基于YOLO的挑战性图像文本检测
是一种基于YOLO（You Only Look Once）算法的图像文本检测方法。YOLO是一种实时目标检测算法，其主要思想是将目标检测任务转化为一个回归问题，通过将图像划分为网格并预测每个网格中是否存在目标以及目标的位置和类别。
挑战性图像文本检测是指在复杂背景、低对比度、模糊等条件下，准确地检测和识别图像中的文本。这是一个具有挑战性的任务，因为文本在图像中的位置、大小、方向和形状都可能会发生变化，同时还需要克服光照变化、遮挡和噪声等问题。
优势：
- 实时性能：基于YOLO的挑战性图像文本检测算法具有较快的检测速度，适用于实时应用场景。
- 准确性：YOLO算法通过全局信息的回归预测，能够准确地检测和识别图像中的文本。
- 鲁棒性：该算法能够应对复杂背景、低对比度、模糊等挑战性条件下的文本检测任务。
应用场景：
- 图像识别与标注：基于YOLO的挑战性图像文本检测可以应用于图像识别与标注任务，如自动驾驶中的交通标志检测与识别。
- 文字检索与识别：该算法可以用于文字检索与识别应用，如图像搜索引擎中的文本检测与识别。
- 视频监控与安防：基于YOLO的挑战性图像文本检测可以应用于视频监控与安防领域，如监控画面中的文字检测与识别。
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- 腾讯云图像识别：提供了丰富的图像识别能力，包括文字识别、图像标签、人脸识别等功能，可用于支持基于YOLO的挑战性图像文本检测。 产品链接：https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition
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请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求进行评估和决策。
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人的检测方法
、、、
在我的问题中，我想在图像中区分人和其他形状，例如，我想准确地知道有多少人在图像的特定区域(至少对于少数人，对于拥挤的地方，得到更坏的结果是合理的)。
在OpenCV中，有三种预处理数据集的方法。两个基本的HOGs + SVM算法(一个在inria上训练，另一个在dataset上训练)和DPM方法，我在inria数据集中也使用了。模型对64x128(inria)和48x96(戴姆勒)的行人图像进行了培训。
我一直在做一个视频文件的测试，里面有两个人，但这些人站着或坐着。从我的观察可以看出：
DPM是最好的算法，但它确实很慢。它可以检测人的坐姿。
HOGs非常依赖于规模，例如在戴姆勒数据集上训练的
浏览 0提问于2019-04-09得票数 1
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我正在使用CNN进行目标检测，我知道有几种模型，如滑动窗口，基于区域的CNN，基于快速区域的，最后Yolo。我希望在张量流中实现Yolo模型，并在网上搜索过，但找不到任何有用的东西。谁能评论一下如何使用张量流实现Yolo模型，同时我知道有一个Tensorflow API用于对象检测，使用这个API和直接应用Yolo模型有什么区别？任何对编写此目的代码有帮助的在线材料。问候
浏览 18提问于2018-08-25得票数 0
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我想知道YOLO (任何版本，特别是具有准确性的版本，而不是速度)是否可以对文本数据进行培训。我要做的是在文本图像中找到任何方程都存在的区域，。
例如，我想在中找到两个感兴趣的灰色区域，这样我就可以概述并最终分别裁剪方程。
我问这个问题是因为：First of all I还没有找到用于文本数据的YOLO。第二，我们如何定制低分辨率不像(416,416)，因为所有的图像要么是裁剪或水平主要以(W=2H)格式。
我已经实现了YOLO-V3版本的文本数据，但使用的OpenCv，基本上是为CPU。我想从无到有地训练这个模特。
请帮帮忙。任何一个Keras，Tensorflow或PyTorch都可以。
浏览 8提问于2020-07-22得票数 2
