使用 Yolo-NAS 轻松进行对象检测

主要观点总结

文章介绍了如何使用Python和YOLO-NAS进行对象检测，包括加载预训练模型、在图像和视频上运行YOLO模型进行对象检测和分割等步骤。

关键观点总结

关键观点1: YOLO（You Only Look Once）是计算机视觉领域中的一种对象检测算法，自推出以来经过多次迭代改进。

YOLO通过改进底层深度学习模型的架构、实施提高性能的替代方案，如数据增强技术，并改进小对象的检测机制，提高了对象检测的准确性和速度。

关键观点2: 使用YOLO-NAS进行对象检测，需要先加载预训练模型。

在文章中，通过super_gradients库加载了COCO预训练模型。然后，使用torchinfo库查看模型架构。

关键观点3: YOLO模型能够在图像和视频上进行对象检测和分割。

通过降低置信度阈值，可以检测到更多的对象，但也可能导致误分类。对于更拥挤的场景或更细小/更小的对象，YOLO模型的分割性能可能会受到限制。

关键观点4: 文章还介绍了如何在交通视频上进行对象检测。

通过使用YOLO-NAS模型，可以容易地分割交通视频中的对象。但需要注意的是，根据本地系统的配置和GPU的可用性，处理视频可能需要一些时间。

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转载自： 小白玩转Python 编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能 学习如何使用 Python 和 yolo-NAS 进行对象检测。YOLO（You Only Look Once，你只看一次）彻底改变了计算机视觉领域。YOLO 的第一个版本由 Joseph Redmon 等人在 2016 年发布，它在速度和准确性方面都打破了基准。在对象检测方面，YOLO 一直是数据科学家和机器学习工程师的最爱，并且当涉及到图像中实体的分割时，它是首选的模型。自从它推出以来，YOLO 经过多次新迭代，改进了以前版本的几个缺点，即： · 改进了底层深度学习模型的架构。 · 实施了提高性能的替代方案，如数据增强技术。 · 将原始的 YOLO 代码迁移到使用 pytorch 训练和部署框架。 · 改进了小对象的检测机制。 需要意识到的一件重要事情是，每个计算机视觉和对象检测模型都是根据两个参数进行评估的：准确性（由与计算机 ………………………………