深度学习中的目标检测技术是计算机视觉的一个重要分支，它涉及到从图像或视频中识别出感兴趣的目标物体，并对其进行定位的过程。本文将介绍目标检测的深度学习框架，包括Rcnn系列模型，它们是如何工作的，以及一些其他的深度学习架构。 物体检测问题可以概述为计算机视觉中的四个基本任务：图像分类、图像定位、物体检测和物体分割。图像分类旨在识别图片中的主要物体并将其归类到预定义的类别中；图像定位是指在图片中标注出物体的位置；物体检测在图像分类的基础上，需要检测到图片中所有的物体，并给出每个物体的边界框；物体分割则进一步细化，需要逐像素地识别出图像中的物体，并给出准确的轮廓。在无人驾驶领域，这些技术被广泛应用于道路场景的理解，以辅助车辆做出准确的导航和决策。 在目标检测的发展历程中，有一系列的经典算法，如Deformable Parts Model（可变形部件模型），它使用了基于部件的方法来进行物体检测，尤其在2010年Felzenszwalb等人的工作“Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models”中，提出了包括SGD训练方法、NMS（非极大值抑制）和hard example挖掘等技术。这些技术至今仍在使用，对后续的方法产生重要影响。 接下来，Rcnn系列模型在目标检测领域产生了深远的影响。RCNN（Regions with CNN features）是一个里程碑式的工作，它通过区域建议来定位图像中的物体，并使用CNN提取特征进行分类。Fast RCNN通过RoI Pooling改进了特征提取过程，大大提高了效率。Faster RCNN进一步引入了区域建议网络（Region Proposal Network，RPN），实现了端到端的训练，并大幅度提升了检测速度。 在Faster RCNN的基础上，Mask RCNN增加了目标分割的功能，能够同时输出物体的边界框和精确的像素级掩码。这一系列的进展不仅优化了模型的检测速度，也提高了检测精度。除此之外，还有其他的一些模型，例如RFCN（Region-based Fully Convolutional Network），它使用全卷积网络来实现端到端的训练和检测。 PyTorch代码的引入使得深度学习模型的实现变得更加直观和易于操作。在七月在线课程中，将对这些模型框架进行深入的代码讲解，使学员能够更好地理解模型背后的原理以及如何在实际中应用。 除了模型和算法，物体检测的研究还会关注最新的会议论文和进展。比如ECCV（European Conference on Computer Vision）2018会议上的工作，为这一领域的研究人员和实践者提供了新的思路和方向。 在应用方面，目标检测技术在无人驾驶中的应用显得尤为重要。课程将通过无人驾驶这一应用场景，深入探讨物体检测与物体分割技术如何一起工作，并在实际中发挥作用。 在教学方式上，七月在线课程对以往的课程内容进行了更新，使用80%的中文内容，并对授课顺序进行了调整，使得课程内容更加系统和连贯。此外，所有的教学资料都被移植到Google在线幻灯片中，方便学员的学习和复习。 总结来说，深度学习的目标检测技术是计算机视觉领域的一项核心任务，涉及到图像理解的各个方面。从经典的Deformable Parts Model到Rcnn系列模型，再到近年来的Mask RCNN和PyTorch代码实现，目标检测技术一直在快速发展和进步。无人驾驶等实际应用场景对目标检测技术的需求推动了相关技术的研究和应用，使之成为推动人工智能技术发展的重要力量。

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本数据集为机器视觉道路障碍检测voc格式数据集，主要包含车载视角下道路中的障碍，如汽车行人摩托车，除此之外还有一部分道路中的路障、施工围挡、升降栅栏的数据集，实际训练的话可以再去数据集网站下载补充常见的汽车行人数据集。

为解决在线学习中出现的“认知过载”和“学习迷航”等问题, 针对用户的个性化学习需求, 同时考虑知识点之间的逻辑关系, 本文将知识图谱融入学习资源推荐模型. 首先构建了学科知识图谱、学习资源模型和用户数学模型, 综合考虑用户的兴趣偏好、用户知识库与学习资源所涵盖知识点的关联度以建立多目标优化模型. 然后使用自适应多目标粒子群算法对模型求解, 基于个体拥挤距离降序排列缩减外部种群规模, 获得了分布特征良好的两目标Pareto前沿, 输出推荐资源序列. 实验时通过与标准多目标粒子群算法对比并使用HV、IGD指标对模型进行评价, 验证了其多样性和稳定性, 证明了算法良好的全局寻优和收敛性能. 采用五折交叉验证了算法良好的推荐效用.

