一、前提准备 源码下载 https://github.com/ultralytics/yolov5 YOLOv5 文档： https://docs.ultralytics.com/ yolo v5原理: 深入浅出Yolo系列之Yo

各位CV伙伴估计已经看了很多网上许多关于YOLO1的博客，在这里我推荐路过的朋友可以参考以下链接，有一定基础再来看我的这个博客。因为我参考了前人的知识再做的总结，有些小的基础的概念没有详细解释。
参考

在本部分中，将之前的优达学城的整套目标检测与跟踪算法改写为ros实时处理，但改写完成后利用我现有的数据包实时检测跟踪，并计算TTC，发现效果不尽人意啊。。。算法的鲁棒性整体较差&#xff0

有模型：115m
"model/vlstm_92.h5".
GitHub - manncodes/Violence-Detection-CNNLSTM: 6th Sem ML Mini 有模型：115m
tensorflow-gpu
G

笔记
论文的脉络
先对比了和一些 其他工作的比较，比如 比 fast rcnn 更加能利用 全局的信息。
牵扯到的基础知识
iou
mAP
2. 统一的检测流程
提出了一个想法：每一个 box 如果 有

ssd有两种接口,一种是sata，一种是m.2。这里主要深入讲解一下m.2接口的ssd.
1.ssd 尺寸与规格
我们在买ssd的时候，商家都会说什么ssd是2280还是2242规格的,这里的规格实际上就是代表的

Effective Fusion Factor in FPN for Tiny Object Detection
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2011.02298.pdf
论文发表于 2021 WAC

使用环境：
Windows10Raspberry Pi 4BPython ：3.7.3
Windows下使用 AprilTags
在windows中安装 apriltags 库：
pip ins

目标检测发展与综述
绪论
在github上的git主hoya012整理了关于目标检测的相关论文，点击此处可获取原文链接https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detect

在本文中提出了一种简单的注意力机制Box-Attention。它支持网格特征之间的空间交互(从感兴趣的Box中采样)，并提高了Transformer针对多个视觉任务的学习能力。
具体来说，介绍的BoxeR&#xff