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SSD目标检测流程深入理解
前言 SSD是经典的一阶目标检测网络框架 特点是速度快 网络简洁 主要思想 1 数据增强 包括光学变换和几何变换 2 网络骨架 SSD在VGG基础上延伸了4个卷积模块 生成不同尺度的特征图 3 PriorBox与多层特征图 在不同尺度设置预
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自动驾驶
YOLOV2个人理解总结
YOLOv2框架图 YOLOv2改进之处 1 Batch Normalization BN Batch Normalization 层简单讲就是对网络的每一层的输入都做了归一化 这样网络就不需要每层都去学数据的分布 收敛会快点 原来的YOL
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批量下载百度搜索图片+labelimg制作自己的数据集+转换至Yolo-v5训练数据集
由于课题需要 需要自己制作数据集进行训练 目前是自己制作的第二个数据集 发现有某些细节已经忘记 记录备忘 同时为后来者提供借鉴 文章以car tank数据集做为例子介绍 整体流程 1 准备数据 从各种途径获取原始数据 博主的car tank
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