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YOLOV:图像对象检测器在视频对象检测方面表现也很不错
前言 与传统的两段pipeline不同，论文提出了在一段检测之后再进行区域级的选择，避免了处理大量低质量的候选区域。此外，还构建了一个新的模块来评估目标帧与参考帧之间的关系，并指导聚合。作者进行了大量的实验来验证该方法的有效性，并揭示了其在有效性和效率方面优于其他最先进的VID方yolov3的概念之一AP和MAP
AP和mAP的基础入门介绍 引言：在学习yolov-3的过程中，遇到了AP和MAP的概念问题，本章主要讨论AP和MAP的计算原理。 标题AP的概念（Average Precision） AP为平均精度，采用积分的方式来计算PR曲线与坐标轴围成的面积。网络
没有配置成功 eno1 Link encap:以太网 硬件地址 ac:1f:6b:7c:6f:44 inet 地址:192.168.1.100 广播:192.168.1.255 掩码:255.255.255.0 inet6 地址: fe80::3ca2:33c:e6a:3e50/64 Scope:Link UP BROADCAST RUNNING MULTICAST MTU:1500基于yolov的行人计数
项目介绍： 基于python和yolov算法实现视频中行人计数。大致思路是yolov行人检测，行人跟踪，行人统计。 项目输出效果：https://www.bilibili.com/video/BV1Ta4y1p7fP/ 项目环境： 1.操作系统：windows10 X64 企业版 2.python环境：3.6.8 64位纯净版 3.相关第三方库：imutils --- 0.5.2 (