如何在YOLOv5中仅在感兴趣的区域进行检测？ - 腾讯云开发者社区

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使用 OpenCV 和 Tesseract 对图像中的感兴趣区域 (ROI) 进行 OCR

在这篇文章中，我们将使用 OpenCV 在图像的选定区域上应用 OCR。在本篇文章结束时，我们将能够对输入图像应用自动方向校正、选择感兴趣的区域并将OCR 应用到所选区域。...在这里，我们应用两种算法来检测输入图像的方向：Canny 算法（检测图像中的边缘）和 HoughLines（检测线）。然后我们测量线的角度，并取出角度的中值来估计方向的角度。...下一步是从图像中提取感兴趣的区域。...因此，首先我们为鼠标设置一个事件侦听器，使用户能够选择感兴趣的区域。在这里，我们设置了两个条件，一个是鼠标左键按下，第二个是鼠标左键向上。...################################################################################################# 感兴趣区域的边界框

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今晚，为梅西和莫德里奇熬夜！这个CV模型，让你猜球必赢

这次，他使用的是YOLOv5和ByteTRACK的组合，来跟踪球场上的足球运动员。第1步：构建预训练检测器最初，Skalski希望能跳过自定义模型训练。...因为用于训练YOLOv5和YOLOv7模型的流行COCO数据集包含他最感兴趣的两个类 — person和sports ball，这就让他非常乐观，认为可以从COCO检查点进行训练。...在这个模型上，仅仅在几个视频帧上能检测到球，因为数量太少，模型无法可靠地跟踪如此小且快速移动的物体。另一方面，这个模型会检测到场外的许多冗余对象——教练、球迷、维修人员、摄像人员等。...接下来，就是对图像执行自动初步注释，并将检测到的对象保存到txt文件，来利用预训练的YOLOv5 模型。接下来，第2阶段就是要完善数据了。...当然，检测和跟踪仅仅是个开始。有了这些，我们就可以更上一层楼了！比如，现在可以快速分析动作的过程，了解球是如何在球员之间移动的，计算球员移动的距离，或者定位他们最常出现的场地区域。

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RICE-YOLO：基于改进YOLOv5的无人机稻穗检测新方法

，对稻穗在图像中突出的边缘和细节区域进行增强，弥补传统卷积网络在空间局部信息建模上的不足。...主要包括以下三个模块级改进：C3-EMA 模块YOLOv5原始的C3模块使用标准CSP结构对特征通道进行融合，但对稻穗这种边缘突出的物体特征提取能力有限。...实验显示：仅在Backbone第一个C3中加入EMA模块即可提升mAP@0.5达1.4%（见表3）。...微尺度检测层为了适应稻穗小目标的分布特性，作者对Neck结构进行了重新配置：将Backbone中浅层C3输出引入Neck，构建一个新的小目标检测层P2；同时，删除了原YOLOv5用于大目标检测的深层检测头...结语RICE-YOLO不仅在学术层面提出了针对稻穗目标的新型检测结构，也为农业无人机视觉系统提供了轻量化、高精度的解决方案。

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裸露土堆智能识别检测系统

裸露土堆智能识别检测系统基于python+yolo计算机视觉深度学习技术，裸露土堆智能识别检测系统对现场画面中土堆裸露情况进行实时分析检测，若发现画面中的土堆有超过40%部分裸露，则判定为裸露进行抓拍预警...我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行裸露土堆识别检测。6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。...而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的！在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时，YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。...图片我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。...最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。

