基于深度学习YOLO框架的城市道路损伤检测与评估项目系统【附完整源码+数据集】
基于深度学习的YOLO框架的城市道路损伤检测与评估项目系统【附完整源码+数据集】 背景 随着城市化进程的加速，城市道路损伤问题日益严重。道路的裂缝、坑洼、井盖移位等问题不仅影响行车安全，也影响市民的出行体验。传统的人工巡检方式费时费力，且容易忽视细节。为了提升道路检测的效率与准确性，基于深度学习的智能检测系统应运而生。 在众多深度学习算法中，YOLO（You Only Look Once）因其高....
基于深度学习的YOLO框架的7种交通场景识别项目系统【附完整源码+数据集】
基于深度学习的YOLO框架的7种交通场景识别项目系统【文末附完整源码+数据集】 支持识别对象类别：机动车、非机动车、行人、红灯、黄灯、绿灯、熄灭的交通灯 背景 在智慧交通和智能驾驶日益普及的今天，准确识别复杂交通场景中的关键元素已成为自动驾驶系统的核心能力之一。传统的图像处理技术难以适应高动态、复杂天气、多目标密集的交通环境，而基于深度学习的目标检测算法，尤其是YOLO（You Only Loo....
一文读懂深度学习框架下的目标检测（附数据集）
从简单的图像分类到3D位置估算，在机器视觉领域里从来都不乏有趣的问题。其中我们最感兴趣的问题之一就是目标检测。 如同其他的机器视觉问题一样，目标检测目前为止还没有公认最好的解决方法。在了解目标检测之前，让我们先快速地了解一下这个领域里普遍存在的一些问题。 目标检测 vs 其他计算机视觉问题图像分类 在计算机视觉领域中，最为人所知的问题便是图像分类问题。 图像分类是把一幅图片分成多种类别中...
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