对象检测算法，以实时速度处理图像 全卷积神经网络，输出边界框和类概率 快速且准确，适用于实时应用
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基于YOLO算法的游戏目标自动瞄准系统设计 本系统利用YOLO算法实现游戏场景下的目标自动瞄准功能。系统主要分为目标检测与定位、瞄准策略制定和动作控制三个模块。 目标检测与定位模块: 采用YOLO算法对游戏画面进行实时分析，识别并标记目标物体，获取其在画面中的位置信息。 瞄准策略制定模块: 根据目
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本项目包含图像检测和目标检测两部分，由QT和YOLO5s实现。已通过助教测试，运行正常。
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基于TensorFlow框架的YOLO v3模型，在Windows系统环境下完整运行，包含训练和测试代码示例，轻松上手，快速搭建目标检测应用。
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YOLO（You Only Look Once）是一种广泛应用于计算机视觉领域的人工智能算法，尤其在目标检测方面表现出色。这个"yolo开发人工智能小程序"项目显然旨在利用YOLO算法创建一款小型应用程序，可能是为了快速识别图像中的特定对象。让我们深入探讨YOLO算法以及如何将其
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C++调用yolo和tesseract实现开放世界文字识别，具体思路为利用yolo（darknet框架，可选v3,v4,v7）定位包含文字的ROI，通过1霍夫曼线检测识别矩形边框排除开放世界中常存在的边框干扰如车牌，标签等；将文字方向旋转正确后调用tesseract的语言包进行识别，终端输出结果。
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