机器视觉—YOLO用于目标检测

发布网友发布时间：2024-08-17 03:57

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热心网友时间：2024-08-22 23:45

机器视觉的核心任务在于目标的分割、识别和检测，其中YOLO（You Only Look Once）作为一种单阶段目标检测方法，凭借深度神经网络的强大能力，能在一次前向传播中完成目标位置、类别和置信度的判断。为了实现高效的训练，需要较高的硬件配置，如64GB内存和12GB显存的设备，如果没有，云服务器是个不错的选择。对于轻量级应用，可以利用预训练的YOLOv7模型进行目标检测。

在Windows10环境中，如使用Intel i7-8550U处理器、8GB内存和OpenCV 4.5.0，首先加载YOLOv7的模型，然后读取图像并调整其尺寸以适应网络。通过dnn模块的forward函数，模型会对图像进行计算，输出目标的位置信息、置信度和类别。检测结果显示，YOLOv7在识别人、椅子、自行车、汽车、卡车和小人等物体上表现出色，适用于如PCB缺陷检测、路面缺陷检测等场景。

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