Yolov5

1、随着 5G 技术的发展,其高带宽、低时延和高密度接入特点,促使云计算模式向“云-管-端”模式改变,边缘计算作为终端关键技术对人工智能算法在算力有限的终端上的部署成为关键。
以苗圃验收环节中松树株数识别的视频检.。

2、针对矿区输电线路图像背景复杂、鸟类目标较小、目标聚集检测困难的问题，提出一种改进的 目标检测算法进行矿区输电线路鸟群检测。
首先，针对矿区输电线路图像中不同尺度的目标，使用 算法来聚类锚框，以生成更符.。

3、遥感图像目标检测是遥感图像解译的一个重要组成部分，如何快速、高效地从地物种类多、背景复杂的遥感图像中进行目标检测是一个待解决的问题。
针对以上问题提出了一种基于Yolov5s改进的目标检测算法，首先将骨干网.。

4、市场主流基于传统图像处理的足部尺寸测量算法存在工作运行效率低、测量结果误差大等问题针对该问题，本文提出一种基于深度学习与传统图像处理相结合的足部尺寸测量系统首先，使用 （）检测出 纸的有效区域，再采.。