内容概要：本文档详细介绍如何在C++和OpenCV环境下搭建基于YOLOv11的旋转框目标检测系统，涵盖环境配置指导、数据准备工作、代码实施细节以及系统特性和未来发展等方面的内容，提供了一个完整的项目解决方案。 适合人群：适用于具有基本OpenCV操作背景的研发工作者或者对目标检测技术有兴趣的学习者。 使用场景及目标：该检测系统可以应用于无人机监测、自动驾驶辅助等领域，在各种应用场景中提供精确的目标物体检测结果，尤其适用于存在高角度变化的环境中。 其他说明：该目标检测项目的源代码公开分享，用户可根据需求自由调参并扩展系统的功能性。此外，本文档也为进一步的功能优化提供了明确的方向建议。

数据集-目标检测系列- 消防车 检测数据集 fire_truck ＞＞ DataBall 标注文件格式：xml​​ 项目地址：https://github.com/XIAN-HHappy/ultralytics-yolo-webui 通过webui 方式对ultralytics 的 detect 检测任务 进行： 1）数据预处理， 2）模型训练， 3）模型推理。 脚本运行方式： * 运行脚本： python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。 目前数据集暂时在该网址进行更新： https://blog.csdn.net/weixin_42140236/article/details/142447120?spm=1001.2014.3001.5501

基于yolov5的王者荣耀目标识别

YOLOv11 C++ TensorRT 项目是一个用C++实现并使用NVIDIA TensorRT进行优化的高性能对象检测解决方案。该项目利用 YOLOv11 模型提供快速准确的对象检测，并利用 TensorRT 最大限度地提高推理效率和性能。 主要特点： 模型转换：将 ONNX 模型转换为 TensorRT 引擎文件以加速推理。 视频推理：有效地对视频文件进行对象检测。 图像推理：对单个图像执行对象检测。 高效率：针对使用 NVIDIA GPU 的实时物体检测进行了优化。 使用 CUDA 进行预处理：支持 CUDA 的预处理，可实现更快的输入处理。 先决条件 CMake（版本 3.18 或更高版本） TensorRT（V8.6.1.6：用于使用 YOLOv11 进行优化推理。） CUDA 工具包（V11.7：用于 GPU 加速） OpenCV（V4.10.0：用于图像和视频处理） NVIDIA GPU（计算能力 7.5 或更高）

该数据是通过裁剪人员后的图片，进行图像中手机的标注，适用于业务场景为先进行人员检测，再对人员图像中手机进行二次检测。 里面含有打电话数据共8201张，已进行标注和调整，有VOC标注格式和yolo标注格式两种，可直接用于YOLO的训练。也可转为自己想用的其他格式。 另有人员未打电话数据集10000多张，无标注内容。结合打电话数据集，可适用于分类模型的训练。 数据场景种类多，数据量大，数据质量高，实测yolov5目标检测训练效果好，模型可通用于各种场景下的识别，实际现场识别准确率能达到90%。

《使用YOLOv5进行手写单词检测与识别》 YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测框架，其设计旨在实现快速而准确的实时目标检测。YOLOv5是该系列的最新版本，它在前几代的基础上进行了优化，提供了更高的精度和更快的运行速度，尤其适合于实时应用。本项目将重点介绍如何运用YOLOv5来完成手写单词的检测和识别任务。 一、YOLOv5简介 YOLOv5的核心思想是将图像分割成多个网格，每个网格负责预测几个可能的目标，并同时估计这些目标的边界框和类别概率。相比其他检测算法，如Faster R-CNN或Mask R-CNN，YOLOv5的流程更为简洁，计算效率更高。它采用了一种称为统一的检测器（Unified Detection），能够同时处理多个尺度的目标，增强了对小目标的检测能力。 二、手写单词检测 手写单词检测通常涉及图像预处理，包括灰度化、归一化、二值化等步骤，以减少噪声并突出手写字符。YOLOv5可以通过训练一个定制的模型来识别特定的手写单词特征。在训练过程中，需要准备大量的手写单词图像作为训练集，每个图像都应带有精确的边界框标注。使用YOLOv5训练模型时，可以调整超参数以优化检测性能，例如学习率、批大小、训练轮数等。 三、模型训练 在YOLOv5中，模型的训练分为数据预处理、模型配置和模型训练三个阶段。数据预处理包括图像增强，如随机裁剪、旋转、缩放等，以增加模型的泛化能力。模型配置涉及选择合适的网络架构，如YOLOv5s、YOLOv5m或YOLOv5x，以及定义类别的数量。使用PyTorch框架进行模型训练，通过反向传播更新权重，以最小化预测边界框与真实边界框之间的差异。 四、手写单词识别 检测到手写单词的边界框后，接下来是识别每个单词的具体内容。这通常通过OCR（光学字符识别）技术实现。一种常见的方法是将每个单词区域裁剪出来，然后使用单独的字符识别模型，如基于深度学习的CTC（Connectionist Temporal Classification）或Attention机制的模型。也可以使用端到端的模型，直接对整个单词进行识别。 五、优化与评估 在模型训练完成后，需要对其进行验证和测试，以评估其在未见过的数据上的表现。常用的评估指标有mAP（平均精度均值）、IoU（交并比）等。如果性能不理想，可以尝试调整模型结构、优化超参数或者增加更多训练数据。此外，还可以使用一些技巧，如数据增强、模型融合，进一步提升模型的识别精度。 总结来说，使用YOLOv5进行手写单词检测与识别是一个涉及深度学习、目标检测、图像预处理和OCR等多个领域的综合项目。通过理解和应用这些技术，我们可以构建出高效、准确的系统，实现对手写文字的有效自动化处理。在实际应用中，这种技术可以广泛应用于智能办公、文档数字化、教育等领域。