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我有一个相对简单的对象定位任务。我有一个图像集，要么是统一的，要么包含一个“对象”，由一个黑色的圆形形状在图像中的某个位置。标签包括它是否包含对象，以及对象的位置(中心坐标+长度/宽度)。YOLO感觉有点过火了，我很难弄清楚如何让它工作，但我很难找到一个更简单的模型来工作。
浏览 0提问于2019-04-19得票数 1
众所周知，用于目标检测的nVidia DetectNet - CNN (卷积神经网络)是基于Yolo/DenseBox：的方法。
DetectNet是流行的GoogLeNet网络的扩展。这些扩展类似于Yolo和DenseBox论文中采用的方法。
如图所示，DetectNet可以检测任何旋转的对象(cars)：
现代CNN (卷积神经网络)是DetectNet旋转不变的吗？
我能用同一旋转角度对数千幅不同的图像进行DetectNet训练，以检测任意旋转角度上的物体吗？
那么旋转不变的是: Yolo，Yolo v2，DenseBox是基于哪一个DetectNet的呢？
浏览 14提问于2016-12-03得票数 9
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基于YOLO的车牌检测
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我正在尝试训练一个模型来检测巴基斯坦汽车的车牌。我发现了一种更快的技术叫YOLO。这是一个链接
我关注的训练YOLOv2的博客是this
根据这个博客，我需要有汽车的图像，我需要注释这些图像(需要标记车牌的位置)，以准备测试数据和训练数据。问题是我已经有了表单的训练数据
本教程要求我像这样从汽车图像中进行注释。
如果有人使用过YOLO，请告诉我如何避免注释，并使用自己的训练数据来训练YOLO模型。
浏览 5提问于2018-05-12得票数 1
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我有一个图像数据集，其中有两个文件夹:测试和培训。我需要使用OpenCV和Yolo进行对象检测。
因此，我需要为街道对象创建自己的Yolo模型。
用于培训文件夹：
培训图像示例：
用于测试文件夹：
我有类txt文件，其中包括id，名称和分类(警告，指示和强制)。示例：
0 = animal crossing (warning)
1 = soft verges (warning)
2 = road narrows (warning)
在这里，数字是训练文件夹中的数字(或in )、名称和分类。
我的目的是从这些训练图像中创建一个Yolo模型。我检查了一些论文和文章，但在他们的例子中，他们用标签标记
浏览 10提问于2021-12-21得票数 0
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在图像上进行训练需要大量的计算，以获得至少相当大的目标检测精度。由于我研究了像YOLO这样的目标检测模型的完全训练，据说在GPU上需要几个小时到几天的时间。然而，我们正在尝试为CNN训练实现一个硬件加速器，使用FPGA来实现像YOLO这样的对象检测模型，我们正在为我们大学的最后一年项目做这件事。由于我们正试图在进一步行动之前查明该项目的可行性，因此在这方面的任何建议都将是有帮助的。
浏览 18提问于2020-03-01得票数 0
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我正在实现YOLO v2和3，以便在自定义数据集上检测对象。当YOLO v2和3使用大约5个左右的锚盒时，我通常可以检测到每幅图像50-100个。我的感觉是，如果只有5个锚盒，那么每个图像最多有5个检测，对吗？因此，我试图了解是否需要将锚框的数量调整到我的数据集。
我的问题是，在任何训练图像中，锚框的数量是否需要大于边框的最大数量？，这样，我就不会在没有相应的锚盒的情况下遇到探测。这是调整YOLO的正确思路吗？
如果我的直觉是正确的，那么我需要做k-方法来聚类地面真相图像中的包围框，并设置锚盒坐标。然后，我将使用这个中指定的通常的回归方法。
感谢任何人能提供的任何帮助。
浏览 7提问于2018-06-05得票数 1
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这个问题也许已经回答了，但我没有找到一个简单的答案。我使用Keras创建了一个convnet来对辛普森字符()进行分类。
