使用 OpenCV 进行基于 ESP32 CAM 的目标检测和识别
介绍使用 OpenCV 进行基于 ESP32 CAM 的目标检测和识别实现。
2023 电赛 E 题 K210 方案
主要介绍如何使用K210实现矩形的识别并返回矩形的坐标
基于PP-YOLOE-SOD实现遥感场景下的小目标检测
目标边界框的宽高与图像的宽高比例小于一定值目标边界框面积与图像面积的比值开方小于一定值分辨率小于32*32像素的目标。如MS-COCO数据集像素值范围在［10，50］之间的目标。如DOTA/WIDER FACE数据集paddle从数据集整体层面提出了如下定义：目标边界框的宽高与图像的宽高比例的中位数
目标检测算法——YOLOV8——算法详解
本文梳理Yolo v8 的改进点，并针对一些较难理解的点进行重点阐述，主要有如下几方面：backbone 使用C2f模块，检测头使用了anchor-free + Decoupled-head，损失函数使用了分类BCE、回归CIOU + VFL（新增项目）的组合，框匹配策略由静态匹配改为了Task-A
Openmv通过IMPULSE训练模型实现目标检测
Openmv神经网络文章目录Openmv神经网络前言一、云端训练二、操作步骤1.数据集的采集2.上传数据集3.训练模型1、创建模型2、参数生成3、开始训练4、模型测试5、导出模型6、效果测试总结前言openmv4plus可以进行神经网络学习，实现目标检测，之前学习过了K210的目标检测，以及机器学习
YOLOX手把手实操：火星/月球陨石坑的数量统计
探索太空一直是人类乐此不疲的活动，随着科技的发展，人们对月球和火星愈发好奇。而在各种太空探索任务中，有效探测陨石坑具有至关重要的意义。陨石坑是行星、卫星、小行星或其它天体表面通过陨石撞击而形成的环形凹坑。随着陨石颗粒大小撞击到火星/月球表面时，会撞击出不同大小的陨石坑宽度。目前，关于陨石坑相关的数据
mmdetection使用指定的显卡号并行分布式训练
用mmdet进行多卡并行训练时，期望指定自己需要的显卡号，避免使用默认的0号和1号卡
Mx-yolov3+Maixpy+ K210进行本地模型训练和目标检测
我接触K210同样也是因为一次比赛，需要进行目标检测并对垃圾进行分类，在接触到K210之前我一直使用各种YOLO版本检测，并部署到树莓派和nano上，一次偶然的机会，我发现了K210，这里要感谢我的一位学长，是他带着我开始了K210的学习，让我从盲目的命令行指令转到Maxipy上使用Python来学
LabelImg安装使用教程：
LabelImg
手把手教学YOLOV5在RK3568的部署应用及代码实现
YOLOV5模型移植在RK3568
【计算机视觉 | 目标检测】术语理解2：Grounding 任务、MLM、ITM代理任务
【计算机视觉 | 目标检测】术语理解2：Grounding 任务、MLM、ITM代理任务
口罩检测——模型转换(4)
口罩检测，paddlepaddle模型转换为OpenVINO模型。
（1）VisDrone无人机目标检测数据集介绍
官网：http://aiskyeye.com/VisDrone数据集，包含了10个类（即行人、人、汽车、面包车、公共汽车、卡车、汽车、自行车、遮阳三轮车和三轮车）无人机计算机视觉相关检测和跟踪（ Vision Meets Drones）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，这两年在各大会议上都有
YOLOV8改进：顶刊TIP 2023 | CFP：即插即用的多尺度融合模块，有效涨点！
与现有的方法不同，本文方法不仅关注不同层之间的特征交互，还考虑了同一层内的特征调节，该调节在密集预测任务中被证明是有益的。则依赖于自下而上的特征金字塔结构，通过建立自上而下的路径和横向连接从多尺度高级语义特征图中获取特征信息。提出了一种额外的自下而上路径，使高级特征图也可以从低级特征图中获得足够的细
使用YOLOv5实现实时目标检测结果保存
本文将分享保存实时目标检测结果的方法，包括将目标信息逐帧保存到.txt文件中、逐帧输出检测结果图片、以及如何保存所有检测图片（包括视野中无目标的帧）。
YOLOv5在验证集上进行测试
YOLOv5的作者在2021年7月14日已经将test.py更名为val.py，以及使用test.py在验证集进行测试
基于人工智能与边缘计算Aidlux的鸟类检测驱赶系统（可修改为coco 80类目标检测）
AidLux的出现，可以将我们的安卓设备以非虚拟的形式变成同时拥有Android和Linux系统环境的边缘计算设备，支持主流AI框架，非常易于部署，还有专门的接口调度算力资源，极大地降低了AI应用落地门槛。通过机器视觉鸟类检测系统，可以实时监测鸟类在机场区域的分布和数量，有助于机场管理人员及时进行调
Jetson nano部署Yolov5目标检测 + Tensor RT加速（超级详细版）
解决完报错之后，在运行上面的命令，会自动下载需要的安装包，其他的都是很快的，但是到opencv的时候需要花费很长很长很长很长的时间......，当安装opencv时会出现Building wheel for opencv-python (pyroject.toml)... 这种情况正常现象，是op
使用Mask-RCNN训练自己的数据集看这一篇就够了，从制作数据集开始一步步教你如何玩转Mask-RCNN（保姆级教程）
使用Mask_RCNN训练自己的数据集的方法，教你从零开始训练自己的Mask_RCNN模型。
SegmentAnything 模型 （SAM）：万物可分割 AI 模型，11亿＋掩码数据集可提取
提取.SAM Demo：https://segment-anything.com/开源地址：https://github.com/facebookresearch/segment-anything论文地址：https://ai.facebook.com/research/publications/s
