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YOLO算法是近几年目标检测领域的一个创新。与以前提取图片特征的方法相比，它将目标检测的问题转化为一个Regression问题，直接在图像的多个位置上回归出目标的bounding box。相比于传统的

YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法。其最大的特点是运行速度快，可以用于实时系统。YOLO已经发展到v3版本，但新版本仍在原有基础上不断改进演化。

YOLO（You Only Look Once）是一种基于神经网络的实时对象检测算法，广泛应用于交通信号、人员、停车计时器和动物的检测。本文将介绍YOLO算法的原理和应用领域。该算法利用卷积神经网络（

基于YOLO算法的车辆违停检测

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使用YOLOv5 v6.1检测任务权重文件进行目标检测是提高模型准确性的重要步骤。这些权重文件包括yolov5n.pt、yolov5n6.pt、yolov5s.pt、yolov5s6.pt、yolov

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