YOLOv2网络相关论文
近年来,随着计算机视觉技术的快速持续发展,目标跟踪方法在军事作战、医疗诊治等领域得到广泛的应用,被视为计算机视觉技术研究中......
针对密集人群场景的行人检测中,由于行人密度大,遮挡程度高,行人姿态变化造成的现有行人检测方法鲁棒性差的问题,提出一种简单有效......
目标检测算法在国防安全、交通运输监测和医疗研究等领域都有着非常广泛的应用前景。基于深度学习的目标检测算法是对目标物体提取......
在果园场景下,由于光照的多样性、背景的复杂性及芒果与树叶颜色的高度相似性,特别是树叶和枝干对果实遮挡及果实重叠,给未成熟芒......
使用传统的YOLOv2网络训练出来的行人检测模型在背景简单以及行人遮掩不严重的情况下,检测效果良好,但是当背景复杂以及行人遮掩严......
目的为了提高扫地机器人的自主性和智能化程度,为扫地机器人配备视觉传感器,使其获得视觉感知能力,通过研究有效的垃圾检测分类模......
为了提高在复杂环境下检测遗留物体的准确度和实时性,提出了一种基于改进YOLOv2网络的遗留物检测算法。该算法在YOLOv2网络结构基......
