基于深度学习的目标检测框架介绍.ppt 普通的深度学习算法主要是用来做分类，如图(1)所示，分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。 目标定位是不仅仅要识别出来是什么物体（即分类），而且还要预测物体的位置，位置一般用边框（bounding box）标记，如图(2)所示。 目标检测实质是多目标的定位，即要在图片中定位多个目标物体，包括分类和定位。比如对图(3)进行目标检测，得到的结果是好几只不同动物，他们的位置如图(3)中不同颜色的框所示。 PASCAL VOC : pattern analysis , statistical modelling and computational learning visual object classes. 在计算视觉的领域中，Pascal VOC Challenge 就好比是数学中的哥德巴赫猜想一样。每年，该组织都会提 供一系列类别的、带标签的图片，挑战者通过设计各种精妙的算法，仅根据分析图片内容来将其分类，最终通 过准确率、召回率、效率来一决高下。

基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 基于深度学习的目标检测算法研究 ....

实现功能： 有3个QLabel作为显示区域分别是： 视频检测显示区域，原视频拍照显示，检测后视频拍照显示。 4个按钮作为功能选择，分别是： 打开视频，拍照，关闭摄像头，YOLO检测。

在之前的基础上，进行了升级，之前只能用一个视频进行检测，现在可以选择视频进行检测。 功能一致。

在V1.1的基础上新增图片检测功能，能够自由选择图片进行检测。 因此V1.1的功能已经包含了：图像检测并保存图片，视频检测等主要功能。

大恒官方培训资料，内含教程视频和源代码网盘地址

基于深度学习的轻量化 小目标检测算法研究

疲劳驾驶检测数据集 VOC格式 可以用于实际项目

基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网

针对目标快速移动和遮挡情况导致的客流统计存在误差的问题，设计目标的检测、跟踪、进门行为判断等策略，提出基于深度学习的餐饮业客流统计方法.首先，通过多数据集对YOLOv3-tiny模型进行训练，实现对于小目标的准确检测；进而设计多通道特征融合的目标跟踪算法，完成目标快速移动情况下的稳定跟踪；最后设计目标进门行为的判断方法，通过重叠率对目标的进门行为进行判断，实现对进门客流量的准确统计.最终通过实验验证，客流量统计的平均准确率达到93.5%.