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运动乒乓球yolo检测跟踪算法

人工智能-其他 ALEN

在乒乓球高速运动和场景切换的情况下,完成对于乒乓球的检测。YOLO模型成功检测到了乒乓球,置信度为0.74。尽管乒乓球周围有很多干扰物体,如运动员和球桌,但模型仍然准确地识别出了乒乓球的位置。YOLO模型再次成功检测到了乒乓球,置信度为0.85。同样的,图像中包含了拍子和运动员的手,但模型依然能够准确地检测出乒乓球。 从效果可以看到,在基于部分数据集训练的YOLO模型的识别和检测下,可以达到比较高的准确度,并且不容易被相关场景和其他的图形学特征影响,最后达到一个比较可观的识别和检测效果。在这里就不讨论YOLO算法的数学细节,涉及到损失函数IOU和非极大值抑制等等为该模型基于CNN核心,整合于...

运动乒乓球yolo检测跟踪算法
运动乒乓球yolo检测跟踪算法
运动乒乓球yolo检测跟踪算法

基于Java Swing的程序设计

文化娱乐-游戏 ALEN

1. 系统简介 1.1设计背景 随着人们物质生活水平的日益提高和数字化教育的发展,急需开发一个软件帮助小学生进行四则运算的练习。同时也是为了帮助小学生更好地掌握基础数学运算里面的四则运算,提高熟练度和趣味性,于是开发了该APP和与之相关的前端网页。 1.2开发工具及环境 开发工具:IntelliJ IDEA编程语言:Java (JDK11)数据库:H2 Database前端:HTML, CSS, JavaScript(Replit代理服务器)后端:Node.js, Express, WebSocket操作系统:Windows 11 2. 系统分析与设计 2.2功能需求 该软件用于...

基于Java Swing的程序设计
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