【开发斗牛棋牌源码】【usdt众筹源码】【phpfpm通信源码】行人检测源码_行人检测源码怎么用
1.极市平台-专栏文章导航
2.GitHub项目分享·一款开箱即用的行人行人标注工具
3.一文带你学会使用YOLO及Opencv完成图像及视频流目标检测(上)|附源码
4.基于FPGA的Yolo4 tiny加速器
5.kitti数据集在3D目标检测中的入门
6.开源轻松实现车牌检测与识别:yolov8+paddleocrpython源码+数据集
极市平台-专栏文章导航
极市平台专栏文章导航,为你分类整理前沿技术资讯,检测检测助你轻松查找所需内容。源码源码用涵盖CVPR、行人行人ECCV、检测检测数据集与工具、源码源码用开发斗牛棋牌源码极市直播-技术分享、行人行人目标检测、检测检测行人检测与行人重识别、源码源码用目标跟踪、行人行人图像分类与图像处理、检测检测图像分割、源码源码用人脸、行人行人三维与动作识别、检测检测文本检测与异常检测、源码源码用工业检测、自动驾驶等多个领域。以下精选内容让你一网打尽:
CVPR专题:
- 至年CVPR最佳论文汇总,历年经典尽收眼底;
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技术分享直播:
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目标检测专题:
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行人检测与行人重识别:
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目标跟踪:
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图像分类与图像处理:
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图像分割:
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文本检测与异常检测与工业检测:
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GitHub项目分享·一款开箱即用的标注工具
分享一款强大的标注工具——X-AnyLabeling,无需安装即可使用,尤其适合医学图像标注和分割。本文将围绕该工具的亮点功能进行介绍,帮助用户快速理解。核心亮点
支持图像和视频:一键导入并自动标注,集成ByteTrack和OC-Sort算法,提供MOT格式输出。蜘蛛网源码
一键导出:支持COCO-JSON、YOLOv5-TXT等多种格式,适应不同框架,简化标注结果应用。
跨平台兼容:适应Windows、Linux和MacOS,支持GPU加速,提升标注效率。
灵活标注:单帧或批量预测,包括多边形、矩形等多样化的标注模式。
SOTA算法集成:包括YOLO、SAM等,用户可自定义模型,满足不同任务需求。
零样本目标检测:Grounding-DINO和Grounding-SAM,根据文本描述自动标注。
Image Captioning:RAM模型支持图像描述生成,提供全面信息。
多标签分类和对象检测:车辆、行人属性标注,以及OBB检测模型。
多目标跟踪:集成ByteTrack和OC-Sort,支持二次分类。
使用指南
无需编程基础,两种方式轻松上手:直接下载GUI版本或下载源码自行编译。自定义快捷键和编译成可执行文件也有详细教程。一文带你学会使用YOLO及Opencv完成图像及视频流目标检测(上)|附源码
本文旨在帮助读者掌握使用YOLO和OpenCV进行图像及视频流目标检测的方法,通过详细解释和附带源码,让学习过程更加直观易懂。
在计算机视觉领域,目标检测因其广泛应用,如人脸识别和行人检测,上传网站的源码备受关注。YOLO(You Only Look Once)算法,由一位幽默的作者提出,发展到现在的V3版本,是其中的佼佼者。YOLO作为单级检测器的代表,通过一次扫描就能完成对象位置和类别的预测,显著提高了检测速度,尽管在精度上可能不如两阶段检测器如R-CNN系列(如Faster R-CNN),但速度优势明显,如YOLOv3在GPU上可达 FPS甚至更高。
项目结构清晰,包括四个文件夹和两个Python脚本,分别用于处理图像和视频。通过yolo.py脚本,我们可以将YOLO应用于图像对象检测。首先,确保安装了OpenCV 3.4.2+版本,然后导入所需的库并解析命令行参数。脚本中,通过YOLO的权重和配置文件加载模型,接着对输入图像进行预处理,利用YOLO层输出筛选和非最大值抑制(NMS)技术,最后在图像上显示检测结果。
尽管YOLO在大多数情况下都能准确检测出物体,但也会遇到一些挑战,如图像中物体的模糊、遮挡或类似物体的混淆。通过实际的检测示例,可以看到YOLO在复杂场景中的表现。了解这些局限性有助于我们更好地理解和使用YOLO进行目标检测。
要开始实践,只需按照教程操作,通过终端执行相关命令,即可体验YOLO的图像检测功能。对于更深入的学习和更多技术分享,可以关注阿里云云栖社区的知乎机构号获取更多内容。
基于FPGA的Yolo4 tiny加速器
本文介绍基于FPGA的Yolo4 tiny加速器的实现。Yolo4 tiny是YOLO v4的轻量化版本,具有参数较少的优势,适用于实际应用,如行人检测、口罩检测等。
