1.极市平台-专栏文章导航
2.GitHub项目分享·一款开箱即用的行人行人标注工具
3.一文带你学会使用YOLO及Opencv完成图像及视频流目标检测（上）|附源码
4.基于FPGA的Yolo4 tiny加速器
5.kitti数据集在3D目标检测中的入门
6.开源轻松实现车牌检测与识别：yolov8+paddleocrpython源码+数据集

极市平台-专栏文章导航

       极市平台专栏文章导航，为你分类整理前沿技术资讯，检测检测助你轻松查找所需内容。源码源码用涵盖CVPR、行人行人ECCV、检测检测数据集与工具、源码源码用手机查网站源码极市直播-技术分享、行人行人目标检测、检测检测行人检测与行人重识别、源码源码用目标跟踪、行人行人图像分类与图像处理、检测检测图像分割、源码源码用人脸、行人行人三维与动作识别、检测检测文本检测与异常检测、源码源码用工业检测、自动驾驶等多个领域。以下精选内容让你一网打尽：

       CVPR专题：

       - 至年CVPR最佳论文汇总，历年经典尽收眼底；

       - CVPR最全整理，论文下载、Github源码、直播视频、论文解读应有尽有；

       - 目标检测、行人检测、行人重识别、单阶检测、联合分割、多人三维姿态、算力限制下实战等精彩直播分享；

       - ECCV与ICCV的算法总览、Oral论文与代码，深度解析最新技术动态；

       - 数据集与工具集的实用资源，助你高效研究与实践。

       技术分享直播：

       - 极市直播，多位顶级专家深入讲解ICCV、操盘线bs源码CVPR、ECCV等顶会论文，分享最新技术成果与实践心得；

       - 从人群密度分析、视觉SLAM、语义分割到工业检测、自动驾驶，覆盖广泛技术领域；

       - 高效训练平台与OpenVINO™工具集加速推理的实战经验分享，助你提升技术实力。

       目标检测专题：

       - 深度解析目标检测技术，从理论到实践，覆盖数据集、算法、工具与实战案例；

       - 白话mAP，轻松理解目标检测评价指标；

       - 最新算法如IoU-Net、FoveaBox、Grid R-CNN Plus等，助你紧跟技术前沿。

       行人检测与行人重识别：

       - ECCV与ECCV 论文，探索行人检测与行人重识别技术；

       - ALFNet、Bi-box行人检测等创新方法，提升行人检测准确率；

       - 基于开源工具的图像处理算法解析，深入理解技术细节。

       目标跟踪：

       - Siamese网络在单目标跟踪中的应用，CVPR Orals等精彩内容；

       - 基于孪生网络的跟踪算法汇总，助力你深入学习跟踪技术。

       图像分类与图像处理：

       - 分类网络结构梳理，SENet与SKNet等最新进展；

       - 基于开源工具的图像处理算法解析，提升图像处理能力。

       图像分割：

       - 域迁移分割算法，即插即用的高效解决方案；

       - 常用语义分割架构综述与代码复现，助你快速入门图像分割。

       人脸识别：

       - 三维人脸几何估计、轻量级通用人脸检测器、绝密期货指标源码移动端人脸算法全栈项目等资源；

       - 最快CNN人脸检测算法开源，人脸识别相关资源汇总，深度解析人脸识别技术。

       三维与动作识别：

       - 单目无监督深度估计与视觉里程计，超越双目算法的创新方法；

       - 旷视科技研发总监俞刚的Human pose Estimation直播分享，带你领略动作识别的前沿技术。

       文本检测与异常检测与工业检测：

       - OCR文本检测干货、时序数据异常检测工具与数据集，涵盖工业检测的资源汇总。

       自动驾驶与求职攻略：

       - 袁源Jerry讲解机器学习与深度学习在自动驾驶中的应用，分享行业洞察；

       - 国内外优秀计算机视觉团队汇总，为求职提供参考；

       - AI名企内推汇总，助力你获取优质工作机会。

       小白必看与面试干货：

       - 技术干货精选，涵盖基础知识与面试秘笈；

       - 计算机视觉每日论文速递，紧跟学术动态；

       - 神经网络压缩与调试技巧，提升技术实力。

       活动与实践：

       - CV榜单分享会，技术进展与未来展望；

       - 免费深度学习实战培训，送Intel神经计算棒二代，提升实践能力。

