YOLO V1目标检测论文精读
YOLO算法是单阶段目标检测的经典算法，能实现快速、实时、高精度的图像识别和目标检测。几乎所有人工智能开发者都要使用YOLO为各行各业开发计算机视觉应用。从2016年到2021年，YOLO已更新换代5个版本，都是在YOLOV1最初版本基础上改进升级，弄懂YOLOV1非常重要。但网上的博客和教程都没能把关键问题讲清楚，甚至没有人认真读懂了原始论文。所以子豪兄决定亲手解决这个问题，用了一年多时间做出这个视频。目录：综述、作者介绍、算法精讲、作者讲座、原始论文精读。公众号 人工智能小技巧 回复 YOLOV1下载论文笔记、资料、扩展阅读
MATLAB玩转树莓派智能硬件，部署人工智能算法
公众号 人工智能小技巧 回复 MATLAB 免费下载代码使用MATLAB的硬件扩展工具箱，支持树莓派、Arduino、SDR天线、FPGA、ASIC、SOC等各种硬件开发板，你可以快速搭建嵌入式集成电路、智能家居和无线通信系统，打造自己的硬件宇宙。案例一：通过WiFI无线远程控制树莓派案例二：点亮LED灯案例三：调用树莓派上的USB摄像头，部署图像边缘检测算法案例四：调用树莓派上的USB摄像头，部署人脸检测算法软件版本，桌面端R2020a，在线端R2021b
基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测
基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与视觉测量，实现轨面光带、剥离掉块、波浪磨耗、疲劳裂纹、扣件螺栓的计数及尺寸测量。毕业论文：钢轨表面伤损细粒度图像识别与检测系统。轨面伤损数据集Rail-5k论文：https://arxiv.org/abs/2106.14366同济大学交通运输工程学院 铁道系 张子豪