目标检测与图像分类的区别（概念）
目标检测和图像分类是计算机视觉领域的两个重要任务，它们有一些关键的区别： 1、任务目标 图像分类：图像分类的任务是将输入的图像分为不同的类别，通常是预定义的类别集合。在这种任务中，算法的目标是确定图像中包含的主要对象属于哪个类别。 目标检测：目标检测的任务是在图像中识别和定位一个或多个不同对象，通常是在图像中的特定区域标出对象的边界框，并为每个对象分配一个类别标签。 2、输出结果 图像分类：输出结果是一个...
计算机视觉——手机目标检测数据集
这是一个手机目标检测的数据集，数据集的标注工具是labelimg,数据格式是voc格式，要训练yolo模型的话，可以使用脚本改成txt格式，数据集标注了手机，标签名：telephone,数据集总共有1960张，有一部分是直实数据，有一部分是是真实数据。 数据集地址：https://download.csdn.net/download/matt45m/89136478 数据标注如下： 数据保存目录如下： ...
模型实战（19）之 从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -＞ 实现目标检测
从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测 yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出 导出onnx并转为tensorrt模型 Python\C++ - trt实现推理，CUDA实现图像前处理 文中将给出详细实现源码python、C++ 效果如下： output_video_1 1. 搭建环境 拉去官方代码 根据配置下载虚拟环境所需包 详细步骤如下： #下载代码到本地- git cl...
3D目标检测实用技巧（四）- OpenPCDet改变预测类别
一、引言 本次探讨的问题是：如何通过OpenPCDet改变预测的类别？ 假设：我们原来预测的类别是Car，如何仅在yaml文件中添加一些配置，使得模型能够同时预测出Pedestrians和Cyclists。 下面就这个问题简单复现一下。 二、复现过程 首先我们以VirConv举例： 在VirConv.yaml文件中，上面的Class只有['Car']类别，因此首先我们要做的是要把其他两个类别加进来： CL...
计算机视觉——OpenCV Python基于颜色识别的目标检测
1. 计算机视觉中的颜色空间 颜色空间在计算机视觉领域的应用非常广泛，它们在图像和视频处理、物体检测等任务中扮演着重要角色。颜色空间的主要作用是将颜色以数值形式表示出来，这样计算机算法就能够对其进行处理和分析。不同的颜色空间有着不同的特点和适用场景，下面我们来快速了解一下几种最常用的颜色空间： RGB颜色空间：这是最常用的颜色空间之一，特别是在计算机显示和数字图像处理中。RGB代表红色（Red）、绿色（...
YOLOv8 目标检测项目实操
、最先进的(SOTA)模型，建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的特性和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLOv8被设计为快速、准确、易于使用，这使它成为一个很好的选择，用于范围广泛的目标检测和跟踪、实例分割、图像分类和姿势估计任务。 一个不错的参考：yolov8官方代码训练模型 github yolov8 官网地址 地址： GitHub - ultralytics/ultralytics...
HCF-Net:用于红外小目标检测的分层上下文融合网络
摘要 红外小目标检测是一项重要的计算机视觉任务，涉及在红外图像中识别和定位微小物体，这些物体通常仅包含几个像素。然而，由于物体尺寸极小以及红外图像中通常复杂的背景，这项任务面临困难。在本文中，我们提出了一种深度学习方法 HCF-Net，通过多个实用模块显著提高了红外小目标检测的性能。具体来说，它包括并行补丁感知注意力（PPA）模块、维度感知选择性集成（DASI）模块和多空洞通道细化器（MDCR）模块。P...
计算机视觉——DiffYOLO 改进YOLO与扩散模型的抗噪声目标检测
声测试集上可能表现不佳。因此，本文提出了一个名为 DiffYOLO 的框架，旨在改进在高质量数据上训练的现有模型，提高它们在噪声测试集上的性能。该框架从预先训练好的扩散模型中提取特征，并将其纳入现有的目标检测模型，以提高它们对噪声的免疫力。实验结果表明，所提出的方法提高了在噪声图像中的性能。该方法有望以更少的资源实现更高的准确率，而无需自行训练模型。 相关研究 物体检测 物体检测是计算机视觉的基本任务之一...
【PyTorch实战演练】Faster R-CNN介绍以及通过预训练模型30行代码实现目标检测
文章目录 0. 前言1. R-CNN的发展史1.1 R-CNN1.2 Fast R-CNN1.3 Faster R-CNN 2. 预训练模型3. 目标检测代码及解析4. 结果展示 0. 前言 本文介绍Faster R-CNN的结构及原理，并基于PyTorch官方文档使用预训练好的模型进行目标检测实例。 1. R-CNN的发展史 1.1 R-CNN R-CNN的提出背景 R-CNN（Regions wit...
【目标检测】NMS算法的理论讲解
将NMS就必须先讲IOU， IOU就是交并比，两个检测框的交集除以两个检测框的并集就是IOU 为什么要做NMS操作，因为要去除同一个物体的多的冗余检测框 那么NMS算法是如何做的呢？ 以上是算法的流程图 下面讲解算法的流程 首先输入是预测框的集合B，置信度分数S，IoU的阈值 τ \tau τ，以及置信度的阈值T ①首先我们创建一个过滤后的检测框的集合F 将这个集合设为空集进行初始化 ②根据置信度的阈值...