我有20个类，并给出一个图像作为输入，我返回字符名。这相当简单。我的数据集包含图片中的主字符的图片，并且只有该字符的名称作为标签。
现在，我想添加一个对象检测问题，也就是说，在图片中的字符周围画一个边框，并预测它是哪个字符。我不想用滑动窗口，因为它真的很慢。因此，我考虑使用更快的RCNN ()或YOLO ()。我是否应该为我的训练集的每一张图片添加包围框的坐标？有没有一种方法可以在不给出训练集的坐标的情况下进行对象检测(并在我的测试中获得边界框)？
总之，我想创建一个简单的
浏览 5提问于2017-06-21得票数 15
我一直在考虑建立一个YOLO模型来检测停车场的占用情况，我有每个停车位的所有小分割出来的图像。我可以在这些小图像上训练YOLO，这些小图像已经划分为单独的空类和占用类，并在测试图像上测试它，比如有28个停车位的停车场的ariel视图，模型应该检测占用空间和空空间。如果是，那么有人可以指导我如何解决这个问题吗？我将使用在Keras上实现的YOLO。
浏览 0提问于2019-05-26得票数 0
如果你只在灰度图像上训练你的YOLO模型来检测汽车，那么它也能识别出彩色图像中的汽车吗？如果是，那么我可以假设YOLO只考虑对象的形状而不是颜色吗？请澄清。
浏览 0提问于2020-07-23得票数 0
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自定义YoloV4检测时间
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我已经训练了一个自定义的YoloV4，使用的单级对象检测器。
我的模型中的最佳权重文件将产生以下性能
我使用命令获得了这个评估，
darknet.exe detector map data/obj.data yolo-obj.cfg backup\yolo-custom-best.weights
当我在视频上运行这个模型时，我得到了大约25 fps。
我的问题是：当我阅读关于YOLO的文章时，他们声称它检测到的是毫秒(ms)。为什么我的模型显示检测时间为5秒，但在FPS中可与其他速度更快的模型媲美？
检测时间是否显示在图像中(由给定的命令返回)，有些不同吗？(如果是，那我怎么才能
浏览 2提问于2021-04-19得票数 0
1回答
YOLO的标签类似于[class, x , y, width, height]。由于数据集非常大，是否有任何快捷方式为YOLO生成标签，或者我们必须通过度量对它们进行硬编码？
浏览 2提问于2021-03-04得票数 0
我有一些对齐的任务要做。在这个过程中，我需要提取描述符和关键点。我使用下面的简单代码来处理两个几乎完全相同、形状相同的图像：
orb = cv2.ORB_create(maxFeatures)
(kpsA, descsA) = orb.detectAndCompute(image, None)
(kpsB, descsB) = orb.detectAndCompute(template, None)
ORB失败了，图像在左边，但是右边的图像很好。
返回的(kpsA, descsA)没有问题，但是len(kpsB)==0、descsB==None和我找不到原因。
浏览 185提问于2021-05-17得票数 1
我有一套训练图像，其中包含许多小物体(10-20)。图像分辨率高(9000x6000)。
在进行yolo训练之前，将图像分割成特定的对象更好吗？或者就保持原样。
yolo是调整整个图像的大小，还是在调整大小之前先“提取”带注释的对象？
如果是前者，我担心决议会是坏的。想象一下416x416图像中的20个物体。
浏览 1提问于2020-08-02得票数 3
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为了训练YOLO模型，我试图给一些图片贴上标签，我有两个问题：
1-我会尝试在图像上定位站立的人(图像包括站立的人和/或躺在地上的人，或根本没有人)，所以我基本上只需要给站立的人贴上标签？躺在地上的人(基本上旋转了90度)对示范培训没有问题吗？
2-我应该把一些没有人的图像传递给模特训练吗？还是只和一个或多个人在一起？
提前谢谢！
浏览 2提问于2022-01-06得票数 0
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我想使用Raspberry与OpenCV + yolo做智能监控系统。
