人工智能YOLO V2 图像识别实验报告
基于YOLO模型图像识别研究综述
基于YOLO模型图像识别研究综述随着深度学习技术的发展，图像识别已经取得了长足的进步。
基于深度学习的目标检测技术为图像识别带来了革命性的变化。
而在目标检测技术中，YOLO（You Only Look Once）模型因其快速、高效的特点而备受瞩目。
本综述论文将对基于YOLO模型的图像识别研究进行综述，分析其优势和挑战，以及最新的研究进展。
一、YOLO模型简介YOLO模型是由Joseph Redmon等人于2016年提出的一种目标检测算法。
与传统的目标检测算法不同，YOLO模型采用单个神经网络进行端到端的训练，可以在一次前向传播中直接预测边界框和类别概率。
这一特点使得YOLO模型在速度上具有很大优势，能够实现实时目标检测。
YOLO模型还采用了多尺度的特征图来增强对小物体的检测能力，使得其在目标检测的精度上也有所突破。
1. YOLOv1YOLOv1是YOLO模型的第一个版本，它采用全连接层直接预测目标的类别和位置，通过将输入图像划分为S×S个格子，每个格子负责检测位于该格子内的目标。
虽然YOLOv1在速度上具有很大优势，但是其在小目标检测和定位精度上存在一定的问题，且对重叠目标的检测效果不佳。
2. YOLOv2为了改善YOLOv1的缺点，YOLOv2在网络结构上进行了一定的优化。
引入了多尺度的特征图来增强对小目标的检测能力。
使用了batch normalization和高分辨率的输入图像来提高检测精度。
YOLOv2还采用了锚定框来提高对不同比例目标的检测效果。
这些改进使得YOLOv2在性能上有了较大的提升，成为了目前应用较为广泛的版本。
三、基于YOLO模型的图像识别应用基于YOLO模型的图像识别技术已经在各个领域得到了广泛的应用。
在智能交通领域，YOLO模型可以实现车辆检测、行人检测等功能，为自动驾驶、交通监控等场景提供了重要支持。
在工业生产领域，YOLO模型可以实现对产品瑕疵的检测，提高产品质量和生产效率。
人工智能算法在像识别中的应用实验报告
人工智能算法在像识别中的应用实验报告人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究和开发能够模仿、模拟和实现人类智能的理论、方法、技术及应用系统。
人工智能在各个领域都有广泛的应用，其中像识别作为其中之一的关键技术，正发挥着越来越重要的作用。
本实验报告旨在介绍人工智能算法在像识别中的应用，从算法原理、实验设计、实验结果和展望四个方面进行讨论。
一、算法原理1. 深度学习算法深度学习是一种以人工神经网络为基础的机器学习方法，其核心思想是通过多层的非线性变换，将高维的输入数据映射到输出结果。
深度学习在像识别中的应用主要基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），它通过卷积层和池化层的堆叠，提取图像的特征表示，并通过全连接层进行分类。
2. 支持向量机算法支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种监督学习算法，其主要思想是找到一个超平面，使得该超平面与不同类别的像素点之间的间隔最大化。
SVM在像识别中的应用主要通过构建分类器，将图像像素划分为不同的类别。
二、实验设计本实验选用了一个包含1000张带有标签的图像数据集，其中包含了不同种类的物体。
实验设计如下：1. 数据预处理首先对图像进行预处理，包括降噪、灰度化和图像增强等操作，以提高算法的准确性和稳定性。
2. 算法训练基于深度学习算法和支持向量机算法，分别进行像识别的算法训练。
通过对数据集的学习和调优，提高算法的性能。
3. 精度评估通过将训练好的算法应用于测试数据集，计算算法的精确度、召回率、F1值等指标，评估算法的性能。
三、实验结果经过实验设计和测试，得到了以下实验结果：1. 深度学习算法利用深度学习算法进行像识别，得到了90%的准确率。
该算法在图像特征提取和分类上表现出色，对不同种类物体的识别效果较好。
2. 支持向量机算法利用支持向量机算法进行像识别，得到了85%的准确率。
基于YOLO模型图像识别研究综述
基于YOLO模型图像识别研究综述引言随着人工智能技术的不断发展，图像识别成为了人工智能领域的一个热门研究方向。
近年来，基于YOLO（You Only Look Once）模型的图像识别技术备受关注，该技术以其快速的识别速度和较高的准确性受到了学术界和工业界的认可。
