一、YOLOv9简述 自 2015 年 Yolov1 推出以来，已经出现了多个版本。 基于Darknet的YOLOv2、YOLOv3和YOLOv4 YOLOv5 YOLOv8 基于 Ultralytics。 SCALED-YOLOv4 使用 Pytorch 而不是 Darknet。 YOLOR是YOLOv4的改进。 YOLOX是YOLOv3的改进。 YOLOv6专注于工业应用。 YOLOv7 来自 …

一、什么是 RTMDet？ RTMDet是一种高效的实时目标检测器，其自报告指标优于YOLO 系列。它在COCO上实现了52.8% 的 AP ，在 NVIDIA 3090 GPU 上实现了300+ FPS，使其成为当前号称最快、最准确的目标检测器之一。 RTMDet 与其他实时物体检测器的对比。 RTMDet 采用了一种…

计算机视觉任务一直是GPU的天下，由于GPU超强的算力，也把计算机视觉任务提高了很多水平。但是在移动终端平台，如何来运行大型的模型，一直是大家关注的话题。Mediapipe是Google开源的可以直接运行在移动终端设备上的多任务模型，不仅在计算机视觉任务上，还是NLP自然语言处理…

一、简述 物体检测算法的发展已经取得了长足的进步，从早期的计算机视觉开始，通过深度学习达到了很高的准确度。 我们首先回顾早期传统的目标检测方法：Viola-Jones 检测器、HOG 检测器和基于部件的方法，它们在该领域发展之初就被广泛使用。 然后，逐渐转向基于两阶段和一阶段…

目标 学习了解Haar 特征分类器为基础的面部检测技术将面部检测扩展到眼部检测等。 基础 以Haar 特征分类器为基础的对象检测技术是一种非常有效的对象检测技术(2001 年Paul_Viola 和Michael_Jones 提出)。它是基于机器学习的,通过使用大量的正负样本图像训练得到一个cascade_…