导读：本期为 AI 简报 20201211 期，将为您带来 8 条相关新闻，有趣有料~本文一共 2500 字，通篇阅读结束需要 4~7 分钟1. 目标检测可达40fps! 标称2.0TOP

我就废话不多说了，还是直接上代码吧！ import osimport xml.dom.minidomimport cv2 as cvImgPath C:/Users/49691/Desktop/gangjin/ga

YOLOv3学习之锚框和候选区域
单阶段目标检测模型YOLOv3
R-CNN系列算法需要先产生候选区域，再对候选区域做分类和位置坐标的预测，这类算法被称为两阶段目标检测算法。近几年，很多研究人员相继

PyTorch版YOLOv5目标检测：原理与源码解析
课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/31428
Linux创始人Linus Torvalds有一句名言&#xff1

YOLOv3实现鱼类目标检测
我将以一个项目实例，记录如何用YOLOv3训练自己的数据集。
在开始之前，首先了解一下YOLO系列代表性的DarkNet网络。
如下图所示，是YOLOv3中使用的Da

光流的概念是指在连续的两帧图像当中，由于图像中的物体移动或者摄像头的移动而使得图像中的目标形成的矢量运动轨迹叫做光流。本质上光流是个向量场，表示了一个像素点从第一帧过渡到第二帧的运动过程，体现该像素点在

https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/242
比如计数人的个数。counting
How to write the detected number of people in the vid

https://zhuanlan.zhihu.com/p/172121380 https://erogol.com/spp-network-pytorch/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/143747206
yol

最近在处理实验数据的时候，想到了之前学习的分类混淆矩阵当时没有完全弄懂，刚好借着这个机会给深入的学习一下，做好相应的笔记一、检测指标在目标检测任务中，通过不同的IoU阈值来进行检测器的整体

1、Nano GPIO 简介
Nano 板J41排针上还是预留了不少GPIO，如下图。
2、Nano GPIO 硬件环境搭建
我们选择PIN18（板上标识为12）作为输入检测。
3、Nano