基于YOLO网络的数据采集与标注
随着数据量爆炸性的增长与机器性能的不断提高,基于卷积神经网络的目标检测技术愈发火热.YOLO(You Only Look Once)是基于回归的卷积神经网络的目标检测方法,其被得到广泛使用.对于个人使用YOLO网络训练模型而言,若想达到目标检测的目的,就必须拥有大量有效的数据,因此数据的采集与预处理也就变得尤为重要.首先介绍卷积神经网络的构造与原理,再延伸至YOLO网络的特点分析,以课题组项目中扫地机器人识别物为例子,介绍如何为自己的YOLO网络进行数据采集与标注,最后进行总结与展望.
卷积神经网络、YOLO网络、数据采集、标注
TP183(自动化基础理论)
2019-02-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
22-25,52