一种基于目标检测实现黑花屏分类任务的方案

转载：一种基于目标检测实现黑花屏分类任务的方案_视频花屏检测_叶赫那拉 赫敏的博客-CSDN博客然而，在项目过程中，视频帧数据的收集比较困难，数据量较少，部分花屏和正常屏之间差异不够明显，导致常用的分类算法难以满足项目对分类准确度的要求。本文主要介绍了如何将现有的目标检测框架直接用于单纯的图像分类任务，当然，为了使得结构更简洁，也可以将目标检测中的分类网络提取出来用于分类。最后用训练好的模型对新的数据进行预测,输出新数据的类别。同时，通过对一批测试数据的分类效果来看，Yolov5的分类效果比ResNet的分类准确度更高，ResNet的分类准确率为88%，而基于Yolov5的分类准确率高达97%。...https://blog.csdn.net/ceshiren456/article/details/126175092