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设备仪器仪表盘读数识别系统

设备仪器仪表盘读数识别系统基于YoLov5网络模型分析技术,设备仪器仪表盘读数识别系统自动识别指针型仪表读数。设备仪器仪表盘读数识别系统Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,核心思想就是利用整张图作为网络的输入,直接在输出层回归 bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和泛化性能好。在介绍Yolo算法之前,我们回忆下RCNN模型,RCNN模型提出了候选区(Region Proposals)的方法,先从图片中搜索出一些可能存在对象的候选区(Selective Search),大概2000个左右,然后对每个候选区进行对象识别,但处理速度较慢。

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[ILSVRC] 基于OverFeat的图像分类、定位、检测引言相关理论计算机视觉三大任务Alexnet图片分类回顾基础学习OverFeat图片分类定位任务检测总结Reference

引言 对于分类问题而言,一个常用的增加训练样本的方法是将训练样本随机移动一个小的位移,或者,等价的,在图像中随机取一些大的图像块。然后以这些图像块为输入训练分类模型。在测试阶段,可以采用滑窗的方法对每一个图像块进行分类,然后组合这些分类结果,得到一个置信度更高的类别标签。这种技巧被广泛运用于机器学习算法中,例如:瑞士一个研究组的文章:Multi-column Deep Neural Networks for Image Classification. CVPR2012.   对于检测和定位问题,最自然(也是

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