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YOLOv3在iOS平台上的对象检测-源代码。

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简介：
YOLOv3-iOS 在 iOS 平台上进行 YOLOv3 对象检测。一个示例应用程序是“快速开始”，它演示了如何在 iOS 中运行 tiny_model.xcodeproj 文件。 训练过程的指导主要参考了相关文档。 我们将 YOLOv3 与其他技术结合使用。 具体而言，需要满足以下先决条件：Python 3.6.4、Keras 2.1.5 和 TensorFlow 1.6.0。此外，还需要生成一个数据集，该数据集格式为 VOC 格式。 同时，建议使用 python voc_annotations 工具进行处理。 最后，为了启动训练过程，请执行以下命令：cd yolov3_with_Densenet。对于使用 Darknet 的 YOLO 模型，需要下载 darknet53.conv.74 并将其重命名为 darknet53.weights，然后运行 python convert.py -w darknet53.cfg darknet53.weights model_data/darknet 以完成转换。

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  • YOLOv3-iOS：在iOS设备上实现Yolo v3物体识别-源代码
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    YOLOv3-iOS项目提供了一个在iOS设备上运行Yolo v3物体检测模型的方法及其完整源代码，使开发者能够轻松集成先进的实时目标识别功能到移动应用中。 yolov3-ios 是在iOS平台上使用YOLO v3进行对象检测的项目。示例应用程序：快速开始指南包括在iOS设备上运行tiny_model.xcodeproj文件。 训练过程主要参考相关文档，我们将YOLOv3与特定配置结合使用： 1. **要求**： - Python 3.6.4 - Keras 2.1.5 - TensorFlow 1.6.0 2. **生成数据集**：创建VOC格式的数据集，并尝试使用Python的`voc_annotations`工具。 3. **开始训练** ```bash cd yolov3_with_Densenet wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74 # 下载预训练权重文件 mv darknet53.conv.74 darknet53.weights # 将下载的文件重命名 python convert.py -w darknet53.cfg darknet53.weights model_data/darkn ``` 此步骤用于将DarkNet模型转换为YOLO格式。
     
  • Object-Detection-Flask-API: Python中的简单YOLOv3对象检测Flask API
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    本项目提供了一个基于Python的简易YOLOv3物体检测框架，并将其封装为Flask接口，便于Web应用集成。 Python（Flask）中的简单YOLOv3对象检测API 该存储库提供了使用Python实现的简单的物体检测，并利用了Flask作为API框架。它基于YOLOv3物体检测系统，我们将在COCO数据集上使用预训练权重进行模型部署。 安装步骤如下： 1. 克隆仓库并安装所需依赖。 注意：这里采用的是Windows操作系统和Pip工具来进行软件包的管理与安装，请先单独下载和配置pytorch库。由于不同环境下的命令可能有所区别，建议查看本地快速入门部分提供的具体指令进行操作。例如，在我的环境中，我执行了以下命令： ``` pip install torch==1.5.0+cpu torchvision==0.6.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html git clone git@github.com:yankai364/Object-Detection-Flask-API.git ```
     
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    YOLOv3口罩检测源码提供了基于YOLOv3框架实现的实时口罩佩戴情况检测程序代码，适用于疫情防控和公共安全领域。 Yolo3口罩识别源码包含大量训练数据集的模型，能够以高达98%的准确率识别口罩。下载后即可运行。此资源属于源码类分享计划的一部分。
     
