yolov5_obb detecção de quadro rotativo (perda kld, probloss), poda, rastreamento - Code World

yolov5_obb detecção de quadro rotativo (perda kld, probloss), poda, rastreamento

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yolov5_obb detecção de quadro rotativo (perda kld, probloss), poda, rastreamento

Yolov8_obb (perda prob) com base na detecção de alvo do quadro rotativo anchor_free

yolov5_obb detección de marco giratorio (pérdida de kld, probloss), poda, seguimiento

Detecção de Objeto Rotativo

yolov5_obb Обнаружение вращающегося кадра (потеря kld, probloss), обрезка, отслеживание

yolov5_obb détection de cadre rotatif (perte kld, probloss), élagage, suivi

yolov5 deepsort pedestre/veículo (detecção + contagem + rastreamento + alcance + medição de velocidade)

Implantação tensorrt de detecção de quadro giratório Yolov5 (quadro oblíquo) (C++) da entrada ao túmulo

Função de perda de detecção de objeto

Função de perda para detecção de alvo

treinamento paddledet detecção de alvo rotativo treinamento ppyoloe-r próprio conjunto de dados

Interpretação rotativo sistema de coordenadas --Wikipedia

[Associação de dados] Associação de recurso correspondente com base no Patch, associando o quadro atual -> quadro de referência, rastreamento entre quadros

Quando o Yolov5 infere o vídeo local, ele realiza a detecção de salto de quadro e melhora a eficiência da inferência

Aplicação do YOLOv5 no rastreamento de objetos

Detecção de imagem - RetinaNet: perda focal para detecção de objetos densos (arXiv 2018)

Rastreamento de recursos 2D - Parte 1: Detecção

[Série de detecção de alvo] Explicação detalhada da função de perda de yolov2 (combinada com o código de pytorch)

[Série de detecção de alvo] Explicação detalhada da função de perda de yolov1 (combinada com código pytorch)

Reprodução de código: detecção remota de alvo rotativo (você pode treinar seu próprio conjunto de dados)

Noções básicas de poda e combate real (5): explicação detalhada do código de poda

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Construindo aplicativos de rastreamento e detecção de objetos em tempo real com YOLOv8 e Streamlit: Parte 1 - Introdução e configuração

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Quadro de Animação

0042-python chama yolov3.weights detecção de veículos em lote e colheitas de acordo com o quadro de reconhecimento

yolov7 deve entrar na função de perda

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