YOLOv7-tiny算法的原理可以从多个角度来解释。 首先,YOLOv7-tiny算法采用了轻量级的模型架构,以实现在资源受限的设备上实时运行。它使用了骨干网络作为特征提取器,通常采用的是CSPDarknet53,这有助于提取图像中的特征。 其次,YOLOv7-tiny算法采用了多尺度的预测策略,通过在不同的特征图上进行目标检测,可以有效地...
YOLOv7-Tiny结合Bot-SORT,跟踪速度显著提升,从3.4帧/秒提高到43.4帧/秒。 Bot-SORT是一种用于多目标跟踪的算法,核心思想是结合了运动相机补偿和卡尔曼滤波器来直接输出跟踪结果,从而实现对多个目标的准确跟踪。 Bot-SORT算法的工作流程可以概括为以下几个步骤: 关键点提取、特征跟踪、变换矩阵计算、跟踪输出 MobileNe...
采用深度卷积神经网络的级联检测代替传统检测方法,利用训练好的YOLOX-Tiny目标检测网络区分离地人员和着地人员;然后,将二者的图片作为输入图像的感兴趣区域,送入目标检测网络进行处理和训练,不但能实现对不同人员角色安全带的检测,还能实现对袖章这类小目标的检测.实验结果表明:该方法可准确,快速识别出需要佩戴安全带的...