本文将对基于YOLO模型的图像识别研究进行综述，以期能够全面了解目前该领域的最新进展和未来的发展方向。
一、YOLO模型的基本原理YOLO（You Only Look Once）模型是一种端对端的实时目标检测模型，其核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题。
YOLO模型通过将整张图像划分为多个网格单元，并预测每个网格单元中是否包含目标物体以及目标物体的边界框和类别信息，从而实现对图像中目标物体的快速准确定位和识别。
相比传统的目标检测算法，YOLO模型不需要在不同的尺度下进行多次检测，因而具有更快的识别速度和更高的实时性。
二、YOLO模型的改进和优化随着YOLO模型的出现和广泛应用，研究者们也不断对其进行改进和优化。
目前已经涌现出了多个版本的YOLO模型，例如YOLOv2、YOLOv3和YOLOv4等。
这些改进版的YOLO模型在网络架构、特征提取、损失函数设计以及训练技巧等方面都有不同程度的改进，从而取得了更好的识别效果和性能表现。
值得一提的是，YOLOv4模型是目前最先进的版本，它结合了更深的网络结构、更先进的特征提取技术和更准确的损失函数设计，使得模型在目标检测任务上取得了更好的效果。
除了对网络结构的改进外，研究者们还利用注意力机制、网络剪枝和轻量化等技术对YOLO模型进行了优化，使得模型在保持较高识别准确率的具有更小的参数量和更快的推理速度。
这些优化技术使得YOLO模型在嵌入式设备和移动端应用中更加实用和高效。
三、YOLO模型在不同领域的应用基于YOLO模型的图像识别技术在各个领域都有着广泛的应用。
在智能交通领域，YOLO 模型可以用于车辆识别和行人检测，实现交通流量统计和交通违法抓拍等功能。
人工智能像识别实验报告
人工智能像识别实验报告人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使计算机能够模拟和实现人类智能的学科。
其中，人工智能在图像处理领域的应用备受关注，特别是像识别方面的研究。
本实验旨在通过人工智能技术实现对图像中的物体进行像识别，以探索该技术在实际应用中的效果与限制。
1. 实验背景像识别是指通过计算机视觉技术，使用人工智能算法训练模型，使其能够自动对图像中的物体进行分类和识别。
像识别技术的发展，为许多领域带来了巨大的潜力与机遇。
例如，在医学影像领域，人工智能像识别可以辅助医生对肿瘤、病变等进行自动检测和识别，提高早期发现的准确率；在工业领域，人工智能像识别可以应用于自动化生产线，实现对产品质量的自动监测与控制。
2. 实验步骤（1）数据采集与准备：在本实验中，我们选择了一个包含不同类别物体的图像数据集，共包含1000张图片。
根据图像数据的特征，标注了每个物体对应的像素位置与类别。
（2）数据预处理：将原始图像数据进行预处理，包括图像灰度化、尺寸调整、减去均值等操作，以便于后续模型的训练与测试。
（3）模型选择与训练：根据实验需求，我们选择了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为像识别模型，并利用标注的图像数据集进行模型的训练，通过迭代优化模型参数，使其能够准确地对图像中的物体进行识别。
（4）测试与评估：使用一部分未参与模型训练的图像数据作为测试集，对训练好的模型进行测试，并统计模型在测试集上的准确率、召回率等评价指标，以评估模型的性能和效果。
3. 实验结果与分析经过对数据集的训练与测试，我们得到了模型在像识别任务上的性能指标。
在测试集上，模型的准确率达到了95%，召回率达到了92%。
这说明该模型能够较为准确地对图像中的物体进行识别。
然而，在进一步分析中，我们也发现了一些问题与限制。
首先，对于图像中存在遮挡、模糊等情况的物体，模型的识别准确率较低。
基于YOLO模型图像识别研究综述
基于YOLO模型图像识别研究综述YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的实时图像识别模型，其独特之处在于将图像识别问题转化为一个回归问题，因此可以极大地提高图像识别的效率和准确率。
本文将为您综述基于YOLO模型的图像识别研究。
我们将从YOLO的基本原理开始介绍。
YOLO将图像分割为多个网格，并对每个网格进行预测。
每个网格负责预测一个或多个物体的边界框（bounding box）和类别。
这种单次检测的方式使得YOLO能够实时地进行图像识别，具有很高的效率。
随后，我们将介绍YOLO模型的发展历程。