问题是:与其在屏幕上显示一个盒子，不如在检测到"person“时返回真假吗？
我了解到，它可以成功地在屏幕上显示一个盒子在屏幕上，当发现一些东西。我用的是一本中文书上的代码，我担心它可能会把整个代码贴在这里，这可能会破坏规则，所以我编写了描述它使用的代码。
原始代码使用以下3 yolo文件：
yolo4-tiny.cfg
coco.names
yolo4-tine.weight
和
import cv2, numpy and time
代码将图像调整为较小的帧，然后将图像放入yolo中。
def XXX(im
浏览 12提问于2022-06-22得票数 -1
1回答
是否有可能将两个网络叠加在一起，在不同的输入数据分辨率上进行操作？
下面是我的用法：就像谷歌，我想识别图像中的文本。与谷歌不同，我只能访问非常有限的计算资源。我的解决方案是，不要在整个场景图像上使用序列到序列的网络，我首先使用YOLO运行对象检测，然后将裁剪传递给序列到序列模型，注意-OCR。
为了进一步减少处理时间，我在低分辨率上运行目标检测，并在高分辨率输入图像中对检测结果进行裁剪，所以在我的作物上使用序列识别时，仍然可以访问高分辨率输入。为了检测到有文本，低分辨率是足够的，但是要读取文本，网络需要更高的分辨率输入。
这一切都很好，但我怀疑，如果我可以得到更好的性能，如果我可以训练整个系统
浏览 0提问于2017-11-17得票数 6
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我使用yolo在我的自定义数据集上进行图像检测，在那里我训练识别数据集中的某些对象。训练后，算法对图像中的目标进行了正确的预测。我只想得到预测对象的rbg值，在opencv中，我没有找到检查检测框中对象的rgb值的方法。在所附的示例图像中，我希望看到检测到的杯子的rgb值。
浏览 5提问于2019-11-07得票数 0
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是否有可能将图像从C#发送到并接收所有检测到的对象位置和类型。
例如，在演示图像上
type | x | y | width | height
-------------------------------------------
bicycle | 214 | 150 | 450 | 378
dog | 150 | 260 | 210 | 350
truck | 540 | 100 | 250 | 150
示例代码
public class Yolo
{
public ObjectPosition[] GetObject
浏览 0提问于2018-05-11得票数 2
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我对YOLO算法很陌生，我训练了我的数据集，在检测到后，如何将预测部分中检测到的图像保存在文件夹中？(yolov4和yolov4 5- Googlecolab)
浏览 14提问于2022-04-16得票数 1
我已经实现了图像标题使用VGG作为图像分类模型。我读过YOLO是一种快速的图像分类和检测模型，它主要用于多目标检测。但是，对于图像标题，我只想要类，而不是边框。
浏览 5提问于2017-04-08得票数 5
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1回答
我试着理解Yolo4的架构。它由主干、颈、稠密预测和稀疏预测组成。知道Yolo 3已经有了骨干，Yolo 4是占据了Yolo 3的所有架构，包括它的主干，还是仅仅是Yolo3的一部分？
在文件Yolo 4的第5页中，他们提到了基于Yolo3的锚
Yolo 4：
Yolo 3 :
浏览 4提问于2020-08-04得票数 6
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1回答
目前，我正在训练一个用于图像检测的模型，我想知道每个类需要多少个图像，每个对象是否需要相同的数量。
求求你，我需要一些建议。
我使用Tensorflow和Yolo v2模型。
谢谢,
浏览 1提问于2017-03-30得票数 1
2回答
我试图在标签工作室中使用Yolo v5模型的注释。我把注解带到了标签工作室并展示了它们。问题是标签-工作室显示的标签不准确(我有从Yolo生成的图像，预测应该是什么样的)。我对从yolo获得的x，y，宽度，高度数据所做的唯一转换是乘以100。
