人工智能

1. 目标检测的综述 链接： https://bbs.cvmart.net/articles/4992 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34142321 2. 目标检测模型汇总 链接：

多张图片预测： https://github.com/noahmr/yolov5-tensorrt https://github.com/noahmr/yolov5-tensorrt/blob/main/src/yolov5_d

我的配置如下： 系统：win10-64位 VS:vs2017 Libtorch:cu102-1.6 安装步骤如下： 一、确定可选版本 C下实现torch，主要用于网络的预测&#xff

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式论文地址：SmartDet：https://arxiv.org/pdf/22

YOLO V1 算法思想 将一幅图像分成s*s个网格，如果某个目标的中心落在这个网格中，则这个网络就负责预测这个目标。每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要预

0001 vs 0002 0001vs0002                                                                                0001vs0006 lab ope

前面我们在yolov5添加了小目标检测层，进行了训练，但是训练的次数也不是很多，接下来我们使用tensorrt进行四个检测头的yolov5部署。具体如何添加小目标检测层可以查看我上一篇文章。 TensorRT+yolov5:yolov5添加小

将Sparse RCNN阈值设为0.5，通过Resnet与Proposal的实验，得到以下结果： Resnet50 Proposal100 Resnet50 Proposal300 结论&#xff1a

1. 将整个图片输入到一个基础卷积网络，得到feature map 2.原图中通过选择性搜索(SS)得到候选区域直接映射到feature map中对应位置。 整个映射过程有如下公式: 左上角的点 x (x / s) 1;  

继续训练篇： （笔者这里是ssd_mobilenet_v2_quantized_300x300_coco.config） 修改    fine_tune_checkpoint: /models-mast