YOLO、SSD和Faster R-CNN三种方案实现物体识别的对比

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 本文旨在开发一个能够准确检测和分割视频中物体的计算机视觉系统。我将使用最先进的三种SoA（State-of-the-Art）方法：YOLO、SSD和Faster R-CNN，并评估它们的性能。然后，我通过视觉分析结果，突出它们的优缺点。接下来，我根据评估和分析确定表现最佳的方法。我将提供一个链接，展示最佳方法在视频中的表现。 1. YOLO（You Only Look Once） YOLOv8等深度学习模型在机器人、自动驾驶和视频监控等多个行业中变得至关重要。这些模型能够实时检测物体，并对安全和决策过程产生影响。YOLOv8（You Only Look Once）利用计算机视觉技术和机器学习算法，以高速度和准确性识别图像和视频中的物体。这使得高效且准确的物体检测成为可能，这在许多应用中至关重要（Keylabs, 2023）。 实现细节 我创建了一个run_model函数来 ………………………………