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基于HI3516DV300的YOLOV3实时目标检测

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简介：
本项目采用HI3516DV300硬件平台与YOLOv3算法实现高效实时目标检测，适用于智能监控、安全防范等场景。 硬件使用HI3516DV300和MIX327芯片，并通过HDMI输出显示。将svp文件夹中的nnie重新编译后，再通过NFS映射到板子上，运行命令./sample_nnie_main 2。

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  • 基于HI3516DV300的YOLOV3实时目标检测
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    本项目采用HI3516DV300硬件平台与YOLOv3算法实现高效实时目标检测，适用于智能监控、安全防范等场景。 硬件使用HI3516DV300和MIX327芯片，并通过HDMI输出显示。将svp文件夹中的nnie重新编译后，再通过NFS映射到板子上，运行命令./sample_nnie_main 2。
     
  • 基于 YOLOv3 的目标检测
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    本研究采用YOLOv3算法进行实时目标检测，通过优化网络结构和调整超参数提升模型性能，适用于多种场景下的物体识别任务。 YOLOv3 预训练的神经网络用于目标检测，IoU 设置为 0.5，临界值设置为 0.7。预训练权重文件 yolov3.weights 可以从 pjreddie.com 下载。
     
  • 基于TensorFlow的Python YOLOv3目标检测实现
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    本项目采用TensorFlow框架，实现了YOLOv3算法的目标检测功能。通过Python语言编程，能够高效地进行图像中物体的识别与定位。适合深度学习研究者和计算机视觉开发者参考使用。 YOLOv3在TensorFlow中的实现主要用于进行目标检测任务。
     
  • 基于YOLOv3的目标检测算法
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    简介：本文探讨了基于YOLOv3的目标检测算法，通过改进网络结构和引入新特征提升模型性能，在多个数据集上实现高精度与快速检测。 本资源用于自身备份使用，以防资源丢失，并非单纯为了获取积分。不过有时候获得这些资源并不容易。大家可以通过网络搜索找到所需资源，如果觉得麻烦也可以直接下载。
     
  • 基于TensorFlow 2.3和Python3的YOLOv3目标检测实现(yolov3-tf2)
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    yolov3-tf2是一个利用TensorFlow 2.3与Python3构建的YOLOv3目标检测模型项目，旨在提供高效、准确的目标识别解决方案。 在TensorFlow 2.3中实现的YOLOv3是基于zzh8829/yolov3-tf2代码仓库进行修改的版本。该版本使用Python3、TensorFlow2.3以及opencv-python4.4开发。 主要特点包括： - 预先训练好的yolov3权重 - 预先训练好的yolov3-tiny权重 - 提供接口案例和转移学习示例 - 使用tf.GradientTape进行Eager模式训练，使用model.fit进行Graph模式训练 - 具有tf.keras.layers的功能模型支持以及tf.data的输入管道功能 - 支持Tensorflow服务、向量化转换及GPU加速等功能 - 简洁地实现并遵循最佳实践。
     
  • 基于YOLOv3的红外目标检测系统
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    本研究开发了一种基于YOLOv3架构的红外目标检测系统，旨在提升夜间或低光照环境下的目标识别精度与速度，适用于安防监控、自动驾驶等场景。 为了满足未来战场感知体系对自动化与智能化的需求，设计了一种基于深度学习的红外目标检测系统。随着深度卷积神经网络在图像识别领域的广泛应用，将该技术应用于军事目标检测具有重要的现实意义。 该系统的运作流程如下：首先通过红外成像机芯采集红外图像；然后使用图像采集卡实时传输这些数据；最后，在主机端利用深度卷积神经网络进行目标的自动检测。具体而言，采用YOLOv3算法作为基础框架，并以某款金属车辆模型为对象，收集该型车辆的红外图像数据并构建相应的训练集。通过这一过程，可以训练出能够有效识别军事目标的内核。 实验结果显示，在保证每秒至少处理30帧的速度下，系统的平均识别精度超过70%。这不仅证明了系统具有良好的实时性和准确性，还显示出其在面对各种环境变化时具备较强的鲁棒性。因此，该设计验证了红外目标检测系统的实际可行性和潜在军事应用价值。
     
  • 基于Yolov3和OpenCV的实时检测系统
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    本项目构建了一个结合YOLOv3与OpenCV技术的实时物体检测系统，旨在提供高效、准确的图像处理解决方案。 用QT编写的yolov3运行程序需要自行从GitHub下载权重文件、配置文件及class文件。这里只提供调用方法和头文件、dll、lib。建议安装QT5.9.7，opencv3.4.0以及cuda10。没有C++和qt基础的用户不建议尝试，以免浪费资源。
     
  • 基于YOLO的实时目标检测项目实践.md
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    本文档记录了一个采用YOLO算法进行实时目标检测的项目实践过程，涵盖模型选择、训练优化及应用部署等关键环节。 使用YOLO进行实时目标检测：项目实战 本部分内容将详细介绍如何利用YOLO（You Only Look Once）算法来进行实时的目标检测，并通过实际项目的操作来加深理解与应用。 1. 引言 简要介绍YOLO的背景、特点以及它在计算机视觉领域的地位和作用，突出其高效性和准确性。 2. 环境搭建 说明如何配置开发环境，包括安装必要的软件包（如Python, OpenCV等）及深度学习框架（如PyTorch或Darknet），并确保所有依赖项均已正确设置好。 3. 数据准备与预处理 描述数据集的选择过程、标注方法以及图像增广技术的使用策略以提高模型鲁棒性。 4. 模型训练 介绍如何基于选定的数据集对YOLO网络进行微调或从头开始训练，涉及超参数调整及性能优化技巧等内容。 5. 实时检测实现 探讨将训练好的YOLO模型部署到实际应用场景中的步骤和方法论，包括但不限于视频流处理、嵌入式设备移植等方面的技术细节。 6. 结果展示与评估 通过可视化工具呈现最终的实时目标识别效果，并采用标准评价指标（如mAP）对算法性能进行全面评测。 以上就是使用YOLO进行实时目标检测项目的全部内容概述。
     
  • 基于YOLOv3网络的目标检测识别方法.pptx
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    本演示文档探讨了基于YOLOv3算法的目标检测技术，详细介绍其架构、优化策略及在不同场景中的应用效果。 YOLO（You Only Look Once：统一的实时目标检测）是由Joseph Redmon和Ali Farhadi等人在2015年提出的一种基于单个神经网络的目标识别系统。两年后，在2017年的CVPR会议上，他们又发布了改进版的YOLO 2，进一步提升了系统的准确性和运行速度。
     
  • 基于OpenCV的YOLOv3摄像头与视频目标检测
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    本项目采用OpenCV和YOLOv3技术实现在摄像头及视频流中的实时目标检测。通过深度学习模型识别图像中的人、物体等元素，提供高效准确的目标定位服务。 通过cv dnn模块读取yolo v3的cfg文件和预训练权重，实现对本地摄像头和视频文件的检测。