YOLO系列是基于深度学习的回归方法，本文详细介绍了从YOLOv1至最新YOLOv5五种方法的主要思路、改进策略以及优缺点。
当今的目标检测器大多使用了人工设计的组件，如锚框生成、基于规则的训练目标分配、非极大值抑制后处理等。所以它们不是完全端到端的。Facebook AI 提出的 DETR【1】无需这些手工设计组件，构建了第一个完全端到端的目标...
BDD100K是最大的开放式驾驶视频数据集之一，其中包含10万个视频和10个任务，目的是方便评估自动驾驶图像识别算法的的进展。每个高分辨率视频一共40秒。该数据集包括超过1000个小时的驾驶数据，总共超过1亿帧。这些视频带有...
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最近朋友问我能不能写一个自动化，帮他解放一下双手。我想了想，在我知识里很多辅助脚本制作工具，想想那些可能会有一堆局限性，想到了Python有自动化测试游戏框架或者工具，但是一直没有了解，搜了下资料，突然发现了AirTest，嗯…...
最近一段时间一直在研究yolo物体检测，基于网络上很少有yolo的分类预训练和yolo9000的联合数据的训练方法，经过本人的真实实验，对这两个部分做一个整理（本篇介绍yolo的分类预训练）...
（1）首先下载opencv(网址：opencv)，在这里我选择的是opencv_python‑4.1.2+contrib‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl 。 （2）下载好后，把它放到任意盘中（这里我放的是D盘），切换到安装目录，执行安装命令：pip install opencv_python‑4.1....
自我监督学习的研究正在发展，以开发完全不需要标签的结构（在训练数据本身中巧妙地找到标签），但其用例却受到限制。
因为我这里只是判断 【人没有带安全帽】、【人有带安全帽】、【人体】 3个类别 ，基于 data/coco128.yaml 文件，创建自己的数据集配置文件 custom_data.yaml
前面一篇文章写了如何使用yolov3进行检测的上手文章https://cloud.tencent.com/developer/article/1703521，其中简单介绍了下yolo的历史，很不过瘾，这里开一篇，再详细介绍下，yolo系列（v1, v2 , v3）的主要技术特点。希望对大家...
