class YOLOv8v5Detector(Detector):
    def __init__(self, params=None):
        super().__init__(params)
        self.model = None
        self.img = None
        self.names = list(Chinese_name.values())
        self.params = params if params else ini_params
	def load_model(self, model_path):
	    self.device = select_device(self.params['device'])
	    self.model = YOLO(model_path)
	    names_dict = self.model.names
	    self.names = [Chinese_name[v] if v in Chinese_name else v for v in names_dict.values()]
	    self.model(torch.zeros(1, 3, *[self.imgsz] * 2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))
	def preprocess(self, img):
	    self.img = img
	    return img
	
	def predict(self, img):
	    results = self.model(img, **ini_params)
	    return results
	
	def postprocess(self, pred):
	    results = []
	    for res in pred[0].boxes:
	        for box in res:
	            class_id = int(box.cls.cpu())
	            bbox = box.xyxy.cpu().squeeze().tolist()
	            bbox = [int(coord) for coord in bbox]
	            result = {
	                "class_name": self.names[class_id],
	                "bbox": bbox,
	                "score": box.conf.cpu().squeeze().item(),
	                "class_id": class_id,
	            }
	            results.append(result)
	    return results
	    
    def set_param(self, params):
        self.params.update(params)

        predict方法是模型执行推理的地方。它将处理后的图像传递给模型，并使用初始化参数（例如置信度阈值）来获得预测结果。postprocess方法处理模型的输出，转换边界框坐标，提取置信度，并将类别ID映射到中文名称，以生成最终的检测结果列表。这一步骤对于将模型的原始输出转换为用户可理解的信息至关重要。set_param方法允许动态地修改检测器参数，使得可以根据不同的场景需求调整配置。

        综合以上介绍，这段代码为建立一个完整的快递包裹检测系统提供了强大的基础。通过精心设计的类和方法，它能够将YOLO模型的强大能力与用户友好的交互相结合，满足实际应用中的需要。

4.3 训练代码

        在快递包裹检测的深度学习任务中，模型的训练是一个至关重要的过程。训练环节负责将算法应用于实际数据，通过迭代学习来提升模型的性能。这一段博客将详细介绍如何使用Python代码对YOLOv8模型进行训练，以及这些代码背后的含义以下表格详细介绍了YOLOv8模型训练中使用的一些重要超参数及其设置：

超参数	设置	说明
学习率（lr0）	0.01	决定了模型权重调整的步长大小，在训练初期有助于快速收敛。
学习率衰减（lrf）	0.01	控制训练过程中学习率的降低速度，有助于模型在训练后期细致调整。
动量（momentum）	0.937	加速模型在正确方向上的学习，并减少震荡，加快收敛速度。
权重衰减（weight_decay）	0.0005	防止过拟合，通过在损失函数中添加正则项减少模型复杂度。
热身训练周期（warmup_epochs）	3.0	初始几个周期内以较低的学习率开始训练，逐渐增加到预定学习率。
批量大小（batch）	16	每次迭代训练中输入模型的样本数，影响GPU内存使用和模型性能。
输入图像大小（imgsz）	640	模型接受的输入图像的尺寸，影响模型的识别能力和计算负担。

        环境设置与模型加载：首先，我们代码的导入语句包括操作系统接口（os）、PyTorch深度学习库（torch）、YAML文件解析器（yaml），以及用于导入YOLO模型的特定库（ultralytics）和项目内的路径处理工具（QtFusion.path）。这为接下来的训练任务提供了基本的工具和环境。

import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 用于加载YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path  # 用于获取文件的绝对路径

        在这里，代码选择合适的硬件设备对于加速模型训练有着重要的作用。通过检查GPU的可用性，如果可用，则优先选择GPU来执行计算密集型的训练任务。

device = "0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

        数据集准备：在这里，设定了用于数据加载的工作进程数以及每个批次的图像数量。工作进程数目和批次大小会直接影响到数据的加载速度和内存的使用，因此它们被认为是训练过程中的关键超参数。接下来，代码处理数据集的配置。配置文件通常包含了数据集的关键信息，如类别标签、训练和验证集图像的路径等。通过使用YAML文件格式，训练配置可以保持灵活性和易读性。代码中还对路径进行了处理，确保无论在哪个操作系统上，路径的指向都是准确无误的。

workers = 1  # 工作进程数
batch = 8  # 每批处理的图像数量
data_name = "ExpressPackage"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