来自yolo：标签-studio：的预测
浏览 9提问于2022-05-05得票数 0
1回答
Hough变换算法是一种用于文本行检测和边缘检测的算法。
是否可以使用Hough变换算法来检测图像中的文本？
对于这个问题，java中的进程或实现必须是什么？或者它必须有另一种算法才能使其成为可能？
希望得到积极的回应。
浏览 3提问于2014-09-17得票数 2
首先，我基于'‘进行练习。
问题1
创建的txt文件是不是同时应用了yolo算法和deepsort算法的文件？
问题2
我训练检测器yolo将其应用于自定义数据。深度排序之后还需要训练自定义数据吗？
浏览 4提问于2020-12-31得票数 0
2回答
类数最多的通用对象识别
、、、
我是计算机视觉世界的新手，我试图创建一个脚本，目的是从图像数据集中收集数据。
我对这些图像中的对象类型感兴趣，并在json文件中为每个图像获取它们的摘要。
我已经检查了一些YOLO实现，但我看到的实现几乎总是基于COCO，有80个类或有一个自定义数据集。
我已经看到，有一些算法，如InceptionV3等，能够对1000个类进行分类。但根据我的理解，对象分类与对象识别是不同的。
是否有一种方法可以使用这些大数据集分类标志来检测对象？或者其他建议？
浏览 3提问于2021-08-07得票数 0
1回答
我正在进行一个检测对象的项目，我正在使用Anaconda提取由yolo v3检测到的对象的图像。这就是我如何安装Python并使yolo v3运行：的问题是，我对没有任何知识。当视频运行时，是否可以提取图像并将它们存储在一个单独的文件中？
浏览 0提问于2019-02-04得票数 1
我正在尝试使用谷歌collab制作一个yolo v4微型自定义数据集。我对https://github.com/tzutalin/labelImg中所示的图像注释使用了labelImg.py。 我已经注释了一个图像，如下所示： ? 带有注释坐标的.txt文件如下所示： 0 0.580859 0.502083 0.303906 0.404167 我只有一个班，那就是计算器班。我想用这一张图片再生成4张带注释的图片。我希望每次将带注释的图像旋转45度，并创建一个新的带注释的图像和a.txt坐标文件。我在roboflow中看到过类似的操作，但我不知道如何使用python脚本手动完成。有可能
浏览 8提问于2020-12-05得票数 0
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我想知道，如果用带有水印的图像(水印为1.或2.或3.)来训练像YOLO这样的CNN来完成熊猫的目标检测任务，是否会对模型的准确性产生显著影响，而不是对非水印图像进行测试。
另外，更具体地说，如果水印在图像中，但在我想要检测的对象区域之外(比如示例1或最终3。)，这将如何影响最终结果？
谢谢
浏览 0提问于2019-04-18得票数 2
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1回答
我正试着把bounding_box画在图像周围。我有一个不同的模型来预测检测到的文本类别。所有的yolo实现都是基于边界box+类预测的。因此，他们定义的损失函数是对类的预测、置信度和给定类的概率的损失。我只想要我的损失函数只在包围框中定义。请建议我怎么做，或者建议我读一些文章。
浏览 1提问于2019-05-30得票数 1
每当我寻找对象检测模型时，我大多数时候都会发现YOLO v3，这可能是因为它是原始作者创建的最后一个版本，而且更稳定。2020年，一位新作者发布了名为YOLO v4的非官方版本，5天后，另一位作者推出了YOLO v5。我感到困惑的是，如果我必须选择其中一种模式，我应该选择哪一种呢?在我看来，EfficientDet比YOLO v3更好，但很少有人谈论这一点。还有其他比这个更好的型号吗？我想知道，如果我分别在图像和视频中检测对象，我应该选择哪些模型。当速度不是一个问题，哪一个是最好的模型，当速度是一个问题，如视频，我应该使用哪一个？
浏览 0提问于2020-08-13得票数 5
1回答
文本文档图像对齐
、、、
我正在尝试不同的图像对齐方法，使用计算机视觉对齐包含文本的图像。我测试了以下图像对齐方法：
概率休闲线变换可根据检测到的直线对齐图像。是我的实现。但这并没有像预期的那样帮助我。--
实现了SIFT和ORB，可以根据模板图像检测和对齐图像，但它有时会扭曲图像，而不是对所有图像进行对齐。我使用作为参考。
