内容概要:本篇文章详述了一项使用MATLAB工具包构建基于SVM二元分类器的技术流程。利用了经典的留一交叉验证(Leave-One-Out Cross Validation)方式评估SVM分类器的效率,展示了具体的设计过程、关键代码以及如何测量评价结果,例如准确度、精准度以及其他几个标准的衡量标准。 适合人群:主要适用于已经掌握基本机器学习概念并对MATLAB有所了解的数据科学从业者或研究学生。 使用场景及目标:适用于各种涉及到对两个不同组别的元素实施区分的任务场合,特别强调在实验设置过程中如何确保检验模型的有效性和稳健性。 其他说明:文中提供的实例基于著名的鸢尾花卉物种识别案例展开讲解,不仅教授了如何手动设定训练集与测试集,而且还涵盖了在实际应用时可能遇到的相关挑战与解决技巧。
2025-06-15 12:52:13 24KB MATLAB 机器学习 鸢尾花数据集
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本文档详细介绍了一款基于YOLOv11模型开发的脸部识别及统计系统的搭建全过程。从软件所需的软硬件设置到用Python和相关框架完成训练模型,再到ONNX格式化以便多平台布署,直至创建PyQt GUI接口实现便捷操控均有详述。 适用人群为从事AI、机器视觉开发的专业人士或者研究人员。 使用场景主要是智能监控,公共安全,顾客数据分析等方面的应用目标,目的是实时识别视频流中人的面孔数目,从而达到高效的人流量统计。文中提供了具体的方法步骤及实例指导开发者实际落地这一解决方案。 基于YOLOv11的人脸检测计数系统是在深度学习领域的创新应用,其核心在于利用YOLOv11模型进行人脸检测并统计视频流中的人脸数量。YOLOv11模型作为实时对象检测系统中的一员,能够快速且准确地识别和定位图像中的多个对象,非常适合于处理视频流中的实时人脸检测任务。 在构建系统之前,首先需要准备适当的软硬件环境,包括安装必要的软件库和依赖项,以及配置硬件资源以满足模型训练和运行的性能需求。在硬件选择上,考虑到YOLOv11的计算强度,通常推荐使用具备较强图形处理能力的GPU。软件方面,则需要安装Python、深度学习框架(如PyTorch或TensorFlow)、ONNX等工具。 数据集的准备是模型训练之前的重要步骤,需要收集和整理人脸图片数据,并对其进行标注,以便用于模型的学习。在这一过程中,数据集的多样性和质量直接影响到模型的泛化能力及检测性能。数据集配置文件则详细记录了数据集的结构信息,为模型训练提供必要的指引。 接下来是对YOLOv11模型的训练过程,其中涉及到模型参数的设定、训练策略的选择以及训练过程中的监控。模型训练完成后,需要对模型进行评估,以检测其在未见数据上的表现,并通过可视化手段展示性能评估结果,从而为后续的模型优化提供依据。 为了实现多平台部署,系统将训练好的模型导出为ONNX格式,这样能够保证在不同的平台和框架上具备良好的兼容性和执行效率。在多平台布署时,ONNX模型的稳定性、兼容性和执行速度是非常关键的考量因素。 为了使系统更加友好和易于操作,文中还提供了创建PyQt GUI界面的指导,从而允许用户通过图形界面与系统交互,完成人脸检测和计数的操作。PyQt是一个创建GUI应用程序的跨平台工具集,它支持丰富的控件和布局,可以创建功能全面的应用程序。 基于YOLOv11的人脸检测计数系统是一套全面的解决方案,包含了从环境准备、数据集制作、模型训练、性能评估到最终用户界面的设计和实现。它不仅为AI和机器视觉领域的专业人士提供了一套可操作的工具集,也为智能监控、公共安全和顾客数据分析等场景提供了实用的技术支持,能够有效地实现高效的人流量统计。
2025-05-09 00:05:31 49KB 人脸检测 ONNX PyQt5 性能评估
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本文介绍了利用 C++ 和 OpenCV 对 YOLOv11-CLS 模型完成图像分类的具体方法,涵盖模型导入、数据预处理流程及推理操作,并提供了一份详尽的操作指南,其中包括数据增强、置信度调整等进阶应用技巧。本项目的目的是通过演示如何使用 C++ 和 OpenCV 构建一个高效的图像分类系统。 适合人群:有基本的 C++ 或机器学习背景的研究人员和技术工作者。 应用场景及目标:适用于需要高性能实时物体检测的各种应用环境中,例如无人车系统和安保摄像头等领域。使用者能够学习到模型选择、环境搭建以及优化技术的应用。 此外,为了改善模型表现和用户体验感,在今后的研发过程中还考虑集成更多的自定义功能选项。目前推荐用户严格按照文档提示来进行操作。
2025-05-07 16:54:11 41KB OpenCV 图像分类 模型部署
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内容简介:本文档提供了一个基于 MATLAB 实现 VBMC(Variational Bayesian Monte Carlo) 进行近似贝叶斯推理的应用实例,详细解析了从搭建代理模型到进行参数估算全过程,特别是它在处理有噪音的数据集时的优点得以展示。介绍了VBMC的概念以及为什么说这种方法非常适合成本高昂的问题,并通过模拟数据来演示整个VBMC实施流程,涵盖数据制造与预备阶段,利用高斯进程模型构造代理预测机制,变分后验匹配及其性能度量。同时给出了完整的MATLAB源代码供实际应用。此外,在结果评估环节,通过对试验样本的预测描绘并分析了拟合曲线,提供了置信水平内的预估值范围。 适用人群:熟悉MATLAB且有一定概率论知识的研究人员或高级开发者。 使用场景及目标:①用代理建模和贝叶斯方法替代昂贵的目标模型计算;②理解和实践近似贝叶斯推断中的代理模型和变分技术,提高复杂问题的求解效率。 注意事项:由于示例涉及数学建模与统计概念,推荐具有一定相关背景的专业人士阅读和研究。
