Advertisement

HI3516DV300用于YOLOV3的实时目标检测。

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

简介：
硬件模块使用了HI3516DV300和MIX327处理器，并通过HDMI接口进行输出显示。随后，svp文件夹中的nnie文件进行了重新编译，并将编译后的文件通过NFS协议映射到开发板上，并执行命令./sample_nnie_main 2以启动运行。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于HI3516DV300的YOLOV3实时目标检测
    优质
    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
    优质
    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
    优质
    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TensorFlow 2.3和Python3的YOLOv3目标检测实现(yolov3-tf2)
    优质
    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的目标检测算法
    优质
    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。
     
  • 利用OpenCV实现的YOLOV3图像目标检测
    优质
    本项目运用OpenCV库实现了YOLOv3算法进行图像中的物体识别与定位，结合了深度学习技术在计算机视觉领域的应用。 YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，在计算机视觉领域有着广泛应用。2018年，Joseph Redmon、Ali Farhadi等人提出了YOLOV3，它是YOLO系列的第三版，在速度与准确性上有了显著提升，尤其在小目标检测方面表现出色。 **YOLOV3的主要改进** 1. **多尺度预测**: YOLOV3引入了不同尺寸特征图上的预测机制，能够捕获各种大小的目标，提高了对小目标的检测精度。 2. **Darknet-53网络结构**: 使用了一个包含53个卷积层的复杂神经网络——Darknet-53，增强了特征提取能力，提升了整体性能。 3. **Anchor Boxes**: 采用Faster R-CNN中的预定义参考框概念（Anchor Boxes），以适应不同形状的目标，减少了定位误差。 4. **新损失函数**: YOLOV3使用了结合分类和边界坐标预测的联合损失函数，包括交叉熵损失及平方差损失。 5. **Spatial Pyramid Pooling (SPP)**: 采用了允许输入图像具有不同尺寸的技术（Spatial Pyramid Pooling），提高了模型灵活性。 **OpenCV与YOLOV3的集成** 作为跨平台计算机视觉库，OpenCV支持多种算法和操作。将YOLOV3整合到OpenCV中可以实现快速、高效的实时目标检测应用。 1. **加载预训练模型**: 需要下载并使用OpenCV dnn模块加载预训练的YOLOV3权重文件。 2. **图像预处理**: 对输入图像进行缩放和归一化等操作，以满足模型要求。 3. **前向传播**: 通过调用`dnn::Net::forward()`函数执行模型计算，并获取目标检测结果。 4. **解析输出数据**: YOLOV3的预测包含边界框坐标及置信度分数，需要对此信息进行分析来确定图像中的对象及其位置。 5. **绘制检测框**: 使用OpenCV绘图功能在原图片上标记出被识别的目标和标签。 实际应用时可以调整YOLOV3配置文件优化模型性能，并结合视频处理、图像增强等功能进一步开发。将OpenCV与YOLOV3结合起来，能够构建一个强大的实时目标检测系统适用于智能安防、自动驾驶等场景中使用。
     
  • 基于YOLOv3的红外目标检测系统
    优质
    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。
     
  • 使用VS2015、OpenCV3.4.2和C++实现Yolov3目标检测算法
    优质
    本项目采用Visual Studio 2015开发环境，基于OpenCV 3.4.2库和C++语言，实现了先进的YOLOv3实时物体检测算法。 由于工程项目规模较大，相关内容以百度网盘的形式分享，请自行下载。
     
  • 基于Yolov3和OpenCV的实时检测系统
    优质
    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。
     
  • Keras-YOLOv3目标检测入门详解
    优质
    本教程详细介绍了使用Keras实现YOLOv3进行目标检测的基础知识、安装步骤和实践技巧，适合初学者快速上手。 现在我能够理解网上找到的博客内容了，尽管这些文章非常详细，在几天前对我而言却难以读懂。作为新手经常会遇到各种预料之外的问题，所以我打算撰写一篇面向初学者的文章，介绍如何使用YOLO以及如何创建自己的数据集来训练模型。由于我自己也是新手，因此不会深入讲解原理部分，而是专注于操作方法的说明。 一、准备工作 1. 事件前言：简单介绍一下背景情况。我是某大学二年级的学生，在机器学习方面是完全的新手。我的操作系统为Windows10。前不久在进行一个图像识别项目的开发时接触到了YOLO v3算法，并对其产生了浓厚的兴趣，但由于当时没有适用于MATLAB的版本（听说现在已经有相关实现），所以我选择了使用Python来运行该算法。