【图像识别】用Yolo做火焰目标检测

目标检测是计算机视觉中比较简单的任务，用来在一张图篇中找到某些特定的物体，目标检测不仅要求我们识别这些物体的种类，同时要求我们标出这些物体的位置。其中类别是离散数据，位置是连续数据。 目

google官方efficientdet网络训练自己数据集步骤以及问题解决 1、谷歌官方代码网址，github上有各种版本的，建议使用官方的不会出现什么问题。 https://github.com/google/

目录 0 前言 1 数据增强的实现 1.1 贴背景 1.2 随机旋转 1.3 随机色调变换 1.4 随机透视变换 1.5 完整代码 2 总结 0 前言 前一段时间在做目标检测任务，由于训练数据较少，

区域卷积神经网络(R-CNN)系列 R-FCN 区域-全卷积网络 检测网络是回归，分类网络是分类。全连接层fully connect后，相对位置就丢失了。卷积层的相对位置是不变的。所以判断位置的检测网络&#xf