目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，它需要从图像或视频中检测出物体的位置和类别。近年来，深度学习技术在目标检测领域取得了显著的进展，其中一个重要的方法是基于YOLO（You Only Look Once）算法的目标检测。 YOLO算法的优点是速度快，但是在检测小物体和密集物体…

当设计一个结合了 YOLOv5 目标检测、单目测距与速度测量以及 PyQt 界面的毕业设计时，需要考虑以下几个方面的具体细节： 计算机视觉、图像处理、毕业辅导、作业帮助、代码获取，私聊会回复! YOLOv5 目标检测： 首先，选择…

背景 大多数现有的对象检测模型都经过训练来识别一组有限的预先确定的类别。将新类添加到可识别对象列表中需要收集和标记新数据，并从头开始重新训练模型，这是一个耗时且昂贵的过程。该大模型的目标是开发一个强大的系统来检测由人类语言输入指定的任意…

简介 这是一个检测交通锥并识别颜色的项目。我使用 yolov5 来训练和检测视锥细胞。此外，我使用 k 均值来确定主色，以对锥体颜色进行分类。目前，支持的颜色为红色、黄色、绿色和蓝色。其他颜色被归类为未知。 数据集和注释 我使用了一个自收…

结果展示 在Pothole Detection数据集上对YOLOv7进行微调的步骤如下： 0 环境配置 if not os.path.exists(yolov7): !git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git %cd yolov7 !pip install -r requirements.txt数据集准备： 收集一个专门用于po…

YOLO TT100K: 基于YOLO训练的交通标志检测模型 在原始代码基础上： 修改数据加载类，支持CoCo格式（使用cocoapi）；修改数据增强；validation增加mAP计算；修改anchor； 注: 实验开启weig…