【i阿极送书——第六期】《YOLO目标检测》

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作者：i阿极

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大家好，我i阿极。喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持

专栏案例：机器学习案例
机器学习(一)：线性回归之最小二乘法
机器学习(二)：线性回归之梯度下降法
机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预测
机器学习(四)：基于KNN算法对鸢尾花类别进行分类预测
机器学习(五)：基于KNN模型对高炉发电量进行回归预测分析
机器学习(六)：基于高斯贝叶斯对面部皮肤进行预测分析
机器学习(七)：基于多项式贝叶斯对蘑菇毒性分类预测分析
机器学习(八)：基于PCA对人脸识别数据降维并建立KNN模型检验
机器学习(十四)：基于逻辑回归对超市销售活动预测分析
机器学习(十五)：基于神经网络对用户评论情感分析预测
机器学习(十六)：线性回归分析女性身高与体重之间的关系
机器学习(十七)：基于支持向量机（SVM）进行人脸识别预测
机器学习(十八)：基于逻辑回归对优惠券使用情况预测分析
机器学习(十九）：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析
机器学习(二十)：LightGBM算法原理（附案例实战）
机器学习(二十一)：基于朴素贝叶斯对花瓣花萼的宽度和长度分类预测
机器学习(二十二)：基于逻辑回归（Logistic Regression）对股票客户流失预测分析

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一、好书推荐

随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。好书推荐｜《YOLO目标检测》涵盖众多目标检测框架，附赠源代码和全书彩图！

二、本书的特色

1.全面：涵盖6个常用目标检测框架（YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOX、YOLOv7）的发展状况、技术原理和代码实现。
2.流行：涵盖3个流行目标检测框架（DETR、YOLOF 和 FCOS）的网络结构、技术原理和代码实现。
3.复现：每个代码实现章节均配备完整的YOLO项目代码，帮助读者轻松复现、优化和调试项目代码。
4.丰富：附赠丰富的目标检测项目代码和全书彩图文件，帮助读者更直观地理解YOLO目标检测。

三、图书简介

本书主要介绍基于视觉的YOLO框架的技术原理和代码实现，并讲解目标检测领域中的诸多基础概念和基本原理，在YOLO框架的基础上介绍流行目标检测框架。本书分为4个部分，共13章。
第1部分介绍目标检测领域的发展简史、主流的目标检测框架和该领域常用的数据集。
第2部分详细讲解从YOLOv1到YOLOv4这四代YOLO框架的网络结构、检测原理和训练策略，以及搭建和训练的YOLO框架的代码实现。
第3部分介绍两个较新的YOLO框架——YOLOX和YOLOv7，着重讲解其设计理念、网络结构和检测原理。
第4部分介绍DETR、YOLOF和FCOS在内的流行目标检测框架和相应的代码实现。本书侧重目标检测的基础知识，包含丰富的实践内容，是目标检测领域的入门书，适合对目标检测领域感兴趣的初学者、算法工程师、软件工程师等人员学习和阅读。

四、作者简介

1.杨建华，哈尔滨工业大学在读博士，主要研究方向为基于视觉的目标检测与人体时空行为分析，长期耕耘于多个知乎专栏（知乎ID：Kissrabbit）。
2.李瑞峰，哈尔滨工业大学教授、机器人研究所副所长，中国人工智能学会智能机器人专业委员会秘书长，黑龙江省机器人学会理事长。

五、代码示例

使用以下简化的Python代码作为YOLO目标检测的基础：

import cv2
import numpy as np

# 加载YOLO模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
layer_names = net.getUnconnectedOutLayersNames()

# 读取图像
image = cv2.imread("example.jpg")
height, width, _ = image.shape

# 将图像传递给模型进行检测
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(layer_names)

# 解析模型输出
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
    for detection in out:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > 0.5:
            center_x = int(detection[0] * width)
            center_y = int(detection[1] * height)
            w = int(detection[2] * width)
            h = int(detection[3] * height)

            x = int(center_x - w / 2)
            y = int(center_y - h / 2)

            class_ids.append(class_id)
            confidences.append(float(confidence))
            boxes.append([x, y, w, h])

# 应用非极大值抑制
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)

# 绘制边界框
for i in range(len(boxes)):
    if i in indices:
        x, y, w, h = boxes[i]
        label = str(classes[class_ids[i]])
        confidence = confidences[i]
        color = (0, 255, 0)  # 绿色边界框
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
        cv2.putText(image, f"{label} {confidence:.2f}", (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)

# 显示结果
cv2.imshow("YOLO Object Detection", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码假设你已经下载了YOLO的权重文件（yolov3.weights）、配置文件（yolov3.cfg）和类别名称文件（coco.names）。这些文件可以从YOLO官方网站或其他资源中获取。确保你的环境中有OpenCV等必要的库。此外，这只是一个简化的例子，实际应用中可能需要更多的配置和调整。
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注意:非书本代码示例

六、活动

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🎉活动时间：截止到 2024-01-01 14:00:00
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ps:一定要关注博主，不然中奖后将无效
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