Advertisement

yolo与deepsort的补充资料 osnet_x0_75_imagenet

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该简介介绍的是YOLO和DeepSort算法结合使用的增强版本，并采用OSNet_x0_75模型在ImageNet数据集上进行预训练，以提升目标检测和跟踪性能。 将deepsort6.1和yolov5 6.1解压后放入C:\Users\XXXX\.cache\torch\checkpoints路径。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • yolo与deepsort的补充资料 osnet_x0_75_imagenet
    优质
    该简介介绍的是YOLO和DeepSort算法结合使用的增强版本，并采用OSNet_x0_75模型在ImageNet数据集上进行预训练，以提升目标检测和跟踪性能。 将deepsort6.1和yolov5 6.1解压后放入C:\Users\XXXX\.cache\torch\checkpoints路径。
     
  • ICML2018论文GAIN的补充资料
    优质
    这篇简介是对ICML 2018会议上发表的论文GAIN（Generative Adversarial Imputation Networks）的补充说明。该研究提出了一种新颖的数据补全方法，利用生成对抗网络技术有效处理缺失数据问题。 此论文的补充材料涵盖了GAIN：Missing Data Imputation using Generative Adversarial Nets中的公式推导以及代码参数设置。
     
  • ARM v8-A 补充资料 - RAS
    优质
    本资料深入探讨了ARM v8-A架构中的RAS（可靠性、可用性与可服务性）功能，涵盖错误处理机制和高级调试技术。适合开发者和技术爱好者深入了解。 ARM Reliability, Availability, and Serviceability (RAS) Specification for the ARMv8-A architecture profile.
     
  • 华为光猫Shell补全与工具全套资料补充
    优质
    本资料集针对华为光猫Shell环境提供全面的补全及实用工具指南，涵盖配置、优化和故障排查等多方面内容，旨在帮助技术爱好者和专业人士深入掌握其使用技巧。 华为光猫补全shell补全及工具全套资料
     
  • 关于博客的补充资料-PID文档.zip
    优质
    本资源为《关于博客的补充资料-PID文档》。内容涵盖PID控制理论及其应用的相关说明文档，旨在帮助读者深入理解并掌握PID控制器的设计与调试技巧。 PID算法的理解与C语言实现及其几种变形是补充博客《PID算法》的技术文档。
     
  • 补充QT小项目的Demo资源
    优质
    本项目旨在提供一系列针对QT开发者的示例代码和资源，帮助开发者快速上手并拓展QT应用的功能与界面设计。 在Qt Creator上运行项目之前需要做好以下准备工作：1、下载qwt库；2、配置qwt（如果不确定如何操作，可以搜索相关教程）。
     
  • YOLO综述PPT资料
    优质
    本PPT为YOLO算法综述资料，全面介绍了YOLO系列模型的发展历程、技术原理及其在目标检测领域的应用与实践案例。 YOLO（You Only Look Once）是一种高效且实时的深度学习目标检测算法。该算法最初由Joseph Redmon等人在2016年的CVPR会议上提出，其核心思想是在一个单一的神经网络中同时进行目标检测，实现了端到端的快速检测。这一名称反映了它一次性处理图像以完成任务的特点，并避免了传统方法中的多阶段处理。 YOLOv1架构包含24个卷积层，结合使用3x3和1x1的卷积操作来减少通道数量。输出层是一个全连接层，生成7x7网格，每个网格对应一个30维向量，其中包含了类别预测和边界框信息。这种设计使得YOLO能够快速检测图像中的多个对象，但存在一些局限性：最多只能在一个网格中检测两个同类物体、对密集或小目标的识别效果不佳以及适应不同尺寸物体的能力较弱。 为解决这些问题，在2017年的CVPR会议上发布了YOLOv2。该版本引入了批量归一化（BN）层来加速训练过程并减少过拟合现象，通过在高分辨率图像上微调模型提升了对更大输入图片的处理能力，并且抛弃全连接层而改用全卷积网络结构以支持更多样化的输入尺寸变化。此外，YOLOv2引入了锚框（Anchor Boxes）概念，利用k-means聚类预设边界框来优化检测初始位置预测；它还改进了坐标系表示方式并增加了直通层获取更精细的特征信息，并采用多尺度训练以提高对不同大小物体的识别性能。 YOLOv3在2018年发布于arXiv上，进一步提升了YOLO系列算法的表现。该版本采用了更大的网络结构，包括Darknet-19作为主干网络并添加了更多卷积层和直通层。同时引入多尺度检测机制使用不同大小的特征图来捕捉各种尺寸的目标，并且改进了锚框配置以更好地覆盖不同类型与形状的对象；此外还加入了空间金字塔池化（SPP-Block）以及残差连接技术，增强了模型对目标大小变化的敏感度从而提高了识别精度。 YOLO系列算法在多个领域获得了广泛应用，包括但不限于无人驾驶、监控视频分析、农业精准作业、生物特征识别、医疗影像诊断、遥感图像处理和工业质量控制等。这些应用充分体现了YOLO算法在实时性和准确性之间的良好平衡性，使其成为现代计算机视觉研究中不可或缺的一部分。随着技术进步，后续版本如YOLOv4与YOLOv5继续优化了检测速度及精度以应对日益复杂的识别需求。
     