        代码读取YAML配置文件，并在必要时更新了数据路径，这保证了训练过程能够正确地访问到所有相关的文件。

directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
with open(data_path, 'r') as file:
    data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)

if 'path' in data:
    data['path'] = directory_path
    with open(data_path, 'w') as file:
        yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)

        训练模型：最后，我们的代码使用了预训练的YOLOv8模型作为起点，通过在大规模的数据集上进行预训练，模型已经学习了丰富的特征表示，这有助于减少训练时间，提高模型在特定任务上的表现。随后，代码启动了训练过程，明确指定了数据路径、使用的硬件、工作进程数量、输入图像的尺寸、训练周期数和批次大小，以及训练任务的名称。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v5_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
results2 = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v8_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)

        通过上述代码，我们可以建立一个强大而灵活的训练框架，不仅能够训练出一个在快递包裹检测任务上表现出色的模型，而且还能够通过调整配置文件和训练参数来适应各种各样的训练需求。

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5. 实验结果与分析

5.1 训练曲线

        在深度学习模型的训练过程中，监控损失函数和性能指标的变化是至关重要的。这些图表是模型学习过程的可视化反馈，可以帮助我们理解模型的行为，调整训练参数，并最终提高模型的性能。

        首先，损失函数图像显示了训练和验证阶段中的box损失、分类损失（cls_loss）、和目标函数损失（dfI_loss）。在训练过程中，这些损失值都显示了显著的下降趋势，这表明模型正在有效地学习如何从训练数据中提取特征并优化其参数。特别是，在训练的早期阶段，损失下降速度更快，这通常意味着模型在这一阶段迅速捕捉到了数据中的主要模式。损失曲线趋于平滑，并最终收敛，表明模型在训练过程中逐渐稳定，没有出现明显的过拟合或欠拟合的迹象。平滑的损失曲线也通常意味着学习率设置得当，且训练过程稳定。

        接着，我们来看性能指标，包括精度（Precision）、召回率（Recall）、平均精度均值（[email protected]）和[email protected]。精度和召回率的图表显示了一定程度的波动，这在实际训练中是正常的，尤其是在使用小批次数据进行训练时。然而，尽管波动，精度和召回率仍呈上升趋势，这表明模型正在逐步改进其对快递包裹的识别能力，能够在检测包裹时同时保持较高的精确性和覆盖率。

        对于mAP指标，我们注意到[email protected]的值逐渐上升并趋于平稳，这意味着模型在IOU阈值为0.5时对于检测任务表现良好。[email protected]作为一个更严格的性能评估，提供了模型在不同IOU阈值下性能的综合评价。该指标同样显示出上升趋势，这指示模型对于包裹检测任务整体上具有较好的定位准确性。

5.2 PR曲线图

        在目标检测任务中，Precision-Recall（PR）曲线是衡量模型性能的关键工具之一。通过观察模型在不同阈值下的精确度和召回率，我们能够评估模型对真实情况的适应能力。

        PR曲线展示了在不同的置信阈值下，模型的精确度（Precision）和召回率（Recall）的关系。理想情况下，我们希望模型能够达到高精确度和高召回率，但在实际应用中，通常会存在精确度和召回率之间的权衡。在图中，曲线越接近右上角，表明模型的性能越好，因为它同时保持了较高的精确度和召回率。

        从图中我们可以看到，类别“0”的PR曲线（蓝色）接近理想的右上角，显示了较高的精确度和召回率，其数值结果为0.963，这意味着模型对这个类别的识别非常准确，同时捕捉到了大部分的正样本。而对于类别“box”（橙色），其PR曲线也显示出优秀的性能，尽管略低于类别“0”，其数值结果为0.904，仍然表明模型对这个类别有很好的识别能力。

        相比之下，类别“snake-in-cardboard-boxes”（绿色）的PR曲线表现不佳，其曲线远离右上角，说明模型在这一类别上的精确度和召回率都较低，数值结果仅为0.634。这可能是由于此类别的样本较难识别，或者在训练数据中样本量不足，导致模型未能学到足够的判别特征。

        综合所有类别，图中还提供了一个总体的[email protected]指标，即在IOU阈值为0.5时的平均精度均值，该数值为0.834。[email protected]是目标检测中常用的性能度量指标，它考虑了所有类别和所有置信阈值下的性能，因此0.834的结果表明，整体上，模型对于检测任务表现良好，能够以较高的置信度识别出多数目标。

