浅谈OpenCV的多对象匹配图像的实现，以及如何匹配透明控件，不规则图像
浅谈OpenCV的多对象匹配透明图像的实现，以及如何匹配半透明控件 引子 解决方法 1. 解决多对象匹配的问题 通过templateMatch算法，可以得到目标与原图像中等大 ......![]()
【pytorch】从零开始，利用yolov5、crnn+ctc进行车牌识别
笔者的运行环境：python3.8+pytorch2.0.1+pycharm+kaggle用到的网络框架：yolov5、crnn+ctc项目地址：GitHub - WangPengxing/plate_identification: 利用yolov5、crnn ......![]()
【pytorch】目标检测：一文搞懂如何利用kaggle训练yolov5模型
笔者的运行环境：python3.8+pytorch2.0.1+pycharm+kaggle。yolov5对python和pytorch版本是有要求的，python>=3.8，pytorch>=1.6。yolov5共有5种类型n\s\l\m\x，参数量 ......![]()
【pytorch】目标检测：新手也能彻底搞懂的YOLOv5详解
YOLOv5是Glenn Jocher等人研发，它是Ultralytics公司的开源项目。YOLOv5根据参数量分为了n、s、m、l、x五种类型，其参数量依次上升，当然了其效果也是越来越好。从2020年6 ......![]()
【pytorch】目标检测：YOLO的基本原理与YOLO系列的网络结构
利用深度学习进行目标检测的算法可分为两类：two-stage和one-stage。two-stage类的算法，是基于Region Proposal的，它包括R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN；one-stage ......![]()
YOLO精讲------YOLOV1
CV小白说YOLOV1 目标检测是什么? 它是在图像中对一类或多类感兴趣的目标进行查找和分类，确定它们的类别和位置。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时 ......![]()
Yolov5代码解析(输入端、BackBone、Neck、输出端))
【深度学习】总目录 输入端：数据增强、锚框计算等。 backbone：进行特征提取。常用的骨干网络有VGG，ResNet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，CSPDarknet 53，Swin Trans ......![]()
TensorRT 基于Yolov3的开发
TensorRT 基于Yolov3的开发 Models Desc tensorRT for Yolov3 https://github.com/lewes6369/TensorRT-Yolov3 Test Enviroments Ubuntu 16.04 TensorRT 5.0.2.6 ......![]()
视频结构化 AI 推理流程
「视频结构化」是一种 AI 落地的工程化实现，目的是把 AI 模型推理流程能够一般化。它输入视频，输出结构化数据，将结果给到业务系统去形成某些行业的解决方案。 换个角 ......![]()
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