  • 张志华《机器学习导论》笔记及补充资料
    优质
    《机器学习导论》是张志华教授编写的教材，《张志华<机器学习导论>笔记及补充资料》涵盖了课程的核心概念、算法详解以及额外的学习资源，适用于希望深入理解机器学习原理和技术的读者。 张志华教授的《机器学习导论》课程笔记由学生总结，并附带补充材料。张教授在教学中主要侧重于矩阵和优化方面的内容，包含较多数学知识。
     
  • Java程序设计（梁勇.第十版）全套补充资料
    优质
    《Java程序设计》(梁勇.第十版)配套资源全面涵盖书籍内容，包括代码示例、习题解答和实验指导等，助力深入学习与实践。 需要《Java程序设计》（梁勇.第十版）全部补充材料的可以下载。
     
  • 基于YOLO与DeepSORT的行人检测及跟踪系统
    优质
    本研究构建了一个高效的行人检测和跟踪系统，结合了YOLO目标检测算法与DeepSORT跟踪方法，实现在复杂场景中的精准定位与连续追踪。 在现代计算机视觉领域，行人检测与跟踪是两项基础且重要的任务。行人检测旨在从图像或视频帧中识别出行人，而行人跟踪则关注于持续监测行人在连续帧中的位置变化。由于行人在城市交通、安全监控以及自动驾驶等领域的重要性，高效的行人检测和跟踪系统具有广泛的应用价值。 YOLO（You Only Look Once）是一个流行的实时物体检测系统，以其快速且准确的特点著称。它将物体检测任务转化为一个回归问题，并通过单一神经网络直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射来完成这一过程。YOLO算法能够实现实时性能，在保持较高的检测精度的同时还能迅速响应，非常适合实时处理需求。 然而，YOLO在处理视频或连续帧数据时并不特别关注时间维度上的连续性问题。例如，在动态场景中，同一个行人可能因外观变化、遮挡或快速移动等原因导致检测中断。为了提高跟踪的稳定性和准确性，研究人员常常将YOLO与其他跟踪算法结合使用，DeepSORT（Deep Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric）便是其中之一。 DeepSORT是SORT算法的一个升级版本，在其基础上增加了一个深度学习特征提取网络用于获取行人目标的外观特征，并通过一个关联度量来优化跟踪结果。它融合了深度学习检测能力和卡尔曼滤波、匈牙利算法等传统跟踪技术的优势，实现了更为精确和鲁棒的跟踪效果。 本系统命名为“基于YOLO和DeepSORT的行人检测与跟踪系统”，意味着其结合了YOLO快速准确的检测能力及DeepSORT高效稳定的跟踪性能。在实际应用中，该系统能够实时处理视频流，并且无论是在人群密集还是行人迅速移动的情况下，都能够保持较高的识别率。 系统的开发涉及计算机视觉、深度学习以及目标跟踪等多个领域的知识。开发者需要深入理解YOLO模型和DeepSORT算法，并有效地将二者结合使用。同时，在设计过程中还需要考虑到实际应用中可能遇到的复杂场景与特殊情况，例如不同光照条件下的行人检测问题或行人间相互遮挡的情况。 此外，该项目通常要求撰写详细的设计文档和开发报告，涵盖从需求分析、算法选择到系统架构设计等各个阶段的内容，并且详细介绍如何将YOLO的检测结果作为DeepSORT的输入以及处理其输出。成功的项目实施还需要一个良好的实验设计与评估方案来证明系统的有效性。 基于YOLO和DeepSORT的行人检测及跟踪系统是一个结合了最新计算机视觉技术和算法的应用，具有广泛的实际应用前景，特别是在安防、自动驾驶等领域中。开发者在实现该系统的过程中不仅能加深对相关技术的理解，还能积累宝贵的开发经验。