       极市平台专栏文章导航，致力于打造技术资源的高效汇聚地，助你快速成长，探索技术的无限可能。

GitHub项目分享·一款开箱即用的标注工具

       分享一款强大的标注工具——X-AnyLabeling，无需安装即可使用，尤其适合医学图像标注和分割。本文将围绕该工具的亮点功能进行介绍，帮助用户快速理解。

       核心亮点

       支持图像和视频：一键导入并自动标注，集成ByteTrack和OC-Sort算法，提供MOT格式输出。传奇霸业源码下载

       一键导出：支持COCO-JSON、YOLOv5-TXT等多种格式，适应不同框架，简化标注结果应用。

       跨平台兼容：适应Windows、Linux和MacOS，支持GPU加速，提升标注效率。

       灵活标注：单帧或批量预测，包括多边形、矩形等多样化的标注模式。

       SOTA算法集成：包括YOLO、SAM等，用户可自定义模型，满足不同任务需求。

       零样本目标检测：Grounding-DINO和Grounding-SAM，根据文本描述自动标注。

       Image Captioning：RAM模型支持图像描述生成，提供全面信息。

       多标签分类和对象检测：车辆、行人属性标注，以及OBB检测模型。

       多目标跟踪：集成ByteTrack和OC-Sort，支持二次分类。

       使用指南

       无需编程基础，两种方式轻松上手：直接下载GUI版本或下载源码自行编译。自定义快捷键和编译成可执行文件也有详细教程。

一文带你学会使用YOLO及Opencv完成图像及视频流目标检测（上）|附源码

       本文旨在帮助读者掌握使用YOLO和OpenCV进行图像及视频流目标检测的方法，通过详细解释和附带源码，让学习过程更加直观易懂。

       在计算机视觉领域，目标检测因其广泛应用，如人脸识别和行人检测，客服坐席系统源码备受关注。YOLO（You Only Look Once）算法，由一位幽默的作者提出，发展到现在的V3版本，是其中的佼佼者。YOLO作为单级检测器的代表，通过一次扫描就能完成对象位置和类别的预测，显著提高了检测速度，尽管在精度上可能不如两阶段检测器如R-CNN系列（如Faster R-CNN），但速度优势明显，如YOLOv3在GPU上可达 FPS甚至更高。

       项目结构清晰，包括四个文件夹和两个Python脚本，分别用于处理图像和视频。通过yolo.py脚本，我们可以将YOLO应用于图像对象检测。首先，确保安装了OpenCV 3.4.2+版本，然后导入所需的库并解析命令行参数。脚本中，通过YOLO的权重和配置文件加载模型，接着对输入图像进行预处理，利用YOLO层输出筛选和非最大值抑制（NMS）技术，最后在图像上显示检测结果。

       尽管YOLO在大多数情况下都能准确检测出物体，但也会遇到一些挑战，如图像中物体的模糊、遮挡或类似物体的混淆。通过实际的检测示例，可以看到YOLO在复杂场景中的表现。了解这些局限性有助于我们更好地理解和使用YOLO进行目标检测。

       要开始实践，只需按照教程操作，通过终端执行相关命令，即可体验YOLO的图像检测功能。对于更深入的学习和更多技术分享，可以关注阿里云云栖社区的知乎机构号获取更多内容。

基于FPGA的Yolo4 tiny加速器

       本文介绍基于FPGA的Yolo4 tiny加速器的实现。Yolo4 tiny是YOLO v4的轻量化版本，具有参数较少的优势，适用于实际应用，如行人检测、口罩检测等。

       该加速器设计考虑了网络的主要运算类型：1x1point-wise卷积、上采样、下采样（2x2最大池化）和concat操作。其中，1x1point-wise卷积和3x3标准卷积是计算量较大的运算，因此是加速的重点。

       1x1point-wise卷积设计借鉴了相关论文。为优化FPGA资源，采用循环分块策略，每次计算时加载特定大小的输入特征图块、权重块，得到相应的输出特征块，直至完成整个网络的计算。此过程实现了一个标准的3x3卷积，通过并行计算提高性能，具体实现涉及输入通道并行、输出通道并行、卷积窗口内并行和输出像素之间的并行。

       为增加系统吞吐率，采用乒乓操作以隐藏数据传输时间。1x1卷积设计与3x3卷积相似，采用分块矩阵乘法策略。上采样操作使用nearest模式，下采样则为2x2的最大池化层。

       在CPU端设计中，例化卷积和采样IP核，并通过多次调用PL端的IP核加速网络。代码编写采用类的方法，包括BasicConv、Resblock_body和CSPDarkNet类。