YOLO诞生于2016年，经过不断的改进和优化，目前已经发展到YOLOv4版本。
YOLOv4在准确率和速度上都有了上升，成为目前最先进的实时图像识别模型之一。
接着，我们将介绍一些基于YOLO模型的图像识别应用。
首先是交通标志检测。
由于YOLO模型的高效性和准确性，它可以用于实时的交通标志检测，提高驾驶的安全性。
其次是人体姿势估计。
YOLO模型能够准确地识别人体的关键点，从而实现人体姿势估计，具有广泛的应用前景。
YOLO模型还可以用于视频目标跟踪、工业质检等领域。
我们还将介绍一些基于YOLO模型的改进方法。
YOLOv2使用了更深的网络结构，引入了anchor boxes来提高边界框的预测准确度。
YOLOv3进一步改进了YOLOv2的网络结构，引入了多尺度预测和特征金字塔网络，提高了在不同尺度上的识别效果。
而YOLOv4则进一步改进了YOLOv3的网络结构，使用了更大的输入图像尺寸和更深的网络结构，提高了识别准确率和速度。
我们将展望基于YOLO模型的图像识别研究的未来发展方向。
随着计算机视觉和深度学习的快速发展，我们可以预见，基于YOLO模型的图像识别将继续取得重要进展。
未来可能会进一步提高模型的准确率和速度，拓展其应用范围，同时也需要解决一些挑战，如遮挡物体的识别和复杂场景下的准确识别问题。
图像目标检测实验报告
图像目标检测实验报告一、实验简介图像目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在通过使用机器学习和深度学习技术，自动识别和定位图像中的目标对象。
本实验的目标是利用目标检测算法检测图像中的目标，并对检测结果进行评估和分析。
二、实验设计本实验采用了常用的目标检测算法YOLO（You Only Look Once）作为实现基准。
YOLO算法是一种基于卷积神经网络的实时目标检测算法，在速度和准确率上都具有较好的表现。
实验步骤如下：1. 数据集准备：选择一个包含目标对象的图像数据集，并标注目标对象的位置和类别信息。
2. 网络训练：使用YOLO算法对准备好的数据集进行训练，得到目标检测模型。
3. 目标检测：使用训练好的模型对新的图像进行目标检测。
4. 结果评估：计算目标检测结果的评估指标，如准确率、召回率等。
5. 结果分析：分析实验结果，讨论算法的优缺点以及改进方向。
三、实验结果经过实验，我们得到了以下结果：在所选的数据集上，YOLO算法的平均检测准确率为85%。
该算法能够在较短的时间内对目标对象进行检测，并给出较为准确的位置和类别预测。
四、结果评估与分析根据实验结果，我们可以看出YOLO算法在检测目标对象方面具有较高的准确率。
然而，在某些复杂场景中，算法可能会出现漏检或误检的情况。
这些问题可能与数据集的质量、训练参数的选择有关。
此外，YOLO算法在速度上具有一定优势，可以实现实时目标检测，但在一些要求更高准确率的应用场景中可能会受到限制。
因此，在实际应用中需要根据具体需求来选择合适的目标检测算法。
对于改进方向，可以考虑以下几个方面：1. 数据集的增强：可以尝试引入更多样的数据集，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
2. 网络结构的改进：可以通过改变网络结构或增加模型层数来提升目标检测性能。
3. 参数调优：合理选择训练参数，平衡速度和准确率的需求。
4. 结合其他方法：可以尝试结合其他计算机视觉技术，如图像分割、特征提取等，进一步提高目标检测的效果。
人工智能实验报告
人工智能实验报告在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为了最具创新性和影响力的领域之一。
为了更深入地了解人工智能的工作原理和应用潜力，我进行了一系列的实验。
本次实验的目的是探索人工智能在不同任务中的表现和能力，以及分析其优势和局限性。
实验主要集中在图像识别、自然语言处理和智能决策三个方面。
在图像识别实验中，我使用了一个预训练的卷积神经网络模型。
首先，准备了大量的图像数据集，包括各种物体、场景和人物。
然后，将这些图像输入到模型中，观察模型对图像中内容的识别和分类能力。
结果发现，模型在常见物体的识别上表现出色，例如能够准确地识别出猫、狗、汽车等。
然而，对于一些复杂的、少见的或者具有模糊特征的图像，模型的识别准确率有所下降。
这表明模型虽然具有强大的学习能力，但仍然存在一定的局限性，可能需要更多的训练数据和更复杂的模型结构来提高其泛化能力。
自然语言处理实验则侧重于文本分类和情感分析。
