合集-目标检测
摘要:
YOLOv5是Glenn Jocher等人研发,它是Ultralytics公司的开源项目。YOLOv5根据参数量分为了`n、s、m、l、x`五种类型,其参数量依次上升,当然了其效果也是越来越好。从2020年6月发布至2022年11月已经更新了7个大版本,在v7版本中还添加了语义分割的功能。本文以YO
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摘要:
利用深度学习进行目标检测的算法可分为两类:two-stage和one-stage。two-stage类的算法,是基于Region Proposal的,它包括R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN;one-stage类的算法仅仅使用一个CNN网络直接预测不同目标的类别与位置,它包
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摘要:
笔者的运行环境:python3.8+pytorch2.0.1+pycharm+kaggle。yolov5对python和pytorch版本是有要求的,python>=3.8,pytorch>=1.6。yolov5共有5种类型n\s\l\m\x,参数量依次递增,对训练设备的要求也是递增。本文以yolo
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摘要:
笔者的运行环境:python3.8+pytorch2.0.1+pycharm+kaggle用到的网络框架:yolov5、crnn+ctc项目地址:[GitHub - WangPengxing/plate_identification: 利用yolov5、crnn+ctc进行车牌识别](https:/
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