目标检测中的非极大值抑制之代码解析(Python)1. 非极大值抑制函数代码# reference: https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3/blob/f917503ffe4a21d2b1148d8cb13b89b834517d76/utils/utils.pydef non_max_suppression(prediction, con

coco数据集的理解一键式下载：https://github.com/pjreddie/darknet/tree/master/scripts/get_coco_dataset.sh，然后在Linux环境下运行.sh文件。1. coco数据集下载地址(1) 图像集下载地址训练图像集：https://pjreddie.com/media/files/train2014.zip验证图像集：https:

考虑到python通过for循环实现加权平均融合效率比较低，本文采用矩阵运算的形式实现加权平均融合。其中加权平均融合的公式如下：是融合图像，是需要拼接的两幅图像，是渐入渐出法中的权重，权重的计算公式如下：也就是上面的两个公式，挺简单的，相对于C++而言，用python实现加权平均融合的矩阵运算更加容易理解。直接上结果图，以下是加权平均融合之前与融合之后的对比。加...

最佳缝合线能够有效的去除拼接中运动物体移动出现的鬼影，如何寻找最佳缝合线对于图像拼接去除鬼影比较的重要。寻找最佳缝合线涉及到比较重要的一个思想是动态规划，寻找强度值最优的路径。关于强度值的计算，具体情况如下：以上公式是重叠像素点的颜色值之差，是结构值之差。这里的结构值计算采用Sobel算子，也可以考虑其他的边缘检测算子，其中x,y方向的算子如下：...

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目标检测评估计算（Python+Pytorch）代码github地址：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv31. 检测的评估函数# reference: https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3/blob/f917503ffe4a21d2b1148d8cb13b89b834517d

目标检测评估计算（Python+Pytorch）代码github地址：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv31. 检测的评估函数# reference: https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3/blob/f917503ffe4a21d2b1148d8cb13b89b834517d

1. 图像遮挡1.1 Random Erase用随机值或训练集的平均像素替换图像区域。Paper: Random Erasing Data AugmentationURL: https://arxiv.org/pdf/1708.04896.pdf1.2 Cutout仅对CNN第一层的输入图像使用随机剪切框Mask。Paper：Improved Regularization of Convoluti

1. 口罩遮挡人脸数据由武汉大学多媒体研究中心发起，目前是全球最大的口罩遮挡人脸数据集。分为真实口罩人脸和模拟口罩人脸两部分，真实口罩人脸包括525人的5000张口罩人脸和9万张正常人脸。模拟口罩人脸包含1万个人共50万张模拟人脸数据集。应用项目：人脸检测、人脸识别URL:https://github.com/X-zhangyang/Real-World-Masked-Face-Dataset2.

不同点：1. yolov4采用了较多的数据增强方法(图像增强方法(Data Augmentation)_YMilton的专栏-CSDN博客,博客中方法都使用)，而yolov5进行了3中数据增强：缩放、色彩空间调整与Mosaic数据增强。2. yolov5锚点框是基于训练数据集自动学习的，而yolov4没有自适应锚点框。3. yolov5采用的激活函数包括leakyReLU和Sigmoid，yolo