我采用了一种基于循环神经网络（RNN）的模型。
通过收集大量的文本数据，包括新闻、评论、小说等，对模型进行训练。
在测试阶段，输入一些新的文本，让模型判断其所属的类别（如科技、娱乐、体育等）和情感倾向（积极、消极、中性）。
实验结果显示，模型在一些常见的、结构清晰的文本上能够做出较为准确的判断，但对于一些语义模糊、多义性较强的文本，模型的判断容易出现偏差。
这提示我们自然语言的复杂性和多义性给人工智能的理解带来了巨大的挑战，需要更深入的语言模型和语义理解技术来解决。
智能决策实验主要是模拟了一个简单的博弈场景。
通过设计一个基于强化学习的智能体，让其在与环境的交互中学习最优的决策策略。
经过多次训练和迭代，智能体逐渐学会了在不同情况下做出相对合理的决策。
但在面对一些极端情况或者未曾遇到过的场景时，智能体的决策效果并不理想。
这说明智能决策系统在应对不确定性和新颖情况时，还需要进一步的改进和优化。
通过这些实验，我对人工智能有了更深刻的认识。
yolov2
yolov2全名YOLO9000:Better, Faster, Stronger源码1.Introduction我们提出⼀种新⽅法来利⽤已有的⼤量分类数据，并利⽤它来扩展现有检测系统的范围。
我们的⽅法使⽤对象分类的分层视图，允许我们将不同的数据集组合在⼀起。
我们还提出了⼀种联合训练算法，允许我们在检测和分类数据上训练⽬标检测器。
我们的⽅法利⽤标记的检测图像来学习精确定位⽬标，同时使⽤分类图像来增加其词汇量和鲁棒性。
⾸先，我们对现有的YOLO探测系统进⾏了改进，⽣产出了⼀种最先进的实时探测器YOLO v2。
然后，我们使⽤我们的数据集组合⽅法和联合训练算法对来⾃ImageNet的9000多个类以及来⾃COCO的检测数据进⾏了训练。
2. BetterYOLO v2想要⼀个更精确、速度更快的探测器。
YOLO v2简化⽹络，使表⽰法更易于学习。
与最先进的检测系统相⽐，YOLO的缺点：YOLO与Fast R-CNN的误差分析表明，YOLO会产⽣⼤量的定位错误。
与基于区域建议的⽅法相⽐，YOLO的召回率相对较低。
Batch Normalization.Batch normalization 在收敛性⽅⾯有显著的改进，同时消除了对其他形式的正则化的需要。
通过在YOLO中所有的卷积层上添加Batch normalization，我们得到了超过2%的mAP改进。
Batch normalization 还有助于对模型进⾏规范化。
通过 Batch normalization，我们可以在不进⾏过拟合的情况下从模型中删除dropout。
High Resolution Classifier.YOLO v2⾸先在ImageNet上以448×448的分辨率对分类⽹络进⾏10个epochs的微调()。
这使⽹络可以更好地调整它的滤波器，从⽽能够在⾼分辨率输⼊下⼯作。
然后在检测时对结果⽹络进⾏微调。
这个⾼分辨率的分类⽹络提⾼了将近4%的mAP。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第一章前言部分1.1课程项目背景与意义1.1.1课程项目背景视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。
由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战。
计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。
机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。
一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。
作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。
计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。
这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。
因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
科学技术的发展是推动人类社会进步的主要原因之一,未来社会进一步地朝着科技化、信息化、智能化的方向前进。
在信息大爆炸的今天,充分利用这些信息将有助于社会的现代化建设,这其中图像信息是目前人们生活中最常见的信息。