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杀疯了！YOLO再突破，提速20倍！！

主要特点端到端训练：YOLOv1将目标检测任务简化为一个回归问题，通过一个CNN模型同时预测多个边界框和类别概率，省去了传统目标检测方法中的多个步骤，如候选区域生成、分类器评估、边界框优化等。...YOLOv3的提出，不仅在目标检测算法的发展中起到了承前启后的作用，而且其高效性和准确性也使其在实际应用中得到了广泛的应用。...它适用于需要实时、高质量目标检测的各种应用场景。 YOLOv4的提出，不仅在目标检测算法的发展中起到了重要的推动作用，而且其高效性和准确性也使其在实际应用中得到了广泛的应用。...主要特点轻量级和高效性：YOLOv5被设计为适合在资源受限的环境中运行，如移动设备和嵌入式系统。它具有较小的模型大小和快速的推理速度，使得它在实际应用中非常受欢迎。...YOLOv6的发布，不仅在目标检测算法的发展中起到了重要的推动作用，而且其高效性和准确性也使其在实际应用中得到了广泛的应用。

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【目标检测】TPH-YOLOv5：基于transformer的改进yolov5的无人机目标检测

3、将CBAM集成到YOLOv5中，帮助网络在大区域覆盖的图像中找到感兴趣的区域。...4、其它一系列小tricks 新的检测头新的检测头不难理解，之前在我的这篇博文【目标检测】YOLOv5针对小目标检测的改进模型/添加帧率检测也提到过这个改进想法。...如图所示，一张特征图被输入到下一个处理单元前，会先并行计算它的通道注意力和空间注意力，然后将其进行融合重塑，这样会让后面的处理单元更加注意到(focus on)有价值的目标区域。...由于代码是根据YOLOv5进行修改的，所以熟悉YOLOv5的读者能够非常轻松的跑通。...我是用Visdron数据集训练100epoch之后，拿网上一段视频来进行检测，和YOLOv5 5.0，6.1版本的结果做对比，效果如下面这个视频所示。

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详细解读TPH-YOLOv5 | 让目标检测任务中的小目标无处遁形

YOLOv5中，帮助网络在区域覆盖范围大的图像中找到感兴趣的区域；提供有用的Tricks，并过滤一些无用的Trick，用于无人机捕获场景的目标检测任务；使用self-trained classifier...MixUp从训练图像中随机选取2个样本进行随机加权求和，样本的标签也对应于加权求和。不同于通常使用零像素mask遮挡图像的遮挡工作，CutMix使用另一个图像的区域覆盖被遮挡的区域。...Soft-NMS是对NMS进行轻微的修改，使得Soft-NMS在标准基准数据集(如PASCAL VOC和MS COCO)上比传统NMS有了明显的改进。...一些检测器是专门为无人机捕获的图像设计的，如RRNet、PENet、CenterNet等。...在无人机捕获的图像中，大覆盖区域总是包含令人困惑的地理元素。使用CBAM可以提取注意区域，以帮助TPH-YOLOv5抵制令人困惑的信息，并关注有用的目标对象。

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应对遮挡挑战，北航提出新型 YOLOv5 模型表现优异！

为了实现上述目标，作者在 YOLOv5 模型框架基础上进行了改进，并引入了 Ghost 模块和 SE 模块。此外，作者还设计了一个局部特征融合模块（FFM）来处理行人检测中的遮挡问题。...最后，由于 YOLOv5 采用单阶段目标检测方法，在遮挡不完整的目标上 YOLOv5 容易失败，这大大影响了目标检测的准确性。然而，在行人检测中，遮挡是常见的情况。...因此，作者使用改进的 YOLOv5 检测行人的 Head 和腿部区域，并进一步提出一种特征融合模块（FFM），该模块通过检测到的 Head 和腿部区域恢复行人的整体预测框，并处理大部分遮挡问题。...最近，许多论文提出了各种改进单阶段检测模型的方法。其中一些方法旨在进一步简化模型并降低移动和嵌入设备上的参数计算，而另一些则专注于如何在更具挑战性的环境中提高检测精度。...在第一个阶段，分类器根据不同的特征类别将YOLOv5生成的预测框分为n组，如图6所示，蓝色的边界框表示检测到的 Head 区域，黄色的边界框表示检测到的腿部区域。分类器输出两组不同的特征。

