代码说明：1，在yolov5的检测基础上，加上关键点回归分支，请先下载yolov5的工程：https://github.com/ultralytics/yolov52，detect_one.py是单张图片的测试代码，　基于部分wideface训练的模型，稍后在百度云公开。代码 获取方式：分...

车牌的检测和识别的应用非常广泛，比如交通违章车牌追踪，小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中，因为车牌往往是规整的矩形，长宽比相对固定，色调纹理相对固定，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字...

最近的气温真是忽高忽高、让人琢磨不定，但所幸天气预报都还很准确，没有和大家开玩笑。

Twins: Revisiting the Design of Spatial Attention inVision Transformers

哈喽，大家好，今天我们用计算机视觉领域中最流行的深度学习目标检测框架神器：YOLO v5，进行海洋生物的检测与识别。小白同学也可以跟着我一步一步操作，具体操作流程如下：...

哈喽，大家好，我是唐国梁Tommy，今天我们看一下YOLO v3的自定义数据集训练案例操作。

当不需要实时推理时，模型的整合就有助于获得更好的结果。在这项工作中，研究者提出了一种新的方法来结合目标检测模型的预测：加权边界框融合。新提出的算法利用所有提出的边界框的置信度分数来构造平均的边界框。...

One-shot目标检测旨在通过几个标注的样本来检测新的目标。之前的工作已经证明了元学习是一个很有前途的解决方案，它们中的大多数基本上是通过解决在区域上的元学习检测来进行分类和位置微调。...

有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络（CNN）的精度。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论验证。某些功能只对某些模型进行操作，某些问题只对某些模型进行操作，或只对小规模数据集进行操作；...

最早使用神经网络来检测车道线，分割地面和驾驶的自动驾驶汽车叫 ALVINN，创建于1989年。