【i阿极送书——第六期】《YOLO目标检测》

发布时间:2023年12月28日

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作者:i阿极

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专栏案例:机器学习案例
机器学习(一):线性回归之最小二乘法
机器学习(二):线性回归之梯度下降法
机器学习(三):基于线性回归对波士顿房价预测
机器学习(四):基于KNN算法对鸢尾花类别进行分类预测
机器学习(五):基于KNN模型对高炉发电量进行回归预测分析
机器学习(六):基于高斯贝叶斯对面部皮肤进行预测分析
机器学习(七):基于多项式贝叶斯对蘑菇毒性分类预测分析
机器学习(八):基于PCA对人脸识别数据降维并建立KNN模型检验
机器学习(十四):基于逻辑回归对超市销售活动预测分析
机器学习(十五):基于神经网络对用户评论情感分析预测
机器学习(十六):线性回归分析女性身高与体重之间的关系
机器学习(十七):基于支持向量机(SVM)进行人脸识别预测
机器学习(十八):基于逻辑回归对优惠券使用情况预测分析
机器学习(十九):基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析
机器学习(二十):LightGBM算法原理(附案例实战)
机器学习(二十一):基于朴素贝叶斯对花瓣花萼的宽度和长度分类预测
机器学习(二十二):基于逻辑回归(Logistic Regression)对股票客户流失预测分析


一、好书推荐

随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。好书推荐|《YOLO目标检测》涵盖众多目标检测框架,附赠源代码和全书彩图!
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二、本书的特色

1.全面:涵盖6个常用目标检测框架(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOX、YOLOv7)的发展状况、技术原理和代码实现。
2.流行:涵盖3个流行目标检测框架(DETR、YOLOF 和 FCOS)的网络结构、技术原理和代码实现。
3.复现:每个代码实现章节均配备完整的YOLO项目代码,帮助读者轻松复现、优化和调试项目代码。
4.丰富:附赠丰富的目标检测项目代码和全书彩图文件,帮助读者更直观地理解YOLO目标检测。

三、图书简介

本书主要介绍基于视觉的YOLO框架的技术原理和代码实现,并讲解目标检测领域中的诸多基础概念和基本原理,在YOLO框架的基础上介绍流行目标检测框架。本书分为4个部分,共13章。
第1部分介绍目标检测领域的发展简史、主流的目标检测框架和该领域常用的数据集。
第2部分详细讲解从YOLOv1到YOLOv4这四代YOLO框架的网络结构、检测原理和训练策略,以及搭建和训练的YOLO框架的代码实现。
第3部分介绍两个较新的YOLO框架——YOLOX和YOLOv7,着重讲解其设计理念、网络结构和检测原理。
第4部分介绍DETR、YOLOF和FCOS在内的流行目标检测框架和相应的代码实现。本书侧重目标检测的基础知识,包含丰富的实践内容,是目标检测领域的入门书,适合对目标检测领域感兴趣的初学者、算法工程师、软件工程师等人员学习和阅读。

四、作者简介

1.杨建华,哈尔滨工业大学在读博士,主要研究方向为基于视觉的目标检测与人体时空行为分析,长期耕耘于多个知乎专栏(知乎ID:Kissrabbit)。
2.李瑞峰,哈尔滨工业大学教授、机器人研究所副所长,中国人工智能学会智能机器人专业委员会秘书长,黑龙江省机器人学会理事长。

五、代码示例

使用以下简化的Python代码作为YOLO目标检测的基础:

import cv2
import numpy as np

# 加载YOLO模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
layer_names = net.getUnconnectedOutLayersNames()

# 读取图像
image = cv2.imread("example.jpg")
height, width, _ = image.shape

# 将图像传递给模型进行检测
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(layer_names)

# 解析模型输出
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
    for detection in out:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > 0.5:
            center_x = int(detection[0] * width)
            center_y = int(detection[1] * height)
            w = int(detection[2] * width)
            h = int(detection[3] * height)

            x = int(center_x - w / 2)
            y = int(center_y - h / 2)

            class_ids.append(class_id)
            confidences.append(float(confidence))
            boxes.append([x, y, w, h])

# 应用非极大值抑制
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)

# 绘制边界框
for i in range(len(boxes)):
    if i in indices:
        x, y, w, h = boxes[i]
        label = str(classes[class_ids[i]])
        confidence = confidences[i]
        color = (0, 255, 0)  # 绿色边界框
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
        cv2.putText(image, f"{label} {confidence:.2f}", (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)

# 显示结果
cv2.imshow("YOLO Object Detection", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码假设你已经下载了YOLO的权重文件(yolov3.weights)、配置文件(yolov3.cfg)和类别名称文件(coco.names)。这些文件可以从YOLO官方网站或其他资源中获取。确保你的环境中有OpenCV等必要的库。此外,这只是一个简化的例子,实际应用中可能需要更多的配置和调整。
.
注意:非书本代码示例

六、活动

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🎉活动时间:截止到 2024-01-01 14:00:00
🎉抽奖方式:利用爬虫进行随机抽奖。
🎉参与方式:关注博主、点赞、收藏,评论区评论 “人生苦短,我用python!”
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