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YOLOv5-v6.0学习笔记

1.1.2 Focus模块 Focus模块是YOLOv5旧版本中的一个模块，它的结构如下图所示。其中核心部分是对图片进行切片(slice)操作，并且在通道维度上进行拼接。...然后与2倍上采样得到的feature map进行相加融合(在YOLOv5中采用的是拼接融合)。...同时，与FPN相比(如红色线条所示)，PANet中的底层特征传递所需要穿越的feature map数量大大减少(如绿色线条所示)，使得底层的位置信息更容易传递到顶部。...则这3个检测层上所有符合条件的anchor都可以用来预测该Ground Truth，即一个目标可以由多个检测层的多个anchor进行预测损失计算 4.1 总损失 YOLOv5对特征图上的每个网格进行预测...假设抽取的图片尺寸小于填充区域给定的大小，则需要对缺少的区域进行填充，如下图所示。 5.将归一化后的标注框坐标还原到原图尺寸，然后转换到拼接后的坐标系中，得到新的标注框坐标。

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上海交大提出CDNet：基于改进YOLOv5的斑马线和汽车过线行为检测

本研究提出基于改进YOLOv5的人行横道检测网络（CDNet），实现车载摄像头视觉下快速准确的人行横道检测，并在Jetson nano设备上实现实时检测。...强大的卷积神经网络特征提取器用于处理复杂环境，网络中嵌入了squeeze-and-excitation（SE）注意力机制模块，使用负样本训练（NST）方法提高准确率，利用感兴趣区域（ROI）算法进一步提高检测速度...最后，在 Jetson nano 上以 33.1 FPS 的检测速度，我们在上述复杂场景中获得了 94.83% 的平均 F1 分数。对于晴天和阴天等更好的天气条件，F1 分数超过 98%。...，提升精度，速度不变: NST (Negative Samples Training) 图3 负样本训练 + 感兴趣区域，提升速度，精度下降：ROI (Region Of Interest) 图4...与原生YOLOv5相比，检测尺寸为640时，CDNet 在 Jetson nano 上提高了5.13%的F1分数和10.7FPS的速度，检测尺寸为288时，提升为13.38%的F1分数和13.1FPS

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2023年为何YOLO成为最热门视觉检测技术？猫头虎带您揭秘其背后的原因！

从实时处理速度到准确率的大幅提升，YOLO在众多领域展现了其非凡的实力。本文将深入探讨YOLO的原理，实现方式，以及它如何在众多竞争技术中脱颖而出。...这种策略不同于之前的方法，如R-CNN，后者需要先选择区域，然后再对这些区域进行分类。YOLO将这两个步骤合二为一，极大地提高了处理速度。...YOLOv3和v4在多尺度检测、更深的网络架构方面进行了优化。YOLOv5则进一步提升了速度和准确度，同时简化了模型的部署。...一步处理：与传统方法不同，YOLO在单一网络中同时进行边界框的预测和类别判断，这种“一步到位”的策略极大地提高了处理速度。...R-CNN首先使用区域提议步骤（region proposal step），然后对这些提议的区域进行分类。

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利用增强现实与改进 YOLOv5 检测！

目前，基于深度学习的路面损害检测方法被广泛应用，包括基于回归分类的一阶段预测方法，如YOLO系列，以及基于区域建议的两阶段预测方法，如R-CNN系列。...为了应对这些挑战，研究团队进行了深入研究并取得了成果[59]。基于此，本研究进一步对CycleGAN和YOLOv5算法进行了改进，并提出了一种结合这两种算法的新路面损害检测方法。...其次，为了解决主干网络在损伤特征提取方面的不足，作者引入了一种卷积块注意力模块（CBAM）的注意力机制，以增强模型对感兴趣区域的特征提取。...本文中包含三种图像数据，如裂缝、坑洞和修补区域，使用CycleGAN可以生成现有数据中不常见或未涵盖的图像变体，例如不同大小、形状或严重程度的检测目标。...该模块减少了卷积乘法方法所需的计算开销，降低了其模块在复杂性和计算上的低效。因此，它被添加到优化网络结构中，以实现更快、更准确地捕获感兴趣区域。

