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深度学习目标检测系列:一文弄懂YOLO算法|附Python源码

在之前的文章中,介绍了计算机视觉领域中目标检测的相关方法——RCNN系列算法原理,以及Faster RCNN的实现。这些算法面临的一个问题,不是端到端的模型,几个构件拼凑在一起组成整个检测系统,操作起来比较复杂,本文将介绍另外一个端到端的方法——YOLO算法,该方法操作简便且仿真速度快,效果也不差。 YOLO算法是什么? YOLO框架(You Only Look Once)与RCNN系列算法不一样,是以不同的方式处理对象检测。它将整个图像放在一个实例中,并预测这些框的边界框坐标和及所属类别概率。使用YOLO算法最大优的点是速度极快,每秒可处理45帧,也能够理解一般的对象表示。 YOLO框架如何运作? 在本节中,将介绍YOLO用于检测给定图像中的对象的处理步骤。 首先,输入图像: 然后,YOLO将输入图

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MacOS Java+golang gRPC 代码生成 编译protobuf/protoc 工具 git clone https://github.com/protocolbuffers/protobuf.git git checkout 3.3.x mac 环境安装autoconf automake brew install autoconf brew install automake build protobuf cd protobuf ./autogen.sh ./configure make sudo make install 编译grpc-java 下载grpc-java git clone https://github.com/grpc/grpc-java.git git checkout git checkout v1.4.x 编译grpc-java cd grpc-java ./gradlew build 生成目标文件compiler/build/exe/java_plugin/protoc-gen-grpc-java 准备grpc-go 下载grpc-java go ...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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