MobileNetv2-Yolov3-Nano

编译&安装 # a fresh start $ sudo apt-get update $ sudo apt-get upgrade # install dependencies $ sudo apt-get install cmake wget $ sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler libvulkan-dev # dow

引言 这篇文档会介绍如何用 darknet 训练一个 YOLOv2 目标检测模型，看完这篇文档会发现：模型训练和预测都非常简单，最花时间的精力的往往是训练集的数据预处理。 这里先简单介绍一下 目标分类 (Classification) 和 目标检测 (Detection) 的区别？什么是 YOLO？以及什么是 darknet？ 下面这张图很清晰地说明了目标分类： 一张图片作为输入，然后模型就会告诉

@subpage tutorial_py_face_detection_cn 人脸识别 使用 haar-cascades

在“锚框”一节中，我们在实验中以输入图像的每个像素为中心生成多个锚框。这些锚框是对输入图像不同区域的采样。然而，如果以图像每个像素为中心都生成锚框，很容易生成过多锚框而造成计算量过大。举个例子，假设输入图像的高和宽分别为561像素和728像素，如果以每个像素为中心生成5个不同形状的锚框，那么一张图像上则需要标注并预测200多万个锚框（$561 \times 728 \times 5$）。 减少锚框

问题内容： 我有一个根视图控制器，没有将其设置为故事板上的任何视图控制器的自定义类。相反，我所有的视图控制器都将此类子类化。 但是，当在视图控制器上按下tabbaritem时，我似乎正在做某事，该控件是rootviewcontroller的子类，即消息未打印。 问题答案： 您不希望视图控制器的基类是UITabBarDelegate。如果要这样做，则所有视图控制器子类都将是标签栏委托。我认为您想要做

在前面的一些章节中，我们介绍了诸多用于图像分类的模型。在图像分类任务里，我们假设图像里只有一个主体目标，并关注如何识别该目标的类别。然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（object detection）或物体检测。 目标检测在多个领域中被广泛使用。例如，在无人驾驶里，我们需要通过识别拍摄到