使用Python实现戴口罩人脸识别YOLOV3 目标检测模型在 Pytorch 当中的实现

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构 weixin_45963617 深度学习系列
一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。毫无疑问，更强大的主干网可以带来更好的检测性能。尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果，但仍有很大改进空间。此外，通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测计算机C9硕士_算法工程师人工智能 YOLO 目标检测遥感
如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1加载预训练模型或自定义模型4.训练模型5.评估模型6.构建GUI应用程序（可选）以下文字及代码仅供参考。遥感目标检测，AI-TOD数据集aitod，训练集11214张，测试集集14018，验证集
使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南 m0_57781768 python langchain 搜索引擎
使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG）是一种技术，通过将模型知识与额外数据结合来增强LLM的能力，使其能够回答关于特定源信息的问题。这些应用不仅限于公开数据，还可以处理私有数据和模
人脸识别的一些代码饿了就干饭 CV相关人脸识别
1、cv2入门函数imread及其相关操作2、（详解）opencv里的cv2.resize改变图片大小Python3、机器学习之人脸识别face_recognition使用4、使用face_recognition进行人脸校准5、简单的人脸识别通用流程示意图（这个看着写的挺好的）6、face_recognition和图像处理中left、top、right、bottom解释7、使用pillow库对图片
编程行业必备！12个热门AI工具帮你写代码~ DevSecOps选型指南人工智能软件供应链安全工具代码安全开发助手 SAST 安全
到今年，AI编程工具的发展已经非常成熟了，它们可以极大地提高开发效率，帮助程序员解决复杂问题，并优化代码质量。拒绝废话，今天给大家推荐12款AI编程工具！1悬镜安全灵脉AI开发安全卫士灵脉AI开发安全卫士是基于多模智能引擎的新一代静态代码安全扫描产品，通过自动化审查流程来定位潜在缺陷、提升审计效率和代码质量，并显著减少手动审查所需的时间和精力。该平台利用人工智能技术，提供逐行的代码反馈，建议改进和
Yolo系列之Yolo的基本理解是十一月末 YOLO python 开发语言 yolo
YOLO的基本理解目录YOLO的基本理解1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位
MATLAB程序代编液压系统电机非线性滑膜伺服模糊控制simulink仿真 matlabgoodboy matlab 开发语言
在MATLAB中设计和仿真一个液压系统电机的非线性滑模伺服模糊控制系统，可以通过Simulink来实现。以下是一个大致的步骤指南，帮助你完成这个任务。由于这是一个复杂的系统，我们需要逐步分解问题并构建模型。1.系统描述假设我们有一个液压系统，其电机通过某种方式（例如泵）控制液压缸。目标是设计一个控制器，使得液压缸的位置或速度能够跟踪期望的轨迹。我们将使用滑模控制（SlidingModeContro
无人机4G双链路技术分析！云卓SKYDROID 无人机云卓科技科普遥控器高科技链路
一、技术要点1.双链路架构设计同时接入两个独立的4G网络（如不同运营商或频段），采用冗余或聚合模式。冗余模式下链路互为备份，聚合模式下带宽叠加。支持动态切换逻辑，根据信号质量、延迟等参数选择最优链路。2.多模通信模块与协议支持集成双SIM卡或eSIM，兼容多运营商网络，支持多频段（如LTE-FDD/TDD）。需适配通信协议（如TCP/IP优化、QoS保障），确保数据完整性。3.数据分流与聚合数据分
深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯深度学习目标检测 pytorch 人工智能 ResNet 残差连接残差网络
文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质
深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯深度学习目标检测 pytorch AlexNet 人工智能
文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG
鸿蒙系统架构解析：深入理解分层设计与功能实现斯陀含 harmonyos 架构华为
鸿蒙系统架构解析：深入理解分层设计与功能实现鸿蒙操作系统(HarmonyOS)是华为推出的全新分布式操作系统，其独特的架构设计是其核心竞争力之一。本文将深入探讨鸿蒙系统的分层架构，从内核层到应用层，逐层剖析其功能和作用，并结合实例帮助读者更好地理解鸿蒙系统的设计理念。一、鸿蒙系统架构概览鸿蒙系统采用分层架构设计，将系统划分为四个层次：内核层、系统服务层、框架层和应用层。这种分层架构具有以下优势：模
某个业务采用【规则引擎】重构大幅降低耗时 sunnyboy_4 java 规则引擎