        通过这种分析，我们能够了解模型在特定类别上的表现，识别出模型在哪些方面表现出色，在哪些方面可能需要进一步的改进。例如，我们可能需要对“snake-in-cardboard-boxes”这一类别进行额外的工作，如收集更多的样本数据，进行更细致的数据增强，或者调整模型结构来提高识别能力。

5.3 YOLOv8/v7/v6/v5对比实验

（1）实验设计：
        本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在快递包裹目标检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。该数据集包含快递包裹的图像。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。

模型	图像大小 (像素)	mAPval 50-95	CPU ONNX 速度 (毫秒)	A100 TensorRT 速度 (毫秒)	参数数量 (百万)	FLOPs (十亿)
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	1.06	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv6N	640	37.5	-	-	4.7	11.4
YOLOv7-tiny	640	37.4	-	-	6.01	13.1

（2）度量指标：

• F1-Score：F1-Score 作为衡量模型性能的重要指标，尤其在处理类别分布不均的数据集时显得尤为关键。它通过结合精确率与召回率，提供了一个单一的度量标准，能够全面评价模型的效能。精确率衡量的是模型在所有被标记为正例中真正属于正例的比例，而召回率则关注于模型能够识别出的真正正例占所有实际正例的比例。F1-Score通过两者的调和平均，确保了只有当精确率和召回率同时高时，模型的性能评估才会高，从而确保了模型对于正例的预测既准确又完整。
• mAP（Mean Average Precision）：在目标检测任务中，Mean Average Precision（mAP）是评估模型性能的重要标准。它不仅反映了模型对单个类别的识别精度，而且还考虑了所有类别的平均表现，因此提供了一个全局的性能度量。在计算mAP时，模型对于每个类别的预测被单独考虑，然后计算每个类别的平均精度（AP），最后这些AP值的平均数形成了mAP。

名称	YOLOv5nu	YOLOv6n	YOLOv7-tiny	YOLOv8n
mAP	0.811	0.877	0.718	0.834
F1-Score	0.77	0.82	0.73	0.81

（3）实验结果分析：

       在本次的快递包裹检测实验中，我们对YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny以及YOLOv8n这四个模型版本进行了全面的性能评估。实验的目的是为了比较不同版本的YOLO模型在同一数据集上的表现，以指导实际应用中模型的选择。实验设置旨在确保每个模型都在公平的条件下进行训练和评估，从而确保结果的可比性。在度量指标方面，我们采用了F1-Score和mAP两个关键的评价标准来衡量模型的性能。

       根据实验结果，YOLOv6n在mAP指标上得分最高，为0.877，而在F1-Score指标上也以0.82的得分领先。mAP（平均精度均值）考虑了所有类别的检测准确性，并计算出一个总体评分，这表明YOLOv6n在整体上具有最佳的检测准确性。F1-Score则是精确度和召回率的调和平均，YOLOv6n在此指标上的高分也表示了该模型在保持较高召回率的同时，依然能够保证较高的精确度，这在快递包裹检测的应用场景中极为重要。

        对比其他模型，YOLOv5nu和YOLOv8n的表现相对较为接近，它们的mAP和F1-Score均低于YOLOv6n，但仍然保持在一个较高水平。这说明这两个模型版本虽然无法超越YOLOv6n，但它们在准确性和平衡性方面表现出色。YOLOv7-tiny在这次实验中的表现相对较弱，尤其是在mAP上只有0.718的得分，可能是由于它作为“tiny”版本，在模型容量和复杂度上有所减少，从而影响了检测性能。

        在分析为什么某些模型表现更优的原因时，我们可能需要考虑模型的结构设计、训练过程中的数据处理和增强策略、以及损失函数的设计等多个方面。例如，YOLOv6n可能由于采用了更有效的特征提取网络，或者更加先进的优化策略，而表现出更高的检测准确性。相反，YOLOv7-tiny可能因为在模型设计上的简化，而牺牲了一些性能。

        总的来说，这次实验不仅展示了不同YOLO版本之间性能的差异，还提供了关于模型选择和优化方向的重要参考。我们可以根据具体应用场景的需求，选择在速度和精确度之间最佳平衡的模型版本，并在此基础上进一步优化模型结构和训练策略，以获得最优的检测效果。

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6. 系统设计与实现

6.1 系统架构概览

        在我们设计的基于YOLOv8/v7/v6/v5的快递包裹检测系统中，系统架构设计旨在实现高效且准确的目标检测功能，特别针对快递包裹的识别与追踪。本系统采用了模块化的设计思路，分为几个核心组件，以便于维护和升级。以下是系统架构的主要组成部分：