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FastYolo 模型：高效目标检测的关键技术解析与应用实例

相比之下，传统的目标检测方法（如 Faster R-CNN）通常需要两阶段处理，耗时较长。FastYolo 继承了 YOLO 的高效性，同时进一步提升了模型的速度与性能。2....智能安防：在监控系统中，FastYolo 可实时检测可疑人员或异常行为，例如某人在特定区域内长时间滞留。通过整合报警系统，安保人员可以迅速作出反应。...医疗影像分析：在医疗领域，FastYolo 可用于分析 X 光片或 CT 图像，快速检测病变区域。例如，在肺癌筛查中，FastYolo 可高效标记可能的肿瘤位置，为医生提供辅助诊断。4....Head：执行最终的分类与回归任务，输出目标的类别和边界框。训练过程：FastYolo 的训练分为两个阶段：预训练阶段：模型在大规模数据集（如 COCO）上进行预训练，以学习通用特征。...FastYolo 的代码实现示例以下是一个简单的 FastYolo 推理代码示例，演示如何在 Python 环境中使用 FastYolo 进行目标检测：import cv2import numpy as

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河道水位识别系统

我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。...最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。图片YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。...具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。在预测类概率后，下一步进行非最大抑制，这有助于算法消除不必要的锚点。...图片YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...结构；Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数

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无参注意力+动态ROI的YOLO-APD突破复杂道路场景

一种新型方法利用车辆转向动力学定义自适应感兴趣区域（ROI），显著提升计算效率并将检测资源聚焦于与轨迹相关的区域，尤其在复杂道路场景如Type-S弯道中至关重要。...早期行人检测系统依赖于手动设计的特征，如Haar样式描述符和方向梯度直方图（HOG），这些特征常与支持向量机（SVMs）等分类器结合使用以识别感兴趣的对象。...与动态感兴趣区域（DROI）的集成除了核心网络评估外，本研究提出了一个概念框架，将YOLO-APD集成到一个利用车辆动态的系统中，如图7所示。...车辆转向角度传感器数据可动态计算与前方即时路径对应的感兴趣区域（ROI），尤其在Type-S类型道路转弯时具有重要意义，如图8所示。系统基于预测的车辆路径横向扩展关键区域，以适应更急的转弯。...结论本文提出基于YOLOv8的增强型物体检测网络YOLO-APD，专门针对复杂道路几何环境（如Type-S道路）中自动驾驶车辆的稳健高效行人检测进行优化。

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全新FPN开源 | CFPNet即插即用，助力检测涨点，YOLOXYOLOv5均有效

这些方法背后的统一原则是用适当的上下文信息为不同大小的每个目标分配感兴趣区域，并使这些目标能够在不同的特征层中被识别。像素或目标之间的特征交互很重要。...为了证明其优越性，在具有挑战性的MS-COCO数据集上进行了广泛的实验。结果验证了提出的CFP可以在最先进的YOLOv5和YOLOX目标检测基线上实现一致的性能增益。...然而，存储和重复提取每个区域提议的特征不仅在计算上昂贵，而且使得不可能捕获全局特征表示。为此，单阶段检测器通过生成边界框直接执行预测和区域分类。...现有的单阶段方法在特征提取的设计中具有全局概念，并使用主干网络提取整个图像的特征图来预测每个边界框。在本文中还选择了单阶段目标检测器（即YOLOv5和YOLOX）作为基线模型。...在实现中，在 X_4 和EVC之间，Stem块用于特征平滑，而不是直接在原始特征图上实现，如YOLOv5所示。Stem块由输出通道大小为256的7×7卷积组成，随后是批处理归一化层和激活函数层。

