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要求對 Python 編程有基本的了解 熟悉機器學習或深度學習概念是有幫助的，但不是強制性的 具有穩定互聯網連接和至少 8GB RAM 的計算機（建議將 GPU 用于訓練模型）愿意學習和試驗計算機視覺工具和代碼描述使用 YOLOv11 釋放尖端計算機視覺的力量，YOLOv11 是“You Only Look Once”對象檢測架構的最新和最先進的版本。

文獻[8-10]使用剪枝方法對神經網絡進行網絡壓縮. 文獻[11]提出從零開始訓練低秩約束卷積神經網絡模型的方法, 不僅速度得到提升, 而且在一些情況下模型性能也有所提高.

在 67 FPS 時，YOLOv2 的 mAP 為 76.8%，在 67 FPS 時，它在 VOC 2007 數據集上的mAP 為78.6%，優于更快的 R-CNN 和 SSD 等模型。YOLO 9000 使用 YOLO v2 架構，但能夠檢測到 9000 多個類。然而，YOLO 9000 的 mAP 為 19.7%。

YOLOv3目標檢測項目中教室內學生的位置檢測以及人數統計使用Paddle模型庫中的YOLOv3模型數據集采用我校教務處提供的一周（5天）教學視頻為基礎，每天視頻時長14小時（8：00——22：00，有前后兩個攝像頭），每隔10分鐘截取一張圖片，一共289張圖片，進行人為手工標準（EasyDL平臺上也有相同模型）訓練在本機上以batch_size=2