探究问题
如何实现未知目标的识别？
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研究一下ICCV2021目标检测方向的论文。
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Labelme安装教程（基于anaconda）
1. 创建anaconda虚拟环境labelme
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共有两类模型，分别包含 darknet_model_yolov4，有：yolov4 / yolov4-tiny 预训练模型 yolov4.conv.137 / yolov4-tiny.conv.29 和

目标检测中将xml标签转换为txt（voc格式转换为yolo）
xml格式： ".xml"格式是可扩展标记语言，因其可以跨越多平台的属性，成为网络数据传输的重要工具。如下图

介绍
在目标检测中，通常采用mAP指标来表达检测模型的性能表现，而mAP指标的计算具体包含几个步骤，其中重要的一步就是TP（真正，即命中）与TP&#xff08

在本章节代码编写中，发现之前的代码所处的环境是python3，因此导致了cv2.dnn.readNetFromDarknet()在代码运行中导致了i[0]的获值失败，故总结如下：
cv2