1. 什么是目标检测? 啥是目标检测? 拿上图 (用YOLOv3检测) 来说,目标检测 (Object Detection) 就是将图片中的物体用一个个矩形框框出来,并且识别出每个框中的物体是啥,而且最好的话是能够将图片的所有物体都框出来。 再来看下YOLOv3在视频上的效果: 总之,目标检测本质上包含两个任务:物体识别和物体定位。
记住YOLO返回的是# 边界框的中心坐标以及边界框的宽度和高度box=detection[0:4]*np.array([W,H,W,H])(centerX,centerY,width,height)=box.astype("int")# 计算边界框的左上角位置x=int(centerX-(width/2))y=int(centerY-(height/2))
# 边界框的中心坐标以及边界框的宽度和高度 box = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H]) (centerX, centerY, width, height) = box.astype("int") # 计算边界框的左上角位置 x = int(centerX - (width / 2)) y = int(centerY - (height / 2)) # 更新边界框,置信度(概率)以及类...
y = int(center_y - h /2) # Add the detection to the list of people people.append((x, y, w, h)) # Draw bounding boxes around the people for(x, y, w, h)inpeople: cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0,25...
# Perform object detection on an image using the model results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg') # Export the model to ONNX format success = model.export(format='onnx') 以上是官方列举的几个核心接口、 这里主要讲如何训练我们自己的模型、 ...
box=detection[0:4]*np.array([W,H,W,H])(centerX,centerY,width,height)=box.astype("int")# 计算边界框的左上角位置 x=int(centerX-(width/2))y=int(centerY-(height/2))# 更新边界框,置信度(概率)以及类别 boxes.append([x,y,int(width),int(height)])confidences.append(float(confidence)...
pose = mpPose.Pose(static_image_mode=False, # 静态图模式,False代表置信度高时继续跟踪,True代表实时跟踪检测新的结果 #upper_body_only=False, # 是否只检测上半身 smooth_landmarks=True, # 平滑,一般为True min_detection_confidence=0.5, # 检测置信度 ...
A General Toolbox for Identifying Object Detection Errors, https://github.com/dbolya/tide https://blog.zenggyu.com/en/post/2018-12-16/an-introduction-to-evaluation-metrics-for-object-detection/ Python library for fast and flexible image augmentations(https://albumentations.ai/#). ...
为了解决这个具有挑战性的问题,Huang、Le和Jaw(DSNet: Joint semantic learning for object detection in inclement weather conditions)采用了两个子网络来联合学习可见性增强和目标检测,其中通过共享特征提取层来减少图像退化的影响。然而,在训练期间很难调整...
-- image:输入图像的路径; -- yolo:YOLO文件路径,脚本将加载所需的YOLO文件,以便在图像上执行对象检测; -- confidence:过滤弱检测的最小概率,默认值设置为0.5,但该值也可以随意设置; -- threshold:非最大值抑制阈值,默认值设置为0.3,可以在此处阅读有关非最大值抑制的更多信息。