边缘检测遵循轮廓检测、角点检测和透视变换。但是它不适用于不同背景类型的图像。这是参考示例
形态学，然后是轮廓检测和掩蔽。参考
训练YOLO(您只看一次)对象检测器来检测文档，但它检测边界框，我的要求是Quardilaterl有四个图像角，我可以使用透视变换对齐文档。
计算偏斜度和干度。参考资料：
浏览 5提问于2022-05-04得票数 2
📷
在YOLO算法中，如果一些网格只看到汽车的一小部分黑色部分，如果模型是在具有完整图像的数据集上训练的，那么这些网格如何输出预测呢？
浏览 0提问于2018-01-08得票数 8
1回答
我有一个YOLO模型来检测交通标志的位置，我有另一个模型来确定什么是标志我的问题是如何将检测到的标志从YOLO发送到分类器，然后将正确的标签写在边界框上，如下图所示
浏览 15提问于2020-06-06得票数 0
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我试着训练我的yolo模型来识别灭火器，并把它贴上“消防安全”的标签。目前是要么我得到一个超适合或不合适的图像(见下文)。
我的带注释的示例图像大小约为1500。
width=608和height=608的新. and配置
我使用以下命令进行了训练：
python模型cfg/yolo-new.cfg -标签one_label.txt --训练器one_label.txt --dataset "C://Users//G//Desktop//Development//ML//YOLO//BBox-Label-Tool//AnnotationsXML//002“-注释”C://Users/
浏览 0提问于2019-09-04得票数 1
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我正在学习Andrew的卷积神经网络，并在课程的第三周讨论利用YOLO算法进行目标检测。我不明白编程作业中有一个部分使用一个叫做'scale_boxes‘的函数。这是在课程材料中所描述的功能。
“*有几种表示框的方法，例如通过它们的角或它们的中点和高度/宽度。YOLO在不同的时间使用以下函数(我们提供的)在几种这样的格式之间进行转换：
box = yolo_boxes_to_corners(box_xy，box_wh)，它将yolo盒坐标(x、y、w、h)转换为盒角坐标(x1、y1、x2、y2)，以适应yolo_filter_boxes的输入。
boxes = scale_boxes(
浏览 0提问于2020-07-14得票数 1
这可能是一个基本的概念性问题，但阅读不同的CNN，如VGG，Alexnet，GoogleNet等，似乎一旦模型在特定的图像大小上进行了训练(比方说256x256)，我就不能在不调整大小或裁剪的情况下在推理过程中为模型提供不同的图像大小(1920x1080)。这是真的吗？ 我知道YOLO处理不同分辨率的图像，Yolo会在将图像提供给卷积层之前调整图像大小吗？ 我的要求是在一系列图像上进行对象识别，这些图像可能不具有相同的图像大小，最明显的方法是调整图像的大小，但这可能会导致图像上的信息丢失。 如果是这样，我是否需要为我拥有的每个图像大小训练一个模型，然后每次重新加载该特定图像的模型？
浏览 75提问于2019-06-28得票数 0
1回答
我是计算机视觉的新手，现在我正在做一些关于目标检测的研究。我读过关于更快的RCNN和RFCN的论文，也读过YOLO。看来最大的问题是速度？并且它们都仅使用图像数据数据。有没有结合文本和图像数据的模型？这意味着当训练数据很小时，我们可以使用文本中的信息来帮助检测。例如，当训练数据很小时，模型无法清楚地区分狗和猫，但模型可以告诉该对象附近有一块骨骼，并且该模型从文本中获得一些信息，即骨骼附近的对象最有可能是一只狗，因此该模型现在可以告诉该对象是什么。这种算法存在吗？我还没找到，希望你能帮我。非常感谢。
浏览 0提问于2017-03-28得票数 1
4回答
是否有用于目标检测的RNN方法？
、、、、
在阅读了使用CNN检测物体的最新进展(R快速R，YOLO，SSD.)我想知道是否有一种使用RNN的方法，还是将CNN和RNN的方法结合起来进行目标检测？谢谢
浏览 0提问于2018-02-21得票数 4
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2回答