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  • YOLO对象检测
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    YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，能够高效识别图像中的多个对象，并迅速给出精确位置。 ### YOLO（You Only Look Once）：统一实时对象检测技术 #### 摘要与背景 YOLO（You Only Look Once），一种新颖的目标检测方法，由Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick和Ali Farhadi等学者提出。此方法将目标检测问题视为对空间上分离的边界框及其相关类别概率的回归问题。YOLO通过单一神经网络直接从完整图像中预测边界框和类别概率，在一次评估中完成整个过程。由于整个检测管道是由一个单一的网络构成，因此可以针对检测性能进行端到端的优化。 YOLO的设计极大地提高了检测速度。其基础模型可以在实时情况下处理每秒45帧的图像。而更小型的Fast YOLO版本则能以惊人的每秒155帧的速度运行，同时保持了比其他实时检测器更高的准确率。与其他顶尖的检测系统相比，YOLO可能会产生更多的定位误差，但较少出现背景中的假阳性预测。此外，YOLO能够学习非常通用的对象表示形式，在从自然图像转移到其他领域（如艺术作品）时表现出色。 #### 引言与人类视觉系统的启示 人类在观察一幅图像时，几乎瞬间就能识别出图像中的物体、它们的位置以及相互之间的关系。人类视觉系统不仅快速而且准确，使得我们能够在几乎没有意识思考的情况下执行复杂的任务，例如驾驶汽车。如果计算机也能具备类似的快速、准确的对象检测算法，那么它们就能够不依赖特殊传感器来驾驶汽车，辅助设备也能为用户提供实时的场景信息，并开启响应式通用机器人系统的可能性。 现有的检测系统通常重新利用分类器来执行检测任务。为了检测一个特定的对象，这些系统会采用该对象的分类器并在测试图像的不同位置和尺度上对其进行评估。例如，可变形部件模型（DPM）采用滑动窗口的方法，在整个图像上均匀间隔地运行分类器。而更近的一些方法，如R-CNN，则使用区域提议来提高效率和准确性。 #### YOLO的核心思想与优势 **核心思想：**YOLO将对象检测视为一个回归问题，而不是传统的分类和定位的组合。它使用一个单一的神经网络直接从整张图像中预测多个边界框及其所属类别的概率。这种设计简化了整个检测流程，实现了端到端的训练和优化。 **优势：** - **实时性能：**YOLO能够实现实时处理，在低配置硬件上也能够达到较高的帧率。 - **端到端训练：**由于整个检测过程是由一个单一网络完成的，因此可以对整个模型进行端到端的训练，从而优化整体性能。 - **较少的假阳性：**尽管在某些情况下会产生更多的定位误差，但YOLO在背景中的误报率较低，有助于减少不必要的干扰。 - **泛化能力：**YOLO能够很好地适应不同领域的数据，如从自然图像到艺术作品等，这表明其具有良好的泛化能力。 #### 结论 作为一种创新的对象检测方法，YOLO通过将检测问题视为回归问题的方式极大地简化了流程，并提高了速度和效率。单一神经网络的设计使得端到端的训练成为可能，从而进一步提升了模型的整体性能。除了实时处理方面的优势外，YOLO还具有较好的泛化能力，在不同应用场景中表现出色。随着技术的进步和发展，YOLO将继续为计算机视觉领域带来更多的突破与应用。
     
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    这段简介可以描述为：MATLAB的edge源代码-CRAFT是CVPR 2016论文《图像中对象检测》所使用的代码实现，提供了先进的边界框细化技术。 MATLAB的edge源代码自述文件指出该代码包含在CVPR2016论文中。简而言之，我们将传统的两阶段对象检测框架（首先定位对象提议，然后对对象类别进行分类）扩展为四阶段管道，在此过程中提案定位任务通过级联区域提议网络(RPN)和快速R-CNN来提高提案质量，而目标分类任务则由两个具有不同目标函数的快速R-CNN网络的级联处理完成（一次热分类和相对休息分类），以此消除错误积极。我们将该方法命名为“CRAFT”（即“Cascade Rpn and Fast T-rcnn”的缩写），并在PASCALVOC07/12以及ILSVRC数据集上展示了相对于FastR-CNN和FasterR-CNN基线的显著改进。 这些代码基于两个项目构建：第一阶段使用了1_RPN提供的说明，而第二、第三及第四阶段则需要按照稍有改动的代码制作。已测试过的环境为Ubuntu 14.04, 内存256GB和Titan X GPU，在MATLAB R2015a上运行。 如果您熟悉这两个项目，则使用这些代码会更加容易。
     
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    本项目致力于在iOS平台上通过WebRTC技术实现高效、稳定的点对点音视频通信服务。 本课程讲解如何使用OC实现1V1 iOS端实时音视频通信，包括如何使用Node.js开发WebSocket信令服务器、理解WebRTC媒体的交互流程以及coturn服务器搭建，并涵盖iOS音视频客户端开发的内容。