该加速器设计考虑了网络的主要运算类型:1x1point-wise卷积、上采样、下采样(2x2最大池化)和concat操作。其中,1x1point-wise卷积和3x3标准卷积是计算量较大的运算,因此是加速的重点。
1x1point-wise卷积设计借鉴了相关论文。为优化FPGA资源,采用循环分块策略,每次计算时加载特定大小的输入特征图块、权重块,得到相应的输出特征块,直至完成整个网络的计算。此过程实现了一个标准的3x3卷积,通过并行计算提高性能,具体实现涉及输入通道并行、输出通道并行、卷积窗口内并行和输出像素之间的并行。
为增加系统吞吐率,采用乒乓操作以隐藏数据传输时间。1x1卷积设计与3x3卷积相似,采用分块矩阵乘法策略。上采样操作使用nearest模式,下采样则为2x2的最大池化层。
在CPU端设计中,例化卷积和采样IP核,并通过多次调用PL端的IP核加速网络。代码编写采用类的方法,包括BasicConv、Resblock_body和CSPDarkNet类。
由于算力限制,模型并未训练,直接使用训练好的权重(数据集为VOC)。模型在Zynq开发板上部署,单张推理时间约为ms。
加速器结构包含HLS源码、CPU端源码、处理好的权重以及解码、可视化工具。工程文件夹中还包括演示视频和数据集更换功能。
总体而言,本文介绍的基于FPGA的Yolo4 tiny加速器在FPGA上实现了一种高效的目标检测网络,通过优化计算和资源使用,实现了对实际应用需求的良好支持。
kitti数据集在3D目标检测中的入门
数据集官网下载地址:cvlibs.net/datasets/kitti。
KITTI数据集包括个训练图像和个测试图像,以及个标记对象的点云数据,用于3D目标检测。数据集包含彩色图像数据(GB)、点云数据(GB)、相机矫正数据(MB)和标签数据(5MB)。数据集通过邮箱注册获取,下载链接发送至邮箱,但下载速度较慢。此外,百度云提供下载链接:blog.csdn.net/u。
3D目标检测算法历程涉及点表示、体素表示和图表示。算法主要分为利用和激光雷达输入的F-PointNet网络,以及仅使用激光雷达点云输入的点云基和体素基方法。AP主要评估车辆检测,行人检测效果较差,因为物体与人的相似性导致误差较大。
KITTI数据集通过装配有2个灰度摄像机、2个彩色摄像机、一个Velodyne 线3D激光雷达、4个光学镜头和1个GPS导航系统的数据采集平台生成。双目立体图像通过相同类型的摄像头相距cm安装实现,彩色摄像机和灰度摄像机相距6cm安装。坐标系规定:相机:x=右,y=下,z=前进;Velodyne:x=前进,y=左,z=上;GPS/IMU:x=前进,y=左,z=上。雷达采集数据时,雷达旋转到与相机朝向一致时触发相机采集图像,已将雷达数据与相机数据对齐。
数据集包含原始数据和目标检测所需转换。从雷达坐标系变换到相机坐标系的公式涉及校准文件中提供的Tr_velo_to_cam、R_rect_和P_rect_0x矩阵。目标检测转换主要涉及从三维到二维平面的转换。
数据集包括label文件,文件中每行代表一个对象,包含物体类别、是否截断、是否被遮挡、观察角度、2D边界框大小、3D物体尺寸、位置和空间方向,以及检测置信度。development kit文件详细介绍了数据采集装置、数据格式、label等信息。
点云可视化需要顺序安装包vtk、mayavi。可视化后,点云显示与点云+检测框可视化有所不同。Kitti LIDAR点云生成鸟瞰图BEV显示3D检测框。
训练集可视化包括的2D和3D检测框以及点云的3D检测框,但不包含点云的单独可视化。使用pointRCNN源码进行预测结果可视化,包括显示LiDAR、image及两者结合,以及与真值框对比。
KITTI 3D Object Detection Evaluation结果评估程序通过下载devkit_object\cpp目录中的evaluate_object.cpp文件实现。评估步骤包括安装g++、目录结构存放标签文件、预测结果文件和结果评估文件,然后运行评估程序进行结果评估。
以上内容详细介绍了KITTI数据集在3D目标检测中的使用、数据集构成、算法历程、数据集采集、数据集介绍、点云可视化、训练集可视化以及结果评估程序,提供了对数据集和评估流程的全面理解。
开源轻松实现车牌检测与识别:yolov8+paddleocrpython源码+数据集
大家好,我是专注于AI、AIGC、Python和计算机视觉分享的阿旭。感谢大家的支持,不要忘了点赞关注哦! 下面是往期的一些经典项目推荐:人脸考勤系统Python源码+UI界面
车牌识别停车场系统含Python源码和PyqtUI
手势识别系统Python+PyqtUI+原理详解
基于YOLOv8的行人跌倒检测Python源码+Pyqt5界面+训练代码
钢材表面缺陷检测Python+Pyqt5界面+训练代码
种犬类检测与识别系统Python+Pyqt5+数据集
正文开始: 本文将带你了解如何使用YOLOv8和PaddleOCR进行车牌检测与识别。首先,我们需要一个精确的车牌检测模型,通过yolov8训练,数据集使用了CCPD,一个针对新能源车牌的标注详尽的数据集。训练步骤包括环境配置、数据准备、模型训练,以及评估结果。模型训练后,定位精度达到了0.,这是通过PR曲线和mAP@0.5评估的。 接下来,我们利用PaddleOCR进行车牌识别。只需加载预训练模型并应用到检测到的车牌区域,即可完成识别。整个过程包括模型加载、车牌位置提取、OCR识别和结果展示。 想要亲自尝试的朋友,可以访问开源车牌检测与识别项目,获取完整的Python源码、数据集和相关代码。希望这些资源对你们的学习有所帮助!