python 优化目标检测中对视频播放的几种方法
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
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
摘要:
YOLO是基于深度学习方法的端到端实时目标检测系统(YOLO:实时快速目标检测)。YOLO的升级版有两种:YOLOv2和YOLO9000。作者采用了一系列的方法优化
前言
在阅读本博客时,建议先阅读AFDetV1以及cornernet和centernet
AFDetV1在我之前讲解过:【3D 目标检测】AFDet: Anchor Free One Stage 3D Object Detec
论文:RGB-D Salient Object Detection: A Survey 论文下载:RGB-D Salient Object Detection: A Survey 代码:https://
论文 论文题目:URBAN CHANGE DETECTION FOR MULTISPECTRAL EARTH OBSERV ATIONUSING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
发表于:C
简介:
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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&#
darknet详解(yolo图像检测) 个人记录整理,如有转载请注明来源, 本文中包含的一张图片来源于网络,如有不妥请与我联系。 参考文档 darknet官方文档Darkne
paper:https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdf code:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
YOLOv3 baseli
Generalized Focal Loss介绍
论文地址:https://arxiv.org/abs/2006.04388
mmdetection已经实现了GFL,简单的说是继承的onestage,