使用 Yolo-NAS 轻松进行对象检测

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 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（由与计算机视觉分割相关的指标定义） ………………………………