修复运行问题的目标检测源码yolo v3和faster-rcnn

资源摘要信息:"资源摘要信息：该资源包含两个目标检测算法的源码实现，分别是YOLO v3和Faster R-CNN。这两种算法都已在计算机视觉领域中被广泛应用。在标题中提到，源码原本不能运行，但经过修改已经可以正常工作。资源还包括了详细的资源描述，包含目标检测的基本概念、目标检测的核心问题、目标检测算法的分类，以及目标检测的应用领域。此外，还介绍了目标检测的原理，包括候选区域的产生、滑动窗口的使用，以及RCNN系列和YOLO系列的区别和特点。" 详细知识点： 1. 目标检测概念： 目标检测是计算机视觉的一个核心任务，旨在从图像中识别出所有感兴趣的目标，确定它们的类别和位置。这个过程通常包括分类和定位两个方面，需要解决的关键问题是目标的识别、定位、大小和形状。 2. 计算机视觉中的图像识别任务： - 分类(Classification)：识别图像中的目标类别。 - 定位(Location)：识别目标的具体位置。 - 检测(Detection)：同时识别目标的位置和类别。 - 分割(Segmentation)：识别每个像素属于哪个目标或背景。 3. 目标检测的核心问题： 包括分类问题（图像属于哪个类别）、定位问题（目标可能出现在任何位置）、大小问题（目标具有不同的大小）和形状问题（目标具有不同的形状）。 4. 目标检测算法分类： 目标检测算法主要分为两类：Two Stage和One Stage。 - Two Stage算法：包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等，先生成候选区域（Region Proposal），再进行分类和定位回归。 - One Stage算法：如YOLO（v1, v2, v3）、SSD等，直接在图像中提取特征进行目标分类和定位回归。 5. 目标检测应用： 目标检测技术广泛应用于人脸检测、行人检测、车辆检测和遥感检测等众多领域。 6. 目标检测原理： - 候选区域产生：涉及候选框（bounding boxes）的生成，常使用图像分割与区域生长技术。 - 滑动窗口：通过不同的窗口大小滑动以获取图像中可能存在的物体。 - 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）：用于筛选重复的检测框，提高检测准确度。 7. RCNN系列与YOLO系列的区别： RCNN系列算法基于区域检测，适合处理复杂背景下的目标检测问题；YOLO系列算法则侧重于实时性和速度，能够快速准确地检测出目标。 这些知识点涵盖了目标检测的定义、分类、算法原理以及应用实例，为理解目标检测技术提供了全面的理论基础和技术细节。