yolov3/yolov4/yolov5/yolov6/yolov7/lite/fastdet/efficientdet各系列模型开发、项目交付、组合改造创新之

目前单阶段目标检测模型依旧是主流技术，yolo系列一直是但阶段目标检测领域的翘楚，迭代更新至今，已经从yolov3、yolov4、yolov5更新到了如今的yolov6和yolov7，相信随着新技术的不断涌现，一定还有更快更准更强的检测模型面世，yolo全系列的模型都有很高的学习研究和应用实践价值，对于每一个想要入门目标检测领域的人来讲都是必不可少的一堂课。
当然了出来yolo以外还有很多其他的检测模型，比如：lite、fastestdet、effcientdet、fasterrcnn、maskrcnn、fcos等等，都是不错的检测模型，都有学习借鉴的价值，可以根据自身的具体的也无需求进行技术选型即可，当然了如果有项目开发的需求也都是可以的，深耕CV领域数十载，自建海量的数据资源库，积累了大量的项目经验。
文本主要是简单讲解桥梁基建路面隧道裂痕裂缝检测这一目标检测任务。

数据样例如下：

VOC格式标注文件如下所示：

YOLO格式标注文件如下所示：

检测效果如下：

完整项目如下所示：

这里裂缝裂痕数据不同于传统的目标数据，这里我们对其进行了自动Anchor聚类计算，得到了九个anchor的聚类可视化结果，如下所示：

整体系统操作演示如下：

裂缝检测系统演示

启动界面如下：

自动锚框计算：

上传需要检测的图像，如下所示：

目标检测识别：

热力图可视化：

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