级联检测器:该模型有两种网络类型,一种是RPN网络,另一种是检测网络。一些典型的例子是RCNN系列。 带锚框的单级检测器:这类的检测器没有单独的RPN网络,而是依赖于预定义的锚框。YOLO系列就是这种检测器。 无锚框的单级检测器:这是一种解决目标检测问题的新方法,这种网络是端到端可微的,不依赖于感兴趣区域(RO...
PANet被用作收集特征金字塔的主干,头部是最终的检测层,它使用特征上的锚框来检测对象。YOLO架构使用的激活函数是Google Brains在2017年提出的Swish的变体,它看起来与ReLU非常相同,但与ReLU不同,它在x=0附近是平滑的。 损失函数是具有Logits损失的二元交叉熵 性能 0.48 mAP@0.50 IOU(在我们的测试集上) 分析 这个现...
SVM简单来说就是一个分类器, 在行人检测中就可以转化为行人与非行人的两类分类问题, 在OpenCV中运用到的是基于网格法的SVM.使用采集到的正样本和负样本的HOG特征, 然后使用SVM分类器进行训练, 得到行人检测模型, 进行行人检测。 2.代码流程 三、具体代码 1.配置文件 配置文件有正样本、负样本、测试图像存放...
级联检测器:该模型有两种网络类型,一种是RPN网络,另一种是检测网络。一些典型的例子是RCNN系列。 带锚框的单级检测器:这类的检测器没有单独的RPN网络,而是依赖于预定义的锚框。YOLO系列就是这种检测器。 无锚框的单级检测器:这是一种解决目标检测问题的...
第一个人体检测模型 我们的第一个模型是一个COCO预训练的模型,它将“person”作为其中的一个类。我们在每种方法中列出了2个模型,并基于COCO-mAP-val和推理时间对它们进行了评估。 我们选择YOLOv5是因为它的单级特性(快速推理)和在COCO mAP val上的良好性能,它还有YOLOv5m和YOLOv5s等更快的版本。
带锚框的单级检测器:这类的检测器没有单独的RPN网络,而是依赖于预定义的锚框。YOLO系列就是这种检测器。 无锚框的单级检测器:这是一种解决目标检测问题的新方法,这种网络是端到端可微的,不依赖于感兴趣区域(ROI),塑造了新研究的思路。要了解更多,可以阅读CornerNet或CenterNet论文。
使用YOLOv8精确检测行人。 并且设定行人计数区域,实现实时计算区域内行人的数量。 这项技术可以制作一个,人员密集场所客流量统计监测系统。 非常适合火车站、地铁站、机场等场景,实现客流安全管理。 使用到Python版本即相关Python库。 Python3.9.7 supervision0.2.0 ...
#显示检测图像 cv2.imshow("people detection", img) cv2.waitKey(0) 运行后得到的结果如下: 这种结果还是不错的,但遇到目标较多时就会出现问题,下图看到中间两个行人就落在一个框内了。 2. 基于yolov4实现目标检测 yolo框架系列在图像目标检测里应用还是非常多的,框架系列从yolov1,v2,v3,v4以及到今年6月份...
图7:在该视频中,使用OpenCV和YOLO对象检测来找到该嫌疑人,嫌疑人现在已经逃离汽车并正位于停车场 YOLO再一次能够检测到行人!或者嫌疑人回到他们的车中并继续追逐: 代码语言:javascript 复制 $ python yolo_video.py --input videos/car_chase_03.mp4 \ --output output/car_chase_03.avi --yolo yolo-coco...
第三个人体检测模型有了经过清理和整理的数据集,我们就可以进行第三次迭代了训练迭代3:主干网络:YOLOv5x模型初始化:COCO预训练的权重epoch:～100个epoch性能0.69 mAP @ 0.50 IOU分析当未清理的数据从训练和验证集中移除时,模型性能略有改善。结论数据集被清理,性能得到改善。我们可以得出结论,进一步改进数据集可以...