需求分析需求：由于业务的计算规则比较复杂，经过几年的规则迭代。后续维护维护起来比较麻烦，所以花了2周时间进行重构。本次采用Liteflow规则引擎进行重构，好处在于规则配置在xml配置文件中可以清晰的梳理业务的流向，在每个规则节点只负责各自的业务。将复杂的业务对象化，方便后续的维护与更新。项目已经经过生产数据验证。2、业务流程图，这是根据规则引擎编写的，方便后续定位3、这个方案的优点可以动态组合模
6，Kotlin代码案例，并按照要求对变量、类、方法等进行了改写淮山2 kotlin
//使用Kotlin1.3.11编译器//不需要包声明（package语句）//定义类A1，类似一个简单的控制器类，用于处理Web请求相关操作classA1{//定义静态变量BBB，这里模拟一个可能的全局配置相关的静态变量companionobject{varBBB:Int=0}//实例方法CCC，模拟处理"/helloworld"和"/"路径的请求funCCC():Any{//返回一个字符串，模
什么是设计模式以及常见的例子（如单例、工厂、观察者等） python资深爱好者 c++设计模式单例模式
设计模式（DesignPattern）是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式的主要目的是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、提高代码的可靠性。设计模式一般包含模式名称、问题、目的、解决方案、效果等基本要素。设计模式根据目的（即模式是用来做什么的）可以分为三大类：创建型模式、结构型模式和行为型模式。下面分别给出几个常见的设计模式例子，包括单例模式、工厂模
使用大语言模型API在AI应用中的实现 qq_37836323 人工智能语言模型自然语言处理 python
随着人工智能技术的迅速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用大语言模型API来实现一些基础的AI应用，并提供一个简单的demo代码，帮助大家更好地理解和使用这些技术。大语言模型API简介大语言模型（如GPT-4）能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以应用于各种任务，包括文本生成、语言翻译、情感分析、对话系统等。为了方便国内用户访问这些强大的模
常见经典目标检测算法 109702008 人工智能 #深度学习目标检测人工智能
ChatGPT目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一个重要分支，其目的是识别数字图像中的不同对象，并给出它们的位置和类别。近年来，许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。以下是一些常见的经典目标检测算法：1.R-CNN（RegionswithCNNfeatures）:R-CNN通过使用区域提议方法（如选择性搜索）首先生成潜在的边界框，然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征，
目标检测中归一化的目的？林语微光 kaggle 目标检测目标跟踪人工智能
在目标检测任务中，归一化坐标和尺寸时需要除以图像的宽度和高度，主要有以下几个原因：1.统一尺度不同图像可能具有不同的宽度和高度。通过将坐标和尺寸除以图像的宽度和高度，可以将所有图像的标注信息统一到相同的尺度范围（[0,1]）。这使得模型在训练和推理时能够处理任意尺寸的图像，而不需要关心图像的具体像素尺寸。2.位置和尺寸的相对性归一化后的坐标和尺寸是相对于图像尺寸的，而不是绝对像素值。这种相对性使得
基于MATLAB路径规划仿真轨迹规划，船舶轨迹跟踪控制，数学模 985计算机硕士仿真模型 matlab 开发语言
MATLAB路径规划仿真轨迹规划，船舶轨迹跟踪控制，数学模MATLAB路径规划仿真轨迹规划，船舶轨迹跟踪控制，数学模型基于两轮差速的小车模型，用PID环节对航向角进行控制，迫使小车走向目标，或用PID环节对航向角和距离进行控制，迫使小车走向目标LQR算法可自行小车起点坐标文章目录初始化环境定义PID控制函数运行仿真代码说明：代码示例代码说明：为了实现基于两轮差速模型的小车在MATLAB中的路径规划
deepseek api参数详解孽小倩大语言模型 python java 前端人工智能 deepseek
deepseek的参数与openai保持兼容，所以openai能用的参数deepseek都可以使用，以下是常用的参数介绍。在使用Deepseek/OpenAI的PythonAPI时，最常用的API端点是chat/completions，用于调用deepseek生成文本对话内容。以下是openai.ChatCompletion.create()方法的主要参数及其作用：1.model作用：指定使用的模
部分标签数据集生成与过滤特定标签方法阳光明媚大男孩机器学习人工智能
完整代码总结这段代码的目的是通过构建一个部分标签学习（PartialLabelLearning,PLL）框架来生成一个包含部分标签的数据集，并且支持根据给定的标签列表对数据集进行筛选和过滤。代码包含了多个类和函数，主要分为以下几部分：数据预处理与加载：使用PyTorch和torchvision来加载CIFAR-10数据集，并对其进行标准化处理。部分标签数据集的生成：为每个样本生成多个候选标签，并模
基于知识图谱的个性化智能教学推荐系统(文档+源码) 「已注销」 python 知识图谱人工智能 python pygame pyqt dash
目录摘要Abstract目录第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法2.2.1推荐算法概述2.2.2Pearson相关系数2.2.3Spearman相关系数2.4Bert模型和Albert模
