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该创新成果发表在 2023 年 4 月 5 日发表的一篇研究论文中，它立即引起了公众的广泛兴趣——相关的 Twitter 帖子迄今为止已累积超过 350 万次浏览:计算机视觉专业人士现在将注意力转向 SAM——但为什么呢?
目标识别方法一直是近年来计算机视觉领域的研究热点。目前有两种用于目标检测的先进深度学习方法:基于R-CNN的目标检测算法，该算法首先生成候选区域，然后执行分类或回归，以及You Only Look Once和Single Shot MultiBox Detector算法，仅使用一个 CNN 执行分类或回归。
可视化界面的部分在window.py文件中，是通过pyqt5完成的界面设计，在启动界面前，你需要将模型替换成你训练好的模型，替换的位置在window.py的第60行，修改成你的模型地址即可，如果你有GPU的话，可以将device设置为0，表示使用第0行GPU，这样可以加快模型的识别速度嗷。
作者｜BBuf很高兴为大家带来One-YOLOv5的最新进展，在《一个更快的YOLOv5问世，附送全面中文解析教程》(https://mp.weixin.qq.com/s/imTnKQVWcJkY7yswBLcYtw)发布后收到了很多算法工程师朋友的关注，十分感谢。