1. YOLOv8/v5检测模型（YOLOv8v5Detector 类）

        核心于整个检测系统，YOLOv8v5Detector 类是基于YOLOv8和YOLOv5模型的封装，负责执行目标检测任务。此类通过加载预训练的模型权重（load_model 方法），实现对输入图像中快递包裹的识别与定位。它还提供了预处理（preprocess 方法）和后处理（postprocess 方法）功能，确保输入图像符合模型要求，并适当地解析模型输出，以便于后续处理。

2. 检测系统用户界面（Detection_UI 类）

        Detection_UI 类构建了基于Streamlit的用户界面，为用户提供了一个交互式的环境，使他们能够上传图像或视频文件、选择摄像头输入，以及配置模型参数如置信度阈值（conf_threshold）和IOU阈值（iou_threshold）。该界面通过组织多个方法如setup_page、setup_sidebar，来初始化页面布局和侧边栏设置，进一步提升用户体验。

3. 日志记录（LogTable 类和 ResultLogger 类）

        系统通过LogTable 类和 ResultLogger 类提供日志记录功能，能够将检测结果详细记录下来。LogTable 类负责管理检测过程中生成的所有日志数据，包括检测对象的名称、位置、置信度和检测时间等信息。它使用户能够以表格形式查看和导出检测结果。ResultLogger 类则专注于合并和格式化单个检测结果，以便于LogTable 类处理。

4. 检测结果处理和展示

        检测系统还包含了多个方法来处理和展示检测结果。例如，frame_process 方法对每一帧图像进行处理，调用YOLOv8v5Detector 类进行预测，并将结果展示在用户界面上。toggle_comboBox 方法允许用户通过下拉选择框筛选特定目标的检测结果。此外，process_camera_or_file 方法根据用户的输入源（摄像头或文件）处理和显示检测结果。

5. 用户界面布局和交互设计

        在用户界面方面，系统通过setupMainWindow 方法整合上述组件，构建了完整的应用界面。它包括图像显示区、结果展示表格、进度条以及用于控制检测流程的按钮等元素。此方法确保了从用户输入到结果展示的整个流程都能在一个界面内顺畅进行。

6.2 系统流程

        本部分将具体阐述系统的工作流程，结合先前提到的类和方法名，以便更加具体地理解系统的运作机制。

1. 启动系统：系统启动时，通过if __name__ == "__main__":触发，首先创建Detection_UI类的实例。此时，Detection_UI的构造函数__init__被调用，完成系统初始化工作。

2. 初始化界面与模型：在Detection_UI类的初始化过程中，setup_page()方法负责配置Streamlit页面的基本属性（如标题、图标）。setup_sidebar()方法则用于构建侧边栏UI，提供模型类型选择、文件上传、摄像头选择等交互元素。同时，YOLOv8v5Detector的实例被创建，并通过load_model()`方法加载指定的模型权重，准备进行目标检测。

3. 处理用户输入：用户通过侧边栏上传文件或选择摄像头后，点击“开始运行”按钮触发process_camera_or_file()方法。对于文件上传，process_camera_or_file()根据文件类型（图片或视频）逐帧调用frame_process()进行处理。 对于摄像头输入，方法同样循环调用frame_process()处理实时视频流的每一帧。

4. 帧处理与检测：frame_process()方法是核心处理函数，它首先调用YOLOv8v5Detector的preprocess()对输入帧进行预处理，如缩放和格式转换。接着，使用predict()方法执行检测，并通过postprocess()解析检测结果，如获取包裹的位置、置信度等信息。根据检测结果，使用drawRectBox()函数绘制包裹位置的矩形框及标签。

5. 结果展示与记录： 每处理完一帧，处理后的图像及其检测结果在Streamlit界面上实时展示。检测结果被记录在LogTable实例中，用户可以选择导出这些结果为CSV格式，通过save_to_csv()方法实现。

6. 结束与资源释放：用户结束检测或上传处理后，系统通过关闭摄像头流或完成文件处理来释放资源。用户也可以通过界面上的按钮导出检测结果和日志，系统调用LogTable的save_to_csv()和save_frames_file()方法保存数据。

        通过上述详细的步骤，我们的系统不仅提供了一个用户友好的界面，允许用户轻松地上传文件或通过摄像头进行快递包裹的实时检测，而且通过YOLOv8v5Detector和LogTable等核心组件的协同工作，实现了快速准确的包裹识别和数据记录功能。这样的设计保证了系统的高效性和可扩展性，为将来的升级和功能扩展提供了良好的基础。