YOLO魔改之频率分割模块（FDM）清风AI YOLO算法魔改系列 YOLO 人工智能计算机视觉目标检测 python 深度学习
目标检测原理目标检测是一种将目标分割和识别相结合的图像处理技术，旨在从图像中定位并识别特定目标。深度学习方法，如FasterR-CNN和YOLO系列，已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略，通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。在小目标检测中，为克服分辨率低和特征不明显的问题，模型设计中会特别注重特征融合和多尺度处理，以增强对小目标的感知能力。YOLOv8基础YOLO
基于协同过滤推荐算法的景点票务数据系统（python-计算机毕设）计算机程序设计(接毕设) 推荐算法机器学习毕业设计 python 人工智能
摘要IABSTRACTII第1章引言1研究背景及意义1研究背景1研究意义1国内外研究现状2智慧旅游3旅游大数据3研究内容4本章小结4第2章相关技术概述5基于内容的推荐算法5基于内容的推荐算法原理5基于内容的推荐算法实现5协同过滤推荐算法6协同过滤算法原理6协同过滤算法实现7SpringBoot框架9SpringBoot简介9SpringBoot特性10SpringBoot工作原理10Vue.js框
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别（续）林聪木目标检测 YOLO 人工智能
目录3.2实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析3.4基于卷积神经网络的目标识别算法3.4.1卷积神经网络的基本理论3.4.2卷积神经网络框架设计3.4.3实验及结果分析基于图像的目标检测算法4.1目标检测算法一般流程4.2典型目标检测算
Python 的 ultralytics 库详解白.夜人工智能
ultralytics是一个专注于计算机视觉任务的Python库，尤其以YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型为核心，提供了简单易用的接口，支持目标检测、实例分割、姿态估计等任务。本文将详细介绍ultralytics库的功能、安装方法、核心模块以及使用示例。1.ultralytics库简介ultralytics库由Ultralytics团队开发，旨在为YOLO系列模型提供高效、灵活且易
SGM61230 同步降压转换器技术文档慎独yfs 电子元器件单片机嵌入式硬件
第一章概述SGM61230是一款宽输入电压范围（4.5V至28V）的同步降压转换器，可提供高达3A的输出电流。该器件集成功率开关和峰值电流模式控制补偿电路，采用6引脚TSOT-23封装，内置5ms软启动功能以抑制浪涌电流。关键特性：-**智能保护机制**：逐周期峰值电流限制、输出过压保护（OVP）、带自动恢复的热关断-**高效模式切换**：轻载时进入脉冲跳过模式（PSM），重载时自动切换至PWM模
设计模式-对象性能墨染萧然设计模式设计模式单例模式享元模式 C++
对象性能前言1.Singleton1.1模式介绍1.2模式代码1.2.1懒汉模式1.2.2饿汉模式2.Flyweight2.1模式介绍2.2模式代码2.3模式类图2.4要点总结前言"对象性能”模式：面向对象很好地解决了“抽象”的问题，但是不可避免地要付出一定的代价。对于通常情况来讲，面向对象的成本大都可以忽略不计。但是某种情况下，面向对象所带来的成本必须谨慎处理。典型模式：Singleton单例模
windows下使用vscode+cline插件体验MCP，体验使用AI控制浏览器，踩坑记录（至少让你节省3个小时弯路版）（喂饭级别）几道之旅人工智能智能体及数字员工 windows vscode ide 人工智能
为什么网上天天说MCP，你这儿却一点动静都没有？1️⃣人家很早之前就用上了制定标准的Claudedesktop，这玩意儿在咱这儿用不了。对策：使用vscode+cline+deepseek（或其它同级别国产大模型deepseek-V3其实有时比R1效果还好）2️⃣人家也Claude，但人家能用Cursor，咱太穷了，用不了。对策：使用vscode+cline+deepseek（或其它同级别国产大模
iOS 模块化架构设计：主流方案与实现详解 Ethan. L 架构 ios 架构
随着iOS工程规模的扩大，模块化设计成为提升代码可维护性、团队协作效率和开发灵活性的关键。本文将探讨为什么需要模块化，介绍四种主流的模块化架构方案（协议抽象、依赖注入、路由机制和事件总线），并通过代码示例和对比表格帮助开发者选择适合的方案。一、为什么需要模块化？1.代码可维护性随着工程规模的增长，代码量迅速增加，模块化可以将代码拆分为独立的功能模块，降低代码复杂度，提升可维护性。2.团队协作效率模
使用 DingoDB 创建自查询检索器的实战演示 fgayif python
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面向对象面向过程 3213213333332132 java
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Java Hotspot: Remove the Permanent Generation bookjovi HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细，http://openjdk.java.net/jeps/122 JEP 122: Remove the Permanent Generation Author Jon Masamitsu Organization Oracle Created 2010/8/15 Updated 2011/
