现代科技的发展使得深度学习在足球目标检测领域展现出卓越的应用潜力。本文介绍的足球检测识别系统采用了先进的深度学习算法,基于YOLOv5目标检测模型训练数据集,实现了对足球目标的高精度检测和定位。系统支
深度学习中的知识蒸馏一直是图像分类领域的研究热点,然而,在目标检测任务中,这一技术的应用相对较少且更为复杂。本文致力于研究知识蒸馏在目标检测中的创新应用。在目标检测中,教师模型与学生模型的特征在不同区
随着深度学习技术的不断发展,yolov5目标检测算法凭借其卓越的性能成为深度学习领域备受瞩目的技术之一。yolov5通过卷积神经网络(CNN)的巧妙设计,实现对图像中目标的高效检测与定位,为计算机视觉
目标检测(Object Detection)任务上深度学习方法的总结.zip,目标检测综述(中文)
借助yolov5和yolov7的深度学习技术,结合PyQt实现了一款强大的目标检测系统。该系统支持多种物体的检测,涵盖了车辆、树木、火焰、人员、安全帽、烟雾、情绪、口罩佩戴等。在功能上,除了目标检测外
这是一个口罩规范佩戴数据集,包括xml和yolo格式,可用于深度学习目标检测。其中,yolov5和yolov7是可选的算法。此外,可以添加继电器或文本报警,并统计数量,以提高识别效率。此数据集可定制检
该样本可用于haar+adaboost自己生成分类器分类训练,样本已剪辑好
包含上千张举手图片和通过labelimg框选得到的xml文件,类别分为handsup和other。
1、COCO数据集:第一组是train数据,第二组是val验证数据集,第三组是test验证数据集。数据包括了物体检测和keypoints身体关键点的检测。2、VOC2007数据集。
针对目标检测任务进行数据标注的指导,推荐使用 YOLOv5 官方合作的标注平台 makesense。