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改进YOLOv5的合成孔径雷达图像舰船目标检测方法

与二阶段算法相比, 其检测不需要生成候选区域, 大大提高了算法效率, 但其检测精度略低。针对上述两类算法的缺点, 学者们不断进行着改进优化。...一是直接改进所有C3模块, 使之在提取特征时就已侧重空间坐标位置信息; 二是将该注意力机制嵌入到主干段中的SPPF模块之前, 对总特征图进行CA机制处理, 以提取感兴趣的目标区域特征。...YOLOv5系列共分为五种网络架构, 区别仅在于网络规模和参数量的差异。通过调节深度因子和宽度因子, 改变主干段部分中的C3模块个数及其内部卷积核个数, 最终形成不同的网络深度和网络宽度。...在以第一幅图为代表的深海区域多目标情形下, 5种算法均可准确检测出所有目标。第二、第三、第四幅图分别为复杂背景大、中、小三种尺度下入港舰船检测结果。...综上可知, 在多种尺度的SAR图像中, 本文算法无论是对深海区域的离港舰船或是对处于复杂背景下的入港舰船, 相比原算法及其他对比改进算法都具有更高的检测精度, 更好的鲁棒性和更低的漏检/错检率。

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华中科大提出YOLOOC | 源于 YOLO又高于YOLO，任何类别都不在话下，误检已是过往

先前的方法依赖于强监督或弱监督的新类别数据来进行新类别检测，这并不适用于实际应用。我们构建了一个新的基准，其中新类别仅在推理阶段遇到。...至于VOC中缺少真实标签的问题，我们仅在Microsoft COCO数据集[17]上进行基准测试。...SPPNet [11] 中的空间金字塔池化（SPP）层允许 CNN 生成一个与输入图像/感兴趣区域的尺寸无关的固定长度表示。...Han等人[10]提出了一种在潜在空间中区分高/低密度区域的方法，基于一个共识，即新颖对象通常分散在低密度潜在区域，以检测新颖类别。在开放类别环境中的性能下降是由于过度拟合已知类别特征。...Performance on Open-Set Setup 此外，我们还进行了开放集实验。与关注发现新类别的开放词汇不同，开放集关注的是它感兴趣的对象（即已知类别）。

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工地人员安全带穿戴识别检测

工地人员作业安全带穿戴识别检测算法通过yolov5网络模型分析技术，工地人员安全带穿戴识别检测算法可以自动识别现场人员高空作业未佩戴安全带行为，通过AI技术推动现场安全作业智能化。...最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。...图片YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...结构；Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数...图片YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。

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Yolo-Z：改进的YOLOv5用于小目标检测（附原论文下载）

虽然我们的肉眼几乎可以立即提取上下文信息，即使是在很远的地方，但图像分辨率和计算资源的限制使得检测较小的对象（即在输入图像中占据小像素区域的对象）对机器来说是一项真正具有挑战性的任务和广阔的研究领域。...本研究探讨了如何修改流行的YOLOv5目标检测器以提高其在检测较小对象方面的性能，特别是在自主赛车中的应用。...由于目标检测器的性质，较小对象的细节在其卷积主干的每一层处理时失去了意义。在本研究中，“小物体”是指在输入图像中占据小像素区域的物体。...目前，已经有很多研究者努力改进对较小物体的检测[如An Evaluation of Deep Learning Methods for Small Object Detection]，但许多都围绕着图像的特定区域进行处理或集中在...在实验中，我们在所有尺度上分别对模型结构进行更改，并将每个模型视为不同的模型，以评估其效果。为了设置基线，我们训练并测试了YOLOv5四个未修改版本。

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使用 OpenCV 和 Tesseract 对图像中的感兴趣区域 (ROI) 进行 OCR

今晚，为梅西和莫德里奇熬夜！这个CV模型，让你猜球必赢

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裸露土堆智能识别检测系统

杀疯了！YOLO再突破，提速20倍！！

【目标检测】TPH-YOLOv5：基于transformer的改进yolov5的无人机目标检测

详细解读TPH-YOLOv5 | 让目标检测任务中的小目标无处遁形

应对遮挡挑战，北航提出新型 YOLOv5 模型表现优异！

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