正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言 dcj3sjt126com 正则表达式
向前查找和向后查找 1. 向前查找：根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。对于向前查找，出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。 2. 向后查找：一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
BaseDao 171815164 seda
import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.SQLException; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; public class BaseDao { public Conn
Ant标签详解--Java命令 g21121 Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用终于开始重头戏了，Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。 1
[简单]代码片段_电梯数字排列 53873039oycg 代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子，如下: import java.util.Arrays; public class 电梯数字排列_S3_Test { public static void main(S
Hessian原理云端月影 hessian原理
Hessian 原理分析一．远程通讯协议的基本原理网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机，基于传输协议和网络 IO 来实现，其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等， http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags aijuans android
在多Activity开发中，有可能是自己应用之间的Activity跳转，或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例，而不是产生大量重复的Activity。这需要为Activity配置特定的加载模式，而不是使用默认的加载模式。加载模式分类及在哪里配置 Activity有四种加载模式： standard singleTop
hibernate几个核心API及其查询分析 antonyup_2006 html .net Hibernate xml 配置管理
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PL/SQL的流程控制百合不是茶 oracle PL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有流程控制; 分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ; 条件语句 case when 条件 then 结果; 循环语句 loop
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精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序 bijian1013 oracle 数据库 plsql
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本篇是EhCache系列的第一篇，总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用，更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍环境准备 1.新建Maven项目 2.添加EhCache的Maven依赖 <dependency> <groupId>ne
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我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别.... 但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
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小学5年级英语单词背诵第一课 dcj3sjt126com english word
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macvim的使用实战 dcj3sjt126com mac vim
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如何学习编程 lampcy java 编程 C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
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