利用这些图像信息的一种重要方法就是图像目标定位识别技术。
不管是视频监控领域还是虚拟现实技术等都对图像的识别有着极大的需求。
一般的图像目标定位识别系统包括图像分割、目标关键特征提取、目标类别分类三个步骤。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。
含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。
深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。
基于深度置信网络提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。
此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
深度学习是机器学习中的一个新的研究领域，通过深度学习的方法构建深度网络来抽取特征是目前目标和行为识别中得到关注的研究方向，引起更多计算机视觉领域研究者对深度学习进行探索和讨论，并推动了目标和行为识别的研究，推动了深度学习及其在目标和行为识别中的新进展。
基于这个发展趋势，我们小组选择了基于回归方法的深度学习目标识别算法YOLO的研究。
1.1.2课程项目研究的意义众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。
人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。
人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。
事实上，据一些国外学者所做的统计，人类所获得外界信息有80%左右是来自眼睛摄取的图像。
由此可见，视觉作为人类获取外界信息的主要载体，计算机要实现智能化，就必须能够处理图像信息。
尤其是近年来，以图形、图像、视频等大容量为特征的图像数据处理广泛应用于医学、交通、工业自动化等领域。
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。
而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。
深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
目标检测对于人来说是再简单不过的任务，但是对于计算机来说，它看到的是一些值为0~255的数组，因而很难直接得到图像中有人或者猫这种高层语义概念，也不清楚目标出现在图像中哪个区域。
图像中的目标可能出现在任何位置，目标的形态可能存在各种各样的变化，图像的背景千差万别……，这些因素导致目标检测并不是一个容易解决的任务。
这次课程项目，正是基于视觉、深度学习、目标识别而进行的，是一个热度很高的话题。
基于深度学习的目标识别研究具有重大的意义，深度学习的目标识别算法对于未来能够使用目标检测和图像识别的手段运用于物联网、智能设备、生物制药经济调控等多领域有很大的作用。
1.2国内外研究现状机器学习是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。
机器能否像人类一样能具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。
4年后，这个程序战胜了设计者本人。
又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。
这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。
深度学习最近几年发展速度十分快，因此同时也推动了目标识别技术的发展，技术的革新总是相互影响的。
目标检测是图像处理和计算机视觉的一个重要分支，在理论和实践上都有重大意义。
近年来，随着物联网的高速发展与智能终端的广泛普及，目标检测技术成了机器视觉领域的研究热点，被国内外学者广泛关注。
目标检测的研究主要包括了基于视频图像的目标检测和基于静态图片的目标检测。
本文主要讨论基于静态图片的目标检测算法，即在静态图片中检测并定位所设定种类的目标。
基于静态图片的目标检测的难点主要在于图片中的目标会因光照、视角以及目标内部等变化而产生变化。
针对以上的难点，国内外学者进行了很多尝试。
目前提出的方法主要分为基于形状轮廓的目标检测算法和基于目标特征的检测方法。