       由于算力限制，模型并未训练，直接使用训练好的权重（数据集为VOC）。模型在Zynq开发板上部署，单张推理时间约为ms。

       加速器结构包含HLS源码、CPU端源码、处理好的权重以及解码、可视化工具。工程文件夹中还包括演示视频和数据集更换功能。

       总体而言，本文介绍的基于FPGA的Yolo4 tiny加速器在FPGA上实现了一种高效的目标检测网络，通过优化计算和资源使用，实现了对实际应用需求的良好支持。

kitti数据集在3D目标检测中的入门

       数据集官网下载地址：cvlibs.net/datasets/kitti。

       KITTI数据集包括个训练图像和个测试图像，以及个标记对象的点云数据，用于3D目标检测。数据集包含彩色图像数据（GB）、点云数据（GB）、相机矫正数据（MB）和标签数据（5MB）。数据集通过邮箱注册获取，下载链接发送至邮箱，但下载速度较慢。此外，百度云提供下载链接：blog.csdn.net/u。

       3D目标检测算法历程涉及点表示、体素表示和图表示。算法主要分为利用和激光雷达输入的F-PointNet网络，以及仅使用激光雷达点云输入的点云基和体素基方法。AP主要评估车辆检测，行人检测效果较差，因为物体与人的相似性导致误差较大。

       KITTI数据集通过装配有2个灰度摄像机、2个彩色摄像机、一个Velodyne 线3D激光雷达、4个光学镜头和1个GPS导航系统的数据采集平台生成。双目立体图像通过相同类型的摄像头相距cm安装实现，彩色摄像机和灰度摄像机相距6cm安装。坐标系规定：相机：x=右，y=下，z=前进；Velodyne：x=前进，y=左，z=上；GPS/IMU：x=前进，y=左，z=上。雷达采集数据时，雷达旋转到与相机朝向一致时触发相机采集图像，已将雷达数据与相机数据对齐。

       数据集包含原始数据和目标检测所需转换。从雷达坐标系变换到相机坐标系的公式涉及校准文件中提供的Tr_velo_to_cam、R_rect_和P_rect_0x矩阵。目标检测转换主要涉及从三维到二维平面的转换。

       数据集包括label文件，文件中每行代表一个对象，包含物体类别、是否截断、是否被遮挡、观察角度、2D边界框大小、3D物体尺寸、位置和空间方向，以及检测置信度。development kit文件详细介绍了数据采集装置、数据格式、label等信息。

       点云可视化需要顺序安装包vtk、mayavi。可视化后，点云显示与点云+检测框可视化有所不同。Kitti LIDAR点云生成鸟瞰图BEV显示3D检测框。

       训练集可视化包括的2D和3D检测框以及点云的3D检测框，但不包含点云的单独可视化。使用pointRCNN源码进行预测结果可视化，包括显示LiDAR、image及两者结合，以及与真值框对比。

       KITTI 3D Object Detection Evaluation结果评估程序通过下载devkit_object\cpp目录中的evaluate_object.cpp文件实现。评估步骤包括安装g++、目录结构存放标签文件、预测结果文件和结果评估文件，然后运行评估程序进行结果评估。

       以上内容详细介绍了KITTI数据集在3D目标检测中的使用、数据集构成、算法历程、数据集采集、数据集介绍、点云可视化、训练集可视化以及结果评估程序，提供了对数据集和评估流程的全面理解。

开源轻松实现车牌检测与识别：yolov8+paddleocrpython源码+数据集

       大家好，我是专注于AI、AIGC、Python和计算机视觉分享的阿旭。感谢大家的支持，不要忘了点赞关注哦！

       下面是往期的一些经典项目推荐：

       人脸考勤系统Python源码+UI界面

       车牌识别停车场系统含Python源码和PyqtUI

       手势识别系统Python+PyqtUI+原理详解

       基于YOLOv8的行人跌倒检测Python源码+Pyqt5界面+训练代码

       钢材表面缺陷检测Python+Pyqt5界面+训练代码

       种犬类检测与识别系统Python+Pyqt5+数据集

       正文开始：

       本文将带你了解如何使用YOLOv8和PaddleOCR进行车牌检测与识别。首先，我们需要一个精确的车牌检测模型，通过yolov8训练，数据集使用了CCPD，一个针对新能源车牌的标注详尽的数据集。训练步骤包括环境配置、数据准备、模型训练，以及评估结果。模型训练后，定位精度达到了0.，这是通过PR曲线和mAP@0.5评估的。

       接下来，我们利用PaddleOCR进行车牌识别。只需加载预训练模型并应用到检测到的车牌区域，即可完成识别。整个过程包括模型加载、车牌位置提取、OCR识别和结果展示。

       想要亲自尝试的朋友，可以访问开源车牌检测与识别项目，获取完整的Python源码、数据集和相关代码。希望这些资源对你们的学习有所帮助！