2025-04-11 21:41:15 32KB MATLAB 高斯过程
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内容概要:本文详细介绍了利用C# WinForms构建的YOLOv11-OBB旋转框检测系统,通过ONNX格式模型进行有效的物体检测。除了详述系统实现的具体细节外,还分享了多个可能的发展和完善方面,涵盖了数据增广技术的应用以及用户交互的设计等特性。同时提供了完整的示例代码来辅助理解和开发过程。 适合人群:面向熟悉C#基本语法并希望深入学习机器视觉项目的软件开发者和技术团队成员。 使用场景及目标:①实现复杂的物体边界检测需求,并允许调整检测的敏感度与准确率之间的平衡;②在现有基础上探索新的技术革新和服务优化点。 其他说明:本文为那些寻求将现代计算机视觉技术嵌入到传统Winforms应用中去的技术爱好者或初学者,提供了一份良好的指导案例,同时也强调了后续研究的方向。
2025-04-11 14:46:30 39KB WinForms
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内容概要:本文档详细介绍了一个利用USTC数据集并结合MediaPipe及YOLOv11算法来创建手语视频识别系统的方法。该系统的特色功能包括但不限于实时视频流的手势识别、高效数据处理流程、通过多种预处理技术和数据扩增手段提高了系统的鲁棒性和灵活性,且支持自定义识别设置,如调整信心分数门限和重叠比阈值。 适用人群:针对从事多媒体信号处理的研发团队、高校科研人员以及对手势识别技术感兴趣的工程专业人员。 使用场景及目标:用于手语视频识别的应用场景下测试或作为教育目的帮助学生学习手语翻译系统的设计理念与实践。具体目标为搭建一套能够精准识别手势且具有良好用户体验感的产品原型。 其他说明:文档提供了详尽的技术说明及相应的代码示例,涵盖了数据增强、目标检测和图形界面实现等部分的内容,并附带了完整的数据集和模型文件,利于直接导入并实验。
2025-03-16 22:28:08 40KB MediaPipe 手语识别 GUI界面
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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。
2025-02-13 19:15:59 41KB OpenCV
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主要内容:本文详细介绍了在MATLAB环境中通过鲸鱼优化算法(WOA)来优化卷积长短期记忆网络(CNN-LSTM)以实现高效的数据分类与预测的方法。项目不仅提供了理论概述和设计思路,还包含了完整代码及合成数据样本。涵盖了从基础知识到模型优化的设计流程。 适合人群:对于深度学习及机器学习感兴趣的研究员和工程师。 使用场景及目标:适用于各种类型数据的分类及预处理,在需要进行复杂数据集处理的情况下能提供更好的预测效果。 其他说明:文中给出了详细的设计指导和具体的执行脚本,方便读者理解和实践。同时,项目允许在特定应用场景下定制和调参,增强了方法的实用性。
2024-11-18 17:13:49 37KB 鲸鱼算法 MATLAB环境
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内容概要:该文档介绍了使用YOLOv11与OpenPose相结合来开发的一个摔倒姿态识别系统的设计与实现细节。系统主要特征体现在高速精准检测物体及人体姿态的能力上,同时还通过数据增强等方式提升了模型性能,在软件界面上也实现了易用性和人性化设置。 适用人群:面向计算机视觉领域的研究和开发者以及对图像分析有兴趣的专业技术人员。 使用场景及目标:适用于老年人照护中心、医院等公共场所的安全监视系统,能够在人发生摔倒的情况下快速作出反应。 其他说明:提出了未来的改进方向如集成智能警报和实时摄像头检测等功能模块以拓展系统实用价值。
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内容概要:本文介绍了基于YOLOv11的人员溺水检测告警监控系统,详细描述了项目的实施背景、特点及相关参考资料等内容。具体实现上,通过使用YOLOv11模型对从摄像头获得的视频流实现实时的人类溺水监测,同时提供有友好的GUI用于交互操作,在出现异常情况后能够及时做出反应并通过音频或短信的方式发出警告提示。 适合人群:专注于水域安全的专业人员和技术开发者。 使用场景及目标:适用于需要实时监视溺水事故的各种场景,包括游泳池、湖滨及海岸线等等。 阅读建议:为了更好地掌握该技术的设计思路及其应用场景的具体细节,鼓励深入探讨与实践相关内容。
2024-10-31 00:55:35 48KB 深度学习 目标检测
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