计算机视觉是指用计算机实现人的视觉功能，它的研究目标就是使计算机具有用过一幅或多幅图像认知周围环境的能力（包括对客观世界三维环境的感知、识别与理解）。
运动目标检测作为计算机视觉技术的一个分支，就是对视场内的运动目标，如人或交通工具，进行实时的观测，并将其分类，然后分析他们的行为。
目前，国际上许多高校和研究所，如麻省理工学学院、牛津大学等都专门设立了针对运动目标检测的研究组或者研究实验室。
美英等国家已经研究了大量的相关项目。
一些著名公司和研究机构，如IBM、Microsoft、麻省理工学院等近几年来投入了大量的人力物力来进行智能监控系统的研究，部分成果已经转化为产品投入了市场。
目前在国内的研究机构中，中国科学院北京自动化研究所下属的模式识别国家重点实验室视觉监控研究处于领先地位。
他们在交通场景视觉监控、人的运动视觉监控和行为模式识别方面进行了深入研究。
另外他们也总结了英国雷丁大学VIEWS的车辆交通监控原型系统的研究经验，在之前的理论研究的基础上，自行设计并初步实现了一个拥有完全自主知识产权的交通监控原型系统vstart(Visual surveillance star)。
国内其他高校如上海交通大学、北京航空航天大学也对这方面进行了研究。
尽管这样，目前在运动目标检测和视觉监控这方面仍然存在着许多不足：目前国内市场上所见到的大部分智能监控产品来源于国外，性能和可靠性不够，并且维护和安装问题需要外方全方位参加，给国家安全带来了巨大的隐患。
目标之间互遮挡和人体自遮挡问题，尤其是在拥挤状态下，多人的检测更是难处理。
1.3本论文结构本文是基于回归方法的深度学习目标识别算法YOLO的研究。
第一章：前言。
主要介绍课程项目背景与意义、国内外研究的现状，以及本论文的结构。
第二章：使用工具介绍及安装。
包括CentOS系统、OpenCV工具、CUDA开发环境、环境的搭建。
第三章：YOLO算法简介。
包括YOLO方法特点、核心思想和实现方法、以及YOLO 的创新。
第四章：训练数据采集与制作。
包括训练数据的采集、训练数据的制作。
第五章：训练配置、训练及测试训练效果。
包括具体的训练配置、训练过程和测试训练效果。
第六章：总结。
包含对本次课程项目实践过程的感想与收获，以及对未来的展望。
第二章使用工具介绍及安装2.1 CentOS系统CentOS（Community ENTerprise Operating System）是Linux发行版之一，它是来自于Red Hat Enterprise Linux依照开放源代码规定释出的源代码所编译而成。
由于出自同样的源代码，因此有些要求高度稳定性的服务器以CentOS 替代商业版的Red Hat Enterprise Linux使用。
两者的不同，在于CentOS并不包含封闭源代码软件。
CentOS，我们有很多人叫它社区企业操作系统，不管怎么叫它，它都是linux 的一个发行版本。
CentOS并不是全新的linux发行版，在RedHat家族中有企业版的产品，它是Red Hat Enterprise Linux，CentOS是RHEL的克隆版本，RHEL 是很多企业采用的linux发行版本，需要向RedHat付费才可以使用，并能得到付过费用的服务和技术支持和版本升级。
这个CentOS可以像REHL一样的构筑linux系统环境，但不需要向RedHat付任何的费用，同样也得不到任何有偿技术支持和升级服务。
CentOS有很多特点：CentOS就是对Red Hat AS进行改进后发布的，各种操作、使用和RED HAT没有区别；CentOS完全免费，不存在RED HAT AS4需要序列号的问题；CentOS独有的yum命令支持在线升级，可以即时更新系统，不像RED HAT那样需要花钱购买支持服务；CentOS修正了许多RED HAT AS的BUG。
基于开源的特性，Linux环境被很多技术人员和公司使用。
Linux以它的高效性和灵活性著称，Linux模块化的设计结构，使得它既能在价格昂贵的工作站上运行，也能够在廉价的PC机上实现全部的Unix特性，具有多任务、多用户的能力。
我们这次的课程项目“基于深度学习的目标识别研究”也是在Linux环境下完成的，因此本次项目实现使用的是CentOS 7.0系统。
2.2 OpenCV工具OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library。
OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS 操作系统上。