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代码下载链接

         如果您希望获取博客中提及的完整资源包，包含测试图片、视频、Python文件(*.py)、网页配置文件、训练数据集、代码及界面设计等，可访问博主在面包多平台的上传内容。相关的博客和视频资料提供了所有必要文件的下载链接，以便一键运行。完整资源的预览如下图所示：

        资源包中涵盖了你需要的训练测试数据集、训练测试代码、UI界面代码等完整资源，完整项目文件的下载链接可在下面的视频简介中找到➷➷➷

演示与介绍视频 ：https://www.bilibili.com/video/BV1Pz421Z7PM/
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Xm5tv
YOLOv8和v5项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2XmJ5v
YOLOv7项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2XmZ5v
YOLOv6项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Xmp5t

完整安装运行教程：

        这个项目的运行需要用到Anaconda和Pycharm两个软件，下载到资源代码后，您可以按照以下链接提供的详细安装教程操作即可运行成功，如仍有运行问题可私信博主解决：

1. Pycharm和Anaconda的安装教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639378；

        软件安装好后需要为本项目新建Python环境、安装依赖库，并在Pycharm中设置环境，这几步采用下面的教程可选在线安装（pip install直接在线下载包）或离线依赖包（博主提供的离线包直接装）安装两种方式之一：

2. Python环境配置教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639396（2,3方法可选一种）；
3. 离线依赖包的安装指南：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136650641（2,3方法可选一种）；

        如使用离线包方式安装，请下载离线依赖库，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1uHbU9YzSqN0YP_dTHBgpFw?pwd=mt8u （提取码：mt8u）。

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7. 结论与未来工作

        本文深入研究并实践了基于YOLOv8/v7/v6/v5的深度学习模型在快递包裹检测领域的应用，成功开发出一个集成了这些先进算法的快递包裹检测系统。通过细致地比较和优化多个版本的YOLO模型，我们不仅显著提高了快递包裹检测的准确率和实时性，而且利用Streamlit构建了一个直观、美观且易于操作的Web应用，让用户能够便捷地进行快递包裹的自动识别与跟踪，从而在快递物流管理中发挥重要作用。

        一系列实验验证了我们提出的方法在快递包裹检测的准确性和处理速度上都达到了令人满意的水平。同时，我们提供了完整的数据集处理流程、模型训练与预测的代码，以及基于Streamlit的系统设计和实现细节，方便后续研究者和开发者复现和参考。尽管已取得一定成果，快递包裹检测作为一个需求不断变化的任务，仍面临许多挑战和改进空间。我们计划从以下几个方向进行未来的工作：

• 模型优化：继续探索更深层次的网络结构和优化策略，比如神经网络架构搜索（NAS）技术，以进一步提升模型的性能和效率。
• 多模态融合：考虑结合图像之外的信息，如RFID标签数据，采用多模态学习方法进行快递包裹检测，以实现更高效准确的物流管理。
• 跨域适应性：研究在不同物流中心和环境条件下的快递包裹检测，通过领域自适应技术提高模型在多样化环境中的泛化能力。
• 用户交互体验：进一步优化系统的用户界面和交互设计，使其更加友好、智能，满足不同用户的操作习惯和需求。
• 实际应用拓展：探索快递包裹检测在物流、仓库管理、自动分拣等更多实际应用场景中的应用，以发挥其最大的经济和社会价值。

        总之，快递包裹检测技术正处于快速发展之中，随着技术的进步和应用场景的扩展，我们相信在不久的将来，基于深度学习的快递包裹检测将在智能物流、仓库自动化等领域发挥更加重要的作用。

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1. Redmon J, Farhadi A. Yolov3: An incremental improvement[J]. arXiv preprint arXiv:1804.02767, 2018. ↩︎

2. Bochkovskiy A, Wang C Y, Liao H Y M. Yolov4: Optimal speed and accuracy of object detection[J]. arXiv preprint arXiv:2004.10934, 2020. ↩︎

3. Tan M, Le Q. Efficientnet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks[C]//International conference on machine learning. PMLR, 2019: 6105-6114. ↩︎

4. Zhao Z Q, Zheng P, Xu S, et al. Object detection with deep learning: A review[J]. IEEE transactions on neural networks and learning systems, 2019, 30(11): 3212-3232. ↩︎

5. Lin T Y, Dollár P, Girshick R, et al. Feature pyramid networks for object detection[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017: 2117-2125. ↩︎