社会圈钱”等过激词语形容YOLO。且在表述中还将此事上升到嘻哈音乐的层面：“这就是嘻哈演出的常态吧，突然被一个奇怪的节目捧红，然后地痞流氓...
YOLO是最快的计算机视觉工具之一，由 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 于 2016 年开发，专门用于实时图像对象检测。它使用神经网络将图像划分为网格，然后同时预测每个网格，以提高识别效率。目前已经发布到 YOLOv8 版本，是一款前沿、最先进（SOTA）的模型，在各种对象检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务中表现...
基于yolo 识别..代码是写成 nonebot 插件挂载运行实验过大部分处理时间在于从 QQ 上下载图片下载到本地,yolo 识别时间在 49ms,单行 ocr 能在预计10ms 内出结果(4070 显卡)处理逻辑就是
Convolutional With Anchor BoxesYOLOv1是利用全连接层直接预测bounding box的坐标。YOLOv2则借鉴了Faster R-CNN的思想，引入anchor。YOLOv2移除了YOLOv1中的全连接层而采用了卷积和anchor boxes来预测边界框。为了使检测所用的特征图分辨率更高，移除其中的一个pool层。在检测模型中，YOLOv2不是采418×418图片作为...
YOLO模型通过直接从图像中预测边界框和类别概率,大大简化了检测流程,提高了速度,但早期版本在小目标检测和边界框精度上仍有不足。 随着深度学习技术的进步,基于Transformer架构的DETR(DEtection TRansformer)模型系列开始崭露头角。DETR利用了Transformer的强大序列建模能力,通过自注意力机制处理图像特征,理论上能够更好地...
YOLOv2 (2016)：引入批归一化、锚框和 Darknet-19 架构，平衡速度和准确性。引入锚框（Anchor）机制、多尺度训练，并提出Darknet-19骨干网络，显著提升检测精度。YOLOv3 (2018)：采用更深的 Darknet-53，支持多尺度预测，增强对小对象的检测。采用残差结构与多尺度预测（FPN），在COCO数据集上实现精度与速度的...