我正在寻找一些离线软件，可以用来标记许多图像与矩形包围框的目的，以目标检测。它需要能够导入预先生成的标签，然后由人验证/调整这些标签，然后保存。理想情况下，它将以YOLO格式工作。我发现: VoTT不支持导入标签(只导入CNTK模型)，labelImg是错误的--至少对于我的数据集来说，不可行的Yolo_mark是笨拙的和没有生产力的--每个注释都需要几次单击。
浏览 0提问于2019-04-23得票数 0
1回答
我想在django中使用yolov5模型，但我遇到了麻烦。
我想要做的是，如果用户上传一个图像到django服务器，用yolov5模型进行对象检测，然后在web上显示结果。这个过程本身很简单。，但我不知道如何附加yolov5 api和django.。
正如你们中使用yolo的人所知道的，yolo基本上运行基于命令的apis。
!python train.py --img 512 --batch 16 --epochs 100 --data ~~ # for training
!python detect.py --weights'/content/yolov5/runs/~~
浏览 0提问于2020-09-22得票数 2
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2回答
根据我所看到的，大多数对象检测NNs (Fast(er) R-CNN，YOLO等)都是关于包括bounding boxes在内的数据的训练，这些数据指示了图像中物体的位置。
是否有简单的full picture + label注释，然后在确定图像是否包含某些对象(S)的基础上间接地
学习理解对象的合适的边框(Es)？
浏览 0提问于2017-05-31得票数 10
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1回答
为对象检测标记分组异常的最佳实践
、、、、
我想为包含异常的图像训练对象检测模型(例如YOLO)。异常本质上是不同尺寸表面上的孔洞。我如何正确地给这种反常现象贴上标签？我是将包围盒放在每个小洞上，还是将较小的异常分组成一个？
浏览 0提问于2023-05-24得票数 0
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2回答
图像比较与角度估计
、、、、
我在图像中有一个目标对象和许多其他对象。目标对象是预先使用已知形状预定义的，如图所示。
我的任务是检测图像中的所有目标对象，并找出被检测对象相对于目标对象的定向角度。为了进行目标检测，我使用了YOLO-V5-OBB模型，这给了我检测的信心和旋转的包围盒coordinates.See，结果如下
我想知道如何用yolo-obb模型预测旋转角度，以便使被检测对象周围的旋转包围盒？
浏览 12提问于2022-08-02得票数 -1
1回答
我一直致力于图像分类的深入学习模型(CNN与角化和tensorflow作为后端)，如AlexNet和ResNet。我学到了很多关于整个数据集的知识，学习，测试过程。
我现在转向目标检测，并做了很多研究。我遇到了R，快速R，更快的R，Mask和不同版本的YOLO网络。我注意到这些对象检测网络需要dataset注释，而不是前者只需要将裁剪的图像存储在相应的文件中。是否有任何方法可以完成对象检测而不需要注释数据集？
浏览 0提问于2019-06-12得票数 0
2回答
我正在尝试创建自己的数据集，以便与YOLO一起使用(您只看一次)。最初，我从一个很大的geotiff文件开始，里面有风景和动物的图片。我写了一个脚本，把动物的图像提取成不同的文件。
现在，我想将这些动物图像作为YOLO数据集的一部分。但是，我在网上看到的所有示例都使用注释文件，它表示要在较大图像中检测到的对象的位置。
在我的例子中，每一幅动物的全貌都包含在包围框中。在这种情况下我能做什么？
编辑:我想问的是:我是否仍然可以使用这些已经裁剪过的图像，然后在注释文件上注意到边框应该覆盖整个图像？
浏览 1提问于2019-03-19得票数 1
回答已采纳
我是第一次使用YOLO V3为我的项目。我已经完成了对探测犬的测试。马。等等，但我只得到了图像结果。我想以txt文件的形式获取被检测对象的名称。例如，我测试了dog.jpg，并创建了一个txt文件。在txt文件中，它写了“狗”。 请告诉我如何通过txt文件获取对象的命名结果。
浏览 36提问于2019-06-03得票数 0
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