YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测系统，它能够快速准确地在图像和视频流中识别和定位多个对象。YOLO将对象检测任务作为一个回归问题来处理，直接在图像中预测边界框（bounding boxes）和概率，这种方法与传统的对象检测方法（如R-CNN系列）不同，后者采用区域建议网络（region proposal networks）来生成候选区域，然后对每个区域进行分类。 YOLO模型的最新版本包括YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5等。它们在速度和准确性方面不断进行优化，尤其是在实时视频处理方面表现出色。YOLOv4和YOLOv5等版本，由于引入了更先进的深度学习架构和训练技巧，如使用Darknet-53作为骨干网络，以及引入SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块、PAN（Path Aggregation Network）等技术，使得模型在保持高准确度的同时，速度也得到了大幅度提升。 在处理视频流时，YOLO系统能够逐帧处理视频中的图像，实时检测帧中的多个对象，并在检测到的对象周围绘制标注框。这些标注框通常是矩形，它们的位置和大小由模型预测得到，用于标示出预测的对象。标注框的颜色和样式可以根据用户需求进行定制，以便于区分不同类别的对象或突出显示特定信息。 动态显示对象尺寸是YOLO系统的一个重要功能，它能够根据标注框提供的信息，计算并显示对象的实际尺寸。这通常需要系统预知视频流中对象与摄像机之间的距离或者摄像头的参数（如焦距和视野范围），结合图像处理中的透视变换原理，计算出实际对象的大小。 在实际应用中，YOLO检测视频流并动态显示标注框和对象尺寸的过程通常包括以下几个步骤：捕获视频流帧；将每帧图像送入YOLO模型进行处理；然后，YOLO模型输出每个检测到的对象的类别、边界框坐标以及对象的尺寸信息；接着，处理这些信息，将其添加到视频流的帧上，通常以覆盖在对象周围的矩形框和尺寸数字的形式显示；输出带有标注信息的视频帧，并进行实时显示或存储。 YOLO的这一功能在多种场景下具有广泛的应用价值，包括智能交通监控、安全监控、工业自动化、零售分析等。它不仅能够提高监控的效率，还能为数据收集和分析提供实时的、高精度的视觉支持。 YOLO模型的易用性和性能使其成为开发者和研究人员的首选对象检测工具之一。许多开源项目和库，如Darknet、PyTorch-YOLOv5、OpenCV等，都提供了YOLO模型的实现，使得研究人员和开发者能够轻松地将YOLO集成到他们的项目中，并进行实时的视频对象检测。 YOLO检测视频流并动态显示标注框和对象尺寸的能力是实时计算机视觉应用中的一个关键技术，它通过结合深度学习和经典图像处理技术，为多种行业和领域提供了高效的视觉识别解决方案。随着深度学习技术的不断进步，YOLO及其衍生模型将继续在精确度和速度上取得突破，进一步扩大其应用范围。

数据集-目标检测系列- 鸭舌帽 检测数据集 cap ＞＞ 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。 本篇内容涵盖了关于一个特定目标检测数据集的详细介绍，该数据集专注于鸭舌帽这一特定物品的检测任务。以下是根据提供的文件信息生成的知识点： 1. 数据集概述：数据集名为“数据集-目标检测系列-鸭舌帽检测数据集”，这是DataBall系列中的一个成员。它的目的是为了训练和验证目标检测模型，使其能够准确识别和定位图像中的鸭舌帽。 2. 数据集内容：该数据集可能包含大量的图像文件，这些图像中都有鸭舌帽作为目标物体。为了进行机器学习的训练，这些图像中的鸭舌帽已经被标注，标注的形式为xml文件，这是一种常用的图像标注格式，能够详细描述图像中各个物体的位置和类别信息。 3. 技术栈和工具：该数据集与ultralytics公司的yolo模型（You Only Look Once）相关联，这是一种在目标检测领域广泛应用的深度学习算法。数据集的使用说明提到了一个基于web界面（webui）的工具，允许用户通过网页方式执行模型训练和推理等任务。这表明该数据集旨在简化目标检测模型的训练和部署流程。 4. 模型训练和推理：数据集的使用说明中提到了三个主要步骤：数据预处理、模型训练和模型推理。数据预处理是将原始图像数据转换成模型可以理解的格式，模型训练是指使用标注好的数据集来训练一个深度学习模型，而模型推理则是在训练好的模型上运行新的图像数据，以检测图像中的目标物体。 5. 脚本和操作指南：为了使用该数据集，提供了两个脚本文件：webui_det.py和run_det.bat，分别适用于Python环境和Windows批处理环境。用户需要阅读readme.md文件，按照指南进行操作，以便正确地运行脚本，开始数据集的使用和模型的训练过程。 6. 项目和社区支持：数据集提供了一个项目地址，指向了一个GitHub仓库，这意味着该数据集是开源的，并且可能有一个活跃的开发和用户社区。项目仓库可能包含了完整的文档、代码和问题追踪，为用户提供全面的支持。 7. 应用场景：鉴于鸭舌帽是一个常见的时尚元素，该数据集可能在时尚物品识别、零售库存管理、智能监控等领域有应用价值。通过训练的目标检测模型可以识别场景中的鸭舌帽，进而进行相关的信息提取和处理。 总结而言，这个鸭舌帽检测数据集是为了解决特定目标检测任务而设计的，它提供了一整套工具和指南，使得深度学习领域的开发者和研究人员能够更容易地实现模型的训练和应用。通过开源项目的共享和社区的协作，这个数据集有望推动目标检测技术在特定领域的进步和创新。

本软件是darknet版本 是一款提供32位无法调用yolo语言的中间线程 里面封装了易语言调用实例 其他语言自行封装

PaddleDetec，yolo检测代码 PaddleDetec，yolo检测代码 PaddleDetec，yolo检测代码

Python-Pyqt_And_Yolo检测(含美化Gui界面)

MobileNet-YOLO Caffe Caffe实现的MobileNet-YOLO检测网络，于07 + 12进行训练，在VOC2007上进行测试 网络 地图 解析度 下载 NetScope 推理时间（GTX 1080） 推理时间（i5-7500） MobileNetV2-YOLOv3 71.5 352 217毫秒 推断时间是来自日志，不包括预处理 腾讯/ ncnn框架上的cpu性能 部署模型是由，设置eps =您的prototxt batchnorm eps 旧型号请看 该项目还支持ssd框架，这里列出了与ssd caffe的区别 多尺度训练，推理时可以选择输入分辨率 从上次更新Caffe（2018）修改 支持多任务模型 更新 pytorch版本已发布 CNN分析仪 使用此比较macc和param，在07 + 12上进行训练，在VOC2007上进行测试 网络 地图 解析度

实时目标检测算法YOLOv3的检测速度较快且精度良好，但存在边界框定位不够精确、难以区分重叠物体等不足。提出了Attention-YOLO算法，该算法借鉴了基于项的注意力机制，将通道注意力及空间注意力机制加入特征提取网络之中，使用经过筛选加权的特征向量来替换原有的特征向量进行残差融合，同时添加二阶项来减少融合过程中的信息损失并加速模型收敛。通过在COCO和PASCAL VOC数据集上的实验表明，该算法有效降低了边界框的定位误差并提升了检测精度。相比YOLOv3算法在COCO测试集上的mAP@IoU[0.5：0.95]提升了最高2.5 mAP，在PASCAL VOC 2007测试集上达到了最高81.9 mAP。

yolo3，目标检测、识别、跟踪， 人和车 都已经实现 程序入口是app.py 已在python 3.7 tensorflow 1.12.0上测试通过 详细说明请参照代码 里面有详细注释