最近想自学一下机器学习和视觉，想要通过 YOLO 来完成一个小项目，主要是能够判断一个运动员其是否持球，是否在进攻以及是否处于防守状态等，以及根据篮球投射轨迹预判进球概率的操作。
我不知道 YOLO 是否可以实现？是否还需要其他知识，工具等需要去学习来帮助YOLO 完成？有没有一个比较线性的学习路线？
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- 2021-05-11 10:28回答 1 已采纳 parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') defau
- 2023-03-06 16:26回答 4 已采纳 点击这个文件 改成紫色的 https://blog.csdn.net/SSS__jq/article/details/123458804
- 2022-09-08 10:56回答 1 已采纳 并不是哦，保存结果再官方例程文件是有写得，c端和python都是一样的，用探针，而且c端不需要改了，就是deepstream-app.c那个文件，而python需要自己加，具体的可以看我这篇：
- 2023-02-07 17:19未来GIS实验室的博客 目标检测广泛应用于城市安防、自动驾驶、遥感解译等领域，基于深度学习...近年来，单阶段目标检测YOLO系列架构在众多方法中脱颖而出，有成为主流的趋势，本文对AI目标检测总体发展脉络进行简要梳理，见证YOLO的发家史。
- 2021-07-29 16:06回答 2 已采纳 用滑动窗口，620x620大小,h和w步长可以设置成600（20像素重叠，用于保证物体完整），用窗口图片遍历全部大图检测，然后把结果加上窗口偏移值显示会原来的图片。
- 回答 4 已采纳 是的，每个格子只预测一类，这也是yolov3存在的固有缺陷，如果一个格子里存在多目标的话，只能识别一个
- 2023-03-14 01:12回答 3 已采纳 unity本身不知道有没有带神经网络的库，没用过就不是很清楚，不过另外一条通用的路子肯定是可以的。那就是将训练好的模型转成onnx，到这一步就可以用opencv或者onnxruntime之类的第三方库
- 钱多多先森的博客 研究发现，目标检测算法中，正负样本的比例对于模型的优化起到了非常重要的作用...并且，一般情况下，GT中标记的bbox是比较少的，anchor要与其匹配，满足条件的才能够被标记为阳性，否则就会被标记为阴性，或者被丢弃。
- 2022-04-18 21:19回答 1 已采纳 有了模型可以移植，但是也要保证能加载成功这个模型，也就是还是需要一定的环境，不必要和训练时的环境一模一样 望采纳
- 2022-04-26 06:39回答 2 已采纳 全部都要标注，如果你的识别任务是识别某一种，只需要标注此种目标，不同类目标不需要标注，望采纳！谢谢
- 2022-01-20 10:09回答 1 已采纳 看你需求，yolo是目标检测，mask rcnn是实例分割，目标检测和实例分割的区别可以看这张图 你要是只要知道有没有缺陷，缺陷大致位置的话直接上yolo，检测结果就是一个矩形框和一个类别。如果你要
- 2024-02-07 16:52王红臣同学的博客 YOLO（You Only Look Once）是一种用于目标检测的深度学习模型，旨在实时检测图像或视频中的多个对象。与传统的目标检测方法不同，YOLO一次性处理整个图像，而不是通过滑动窗口或区域提议进行多次检测。这种方法使得...
- 2022-04-25 20:48回答 1 已采纳 不是说你说它是red bucket就认识了，一般还要标注出桶的坐标，red的范围
- 2024-02-25 00:30林聪木的博客 2020年4月，桂林理工大学肖磊[ 27]为了提升压敏电阻元器件主体和针脚的 缺陷识别准确度，提出了一种改进的AlexNet网络，并做了正则化调整，缺陷 识别率达到97.58%，平均一个样本检测时间为17ms。但是该模型具有...
- 2024-01-07 00:30林聪木的博客 人工神经网络是通过模拟生物的神经系统建立的数学模型。在人工神经网络诞生 之后，学者通过反向传播算法和权值共享的卷积神经层相结合研究出了卷积神经网络， 并且成功地实现了手写字符的识别。卷积神经网络是一种...
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