行人车辆检测与计数系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
行人车辆检测与计数系统用于交通路口行人及车辆检测计数，道路人流量、车流量智能监测，方便记录、显示、查看和保存检测结果。本文详细介绍行人车辆检测，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面以及训练数据集。在界面中可以选择各种行人车辆图片、视频进行检测识别与计数；可对图像中存在
YOLO 模型的评估指标——IOU、Precision、Recall、F1-score、mAP
YOLO是最先进的目标检测模型之一。目标检测问题相比分类问题要更加复杂，因为目标检测不仅要把类别预测正确，还要预测出这个类别具体在哪个位置。我将目标识别的评估指标总结为两部分，一部分为预测框的预测指标，另一部分为分类预测指标。
YOLOv7如何提高目标检测的速度和精度，基于模型结构提高目标检测速度
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它的主要目标是在图像或视频中准确地定位和识别特定目标。
提速YOLOv7：用MobileNetV3更换骨干网络加速目标检测
本专栏均为全网独家首发，🚀订阅该专栏后，该专栏内所有文章可看，内附代码，可直接使用，改进的方法均是2023年最近的模型、方法和注意力机制。每一篇都做了实验，并附有实验结果分析，模型对比。
YOLOv7升级换代：EfficientNet骨干网络助力更精准目标检测
目标检测是计算机视觉中的重要研究方向，其应用广泛，例如自动驾驶、安防监控等。目前，基于深度学习的目标检测方法已经取得了很大进展，其中YOLO（You Only Look Once）系列模型以其快速且准确的特点备受关注。
【Segment Anything Model】论文+代码实战调用SAM模型预训练权重+相关论文
上一篇已经全局初步介绍了segment anything model和其功能，本篇作为进阶使用。代码实战案例，同时介绍了二创论文。
ConvNeXt网络详解，最新ConvNeXt结合YOLO，催生YOLOv5目标检测巨变
ConvNeXt的网络结构基于Inception-v4，但采用了更加灵活的多尺度卷积设计。具体而言，ConvNeXt将不同尺寸的卷积核组合成一个大的卷积核，从而提高感受野并减少参数数量。为了进一步降低参数数量和计算复杂度，ConvNeXt采用了分组卷积，并且在卷积层之间添加了批量归一化（Batch
2023年十大目标检测模型！
“目标检测是计算机视觉中最令人兴奋和具有挑战性的问题之一，深度学习已经成为解决该问题的强大工具。”—Dr. Liang-Chieh Chen目标检测是计算机视觉中的基础任务，它涉及在图像中识别和定位目标。深度学习已经革新了目标检测，使得在图像和视频中更准确和高效地检测目标成为可能。在2023年，有几
Yolov5
以Yolov5模型结构
Jetson nano (4GB B01) 系统安装，官方Demo测试 （目标检测、手势识别）
jetson nano 安装与测试
【YOLOv8】实战一：手把手教你使用YOLOv8实现实时目标检测
YOLOv8导出为onnx模型，YOLOv8在LabVIEW中的部署，实现实时目标检测！在CPU和GPU上实现加速
【目标检测】YOLOv5多进程/多线程推理加速实验
一个小小的实验记录
【达摩院OpenVI】基于流感知的视频目标检测网络LongShortNet
本文的研究专注于探索如何在视频目标检测任务中引入长时序信息，以及如何进行时序信息融合，并最终提出了LongShortNet。本文提出的LongShortNet在一些困难场景下，能够达到比StreamYOLO更高的精度。
深入了解目标检测技术--从基本概念到算法入门
Hello大家好，我是Dream。 众所周知，目标检测是计算机视觉领域中的重要任务之一，其目的是识别图像或视频中包含的物体实例并将其定位。实现目标检测可以帮助人们在自动驾驶、机器人导航、安防监控等领域中更好地理解和应用图像信息。接下来Dream将带大家一起介绍目标检测的基本概念和常见方法，并详细讲解
K210开发板学习笔记（一）——K210人脸识别门禁+SD卡实现人脸数据存储（附代码解读）
K210人脸识别门禁系统一个按键实现所有功能。具体功能: 在线人脸录入，在线人脸删除，考勤数据统计，人脸存储，断电信息不丢失，SD卡保存人脸数据库。重复人脸添加可识别。基于此可扩展出很多功能。语音播报，蓝牙远程控制，体温检测等等
YOLOV7 目标检测模型调试记录
YOLO系列在目标检测领域可谓名声赫赫，其性能表现不俗，如今其已经更新到了YOLOV7版本，今天便来一睹其风采。博主之前只是对YOLO算法的原理一知半解，并未实验，因此并不熟练，因此，借此机会来进行实验以为日后的论文撰写做好准备。
【YOLO系列】YOLOv4论文超详细解读2（网络详解）
YOLOv4包含的tricks超级详细介绍，更深一步的解读。
YOLOv5车辆测距实践：利用目标检测技术实现车辆距离估算
YOLOv5目标检测技术进行车辆测距。相信大家对YOLOv5已经有所了解，它是一种快速且准确的目标检测算法。接下来，让我们一起探讨如何通过YOLOv5实现车辆距离估算。
YOLOv5入门实践（3）——手把手教你划分自己的数据集
YOLOv5入门实践第3步，手把手教你将数据集划分成训练集、验证集和测试集。
目标检测算法——安全帽识别数据集（附下载链接）
🎄🎄近期，小海带在空闲之余收集整理了一批安全帽识别数据集供大家参考。整理不易，小伙伴们记得一键三连喔！！！🎈🎈
