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https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git
【框架介绍】
Yolov7是一种目标检测算法#xff0c;全称You Only Look Once version 7。它是继Yolov3和Yolov4之后的又一重要成果#xff0c;是目标检测领域的一个重要里程碑。
Yolov7在算法结构上继承了其前…【官方框架地址】
https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git
【框架介绍】
Yolov7是一种目标检测算法全称You Only Look Once version 7。它是继Yolov3和Yolov4之后的又一重要成果是目标检测领域的一个重要里程碑。
Yolov7在算法结构上继承了其前作Yolov3和Yolov4的设计思想但在许多方面进行了优化和改进。它采用了深度学习技术利用卷积神经网络对图像进行特征提取并通过一系列的算法步骤实现对目标物体的检测和识别。
相比于之前的版本Yolov7在检测精度和速度上都有了显著的提升。它采用了更深的网络结构增加了更多的特征层次提高了特征提取的精度。同时Yolov7还采用了多尺度特征融合技术将不同尺度的特征进行融合增强了模型对不同大小目标的检测能力。
此外Yolov7还引入了一些新的技术手段如注意力机制和上下文信息编码等进一步提高了检测的准确性和鲁棒性。这些技术的引入使得Yolov7在各种复杂场景下都能表现出色成为目标检测领域的一个重要里程碑。
总的来说Yolov7是一种高效、准确的目标检测算法它在速度和精度上都达到了较高的水平。随着深度学习技术的不断发展我们有理由相信Yolov7将继续引领目标检测领域的发展为人们的生活和工作带来更多的便利和价值
CRNNConvolutional Recurrent Neural Network是一种常用于序列化文本识别的深度学习模型由卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN和转录层CTC组成。CRNN模型通过结合CNN和RNN的优点能够有效地处理图像中的序列化文本包括识别、转录和校正等任务。
CRNN模型的主要结构包括三个部分卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN和转录层CTC。
卷积神经网络CNN用于提取输入图像的特征。通过卷积操作CNN能够从图像中提取局部特征并通过池化操作降低特征图的维度从而减少计算量并提高模型的泛化能力。循环神经网络RNN用于处理序列化数据。在CRNN模型中RNN通常采用LSTMLong Short-Term Memory或GRUGated Recurrent Unit等变体能够有效地捕获序列中的长期依赖关系。转录层CTC用于将RNN的输出转换为文本序列。CTC通过动态规划算法将RNN的输出序列转换为最可能的文本序列。
CRNN模型在文本识别任务中具有广泛的应用包括车牌识别、路标识别、光学字符识别等。此外CRNN模型还可以与其他技术相结合如注意力机制、Transformer等进一步提高模型的性能和准确率。 【效果展示】 【实现部分代码】
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Diagnostics;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;
using OpenCvSharp;namespace FIRC
{public partial class Form1 : Form{Bitmap bmp null;PlateManager pm new PlateManager();public Form1(){InitializeComponent();}private void button1_Click(object sender, EventArgs e){OpenFileDialog openFileDialog new OpenFileDialog();openFileDialog.Filter 图文件(*.*)|*.jpg;*.png;*.jpeg;*.bmp;openFileDialog.RestoreDirectory true;openFileDialog.Multiselect false;if (openFileDialog.ShowDialog() DialogResult.OK){if(bmp!null){bmp.Dispose();}bmp new Bitmap(openFileDialog.FileName);pictureBox1.Image bmp;}}private void button2_Click(object sender, EventArgs e){if(pictureBox1.Imagenull){return;}Stopwatch sw new Stopwatch();sw.Start();var result pm.Inference(bmp);sw.Stop();this.Text 耗时 sw.Elapsed.TotalSeconds 秒;var resultImg pm.DrawImage(bmp,result);pictureBox2.Image resultImg;}private void Form1_Load(object sender, EventArgs e){pm.LoadWeights();}private void btn_video_Click(object sender, EventArgs e){VideoCapture capture new VideoCapture(0);if (!capture.IsOpened()){Console.WriteLine(video not open!);return;}Mat frame new Mat();var sw new Stopwatch();int fps 0;while (true){capture.Read(frame);if (frame.Empty()){Console.WriteLine(data is empty!);break;}sw.Start();var bmp OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(frame);var result pm.Inference(bmp);var resultImg pm.DrawImage(bmp, result);var resultMat OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToMat(resultImg);sw.Stop();fps Convert.ToInt32(1 / sw.Elapsed.TotalSeconds);sw.Reset();Cv2.PutText(resultMat, FPS fps, new OpenCvSharp.Point(30, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1.0, new Scalar(255, 0, 0), 3);//显示结果Cv2.ImShow(Result, resultMat);int key Cv2.WaitKey(10);if (key 27)break;}capture.Release();}}
}【视频演示】
https://www.bilibili.com/video/BV1i5411y7FK/?vd_source989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee 【源码下载】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88781345 【测试环境】
VS2019.netframework4.7.2
