用yolo检测可见光行人同时还能检测进红外行人
检测两种类别。
近红外行人与可见光行人的差别不是太大，模型能区分开吗
如何用yolo检测可见光行人同事还能检测进红外行人检测两种类别？
近红外行人与可见光行人的差别不是太大，模型能区分开吗
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爱晚乏客游 2022-07-18 15:40关注区分是区分什么？区分图片是可见光下还是红外光下？看你的图片都是灰色的，基本上不能区分出来原图是红外光还是正常可见光的
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- 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
- 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：
- 2021-07-02 20:01回答 1 已采纳 经验之谈 最简单有效的方案，增大尺度分割图像（样本非常小的时候）YOLOV5做前端，后连接RoiHead
- 2023-10-21 00:30林聪木的博客 近年来，目标检测、跟踪与识别在智慧城市交通建设、智能安防与司法鉴定、无人驾 驶以及医学肿瘤识别等领域应用广泛，包括伴随人工智能崛起而蓬勃发展的行人识别技 术。行人识别的目标是判断图像或视频中是否存在行人...
- 2022-07-19 09:36回答 1 已采纳 你在这里面存肯定是有目标才会进入for循环，把存图的代码提到for循环外面去即可
- 2023-03-28 11:02回答 1 已采纳 这里加上一句看下
- 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。
- 2023-10-23 00:30林聪木的博客 数据集对于图像检测与识别至关重要，本文将数量较少、质量较低的红外图像...表3.5表示可见光模态各数据集图像数量，其中生成可见光行人图片共5200张，其 中低照度图像2389张，雨雪雾图像2811张，并整合成为VIS数据集。
- 2021-07-25 15:51回答 2 已采纳 NMS的阈值设置问题了，可以调整一下NMS的阈值或者IoU的阈值试试看下
- 2022-02-28 14:24回答 1 已采纳 根据返回结果吧。返回结果中如果包含人 和 车，就处理，否则就不处理
- 2023-02-05 10:14回答 2 已采纳 准确率高，召回率低，这表明你标注数据的原则可能存在遗漏，被漏检的数据是否跟背景（未吸烟）相似？你检测吸烟的逻辑是什么样的？
- 2023-12-08 00:08Dneccc的博客 可见光+红外双模态数据集
- 2022-04-21 22:20回答 2 已采纳 一般来说用之前的权重文件当作预训练模型是有助于提高一些准确率的，前提条件是你的新数据对于旧数据集来说是新的数据分布（除非新数据和旧数据差不多，不然增加数据量可以增大数据分布区间的）
- 2023-06-10 00:15林聪木的博客 计算机视觉是一门赋予机器视觉能力的科学。通过外围设备获得图像...在目标检测领域，可见光图像在成像的过程中容易受到光照环境的影响，在光照不足或者有强光干扰的情况下，图像成像质量急剧下降，容易产生错检或者。
- 2022-08-24 18:51hllyzms的博客 与传统的基于可见光的行人检测任务相比，红外成像抗干扰能力强、受光线和恶劣天气影响小，具备全天时工作的能力。但是红外图像对比度较低、纹理特征弱、干扰大，行人目标在强噪声和相似背景的影响下，成为弱小目标；...
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