目标检测

1.检测时，在推理时把视频帧传入gpu中进行推理 2.视频编码格式设置为MJPG 3.换更加轻量级的模型进行识别 4.采用队列的方法，使用生产者消费者的概念进行识别

将yolov4预测结果保存为json文件
如果代码是用mmdetection框架写的，转化部分的代码不需要自己来写，mmdetection自带的脚本可以把预测结果转为json文件。 只需运行python tools

code: https://github.com/zwwwayne/k-net 引言
实例分割（instance segmentation）已经被以 Mask R-CNN 为代表的“先检测后分割”的框架主导了多年&

理解目标检测当中的mAP_hsqyc的博客-CSDN博客_目标检测map

目标检测之牛仔行头检测（上）—— 读取coco数据集，可视化处理，转换为yolo数据格式 目录
目标检测之牛仔行头检测（上）—— 读取coco数据集&#xff

参考链接： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.0-rc/docs/tutorials/DetectionPipeline.md 文教程以路

1 YOLOv5
在YOLOv4发布不到50天，“YOLOv5” 就问世了并且官方介绍的性能效果可以说相当好。只可惜YOLOv5当前只公布了代码没有相关的论文，只能通过YOLOv5的代码来了解其算法。其链接如下&#

机器视觉要解决哪些问题？ 机器视觉主要解决的问题有图像分类问题、目标检测问题、图像分割问题。 图像分类：识别出图像中的物体的类型。例如上图中第一个图，输入图片识别出图片中的物体为猫，而不需

一、Detectron2 操作介绍
Detectron2代码链接：https://github.com/facebookresearch/detectron2
Detectron2说明文档：https://det

paper：https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdf code：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
YOLOv3 baseli