【2.7】yolo 第19页

ubuntu使用YOLOv7训练自己的数据集

目录一、准备深度学习环境二、准备自己的数据集1、创建数据集 2、转换数据格式 3、配置文件三、模型训练1、下载预训练模型2、训练四、模型测试五、模型推理一、准备深度学习环境下载yolov7代码二、准备自己的数据集一般标注的数据格式是

谷溪m·2024-01-25 18:53

yolov7配置环境全过程，写给自己（小白级别）

需要的下载pytorch版本以及cuda和cudnn的链接，直接下载使用即可，然后需要的python是3.7版本的即可https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/cu111/torch-1.8.2%2Bcu111-cp37-cp37m-win_amd64.whlhttps://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torchaudi

夏456·2024-01-25 18:21

python idle打不开_如何正确的打开python写代码

首先在开始菜单找到你安装的python.如上图所示，我用的是python2.7的版本的，出现5个下拉菜单。好奇宝宝可以尝试挨个点开看看。

weixin_39907289·2024-01-25 17:02

（保姆级）服务器-Zabbix6.0使用Python脚本实现带图片的邮箱的报警

前言近期在琢磨Zabbix邮箱报警的功能，但是网上的教程通常是4.0或5.0版本Zabbix,并使用Python2.7环境，运行在新版本Zabbix6.0上有颇多问题，为此我基于原先教程修改基于Zabbix6.0

工业甲酰苯胺·2024-01-25 17:50

挑战30天瘦20斤第13天

今天掉秤6两，昨天体重122.1斤，今天体重121.5斤，从减肥第11天开始到今天三天的时间我掉了2.7斤。从5月11日开始打卡减肥，中间喝酒涨称掉秤折腾了两个来回。

筱猫儿·2024-01-25 16:47

Qt+YOLOv4实现目标检测

环境：系统：win10（显卡：NVIDIAGTX1050）Yolo版本：V4cuda:11.2cudnn:8.1.1opencv:3.4.15VS:20191.编译前准备1.1opencv首先要安装opencv

QtHalcon·2024-01-25 14:01

基于YOLOv8的摔倒行为检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）

本文主要内容:通过实战基于YOLOv8的摔倒行为检测算法，从数据集制作到模型训练，最后设计成为检测UI界面人体行为分析AI算法，是一种利用人工智能技术对人体行为进行检测、跟踪和分析的方法。

AI小怪兽·2024-01-25 14:56

北京房产介的变动

现在到北京的各家中介店面去问服务费率，一般都是统一的口径：我们这是公司规定的统一价2.7%，不打折的，我们是大公司，多么的正规，我们多么的厉害，我们的服务多么的周到，我们有多少多少的保障，吧啦吧啦一堆的洗脑词

一只小白熊·2024-01-25 14:56

YOLO 自己训练一个模型

一、准备数据集我的版本是yolov88.11这个目录结构很重要ultralytics-main| datasets|coco|train|val二、训练编写yaml文件#Train/val/testsetsas1

Σίσυφος1900·2024-01-25 10:23

目标检测数据集 - 猫狗检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

公共场所监控或室内监控场景下猫狗检测项目，以及作为监控场景通用猫狗检测或动物检测数据集场景数据的补充；标注说明：采用labelimg标注软件进行标注，标注质量高，提供VOC(xml)、COCO(json)、YOLO

极智视界·2024-01-25 09:55

RT-DETR原理与简介（干翻YOLO的最新目标检测项目）

RT-DETR（Real-TimeDetection,Embedding,andTracking）是一种基于Transformer的实时目标检测、嵌入和跟踪模型。它通过结合目标检测、特征嵌入和目标跟踪三个任务，实现了高效准确的实时目标识别和跟踪。RT-DETR的核心思想是将目标检测和目标跟踪这两个传统独立的任务进行统一建模，并利用Transformer网络进行特征提取和关联学习。相比于传统的两阶段

毕设阿力·2024-01-25 09:21

从零开始训练 YOLOv8最新8.1版本教程说明（包含Mac、Windows、Linux端）同之前的项目版本代码有区别

芒果汁没有芒果·2024-01-25 09:49

【Web前端开发基础】CSS3之Web字体、字体图标、平面转换、渐变

渐变一、Web字体1.1Web字体概述1.2字体文件1.3@font-face规则二、字体图标2.1字体图标2.2字体图标的优点2.3图标库2.4下载字体包2.5字体图标的使用步骤2.6字体图标使用注意点2.7

凌云(mlinyun)·2024-01-25 06:17

手把手教你用深度学习做物体检测(一)：快速感受物体检测的酷炫

本篇文章，我将会介绍如何利用训练好的物体检测模型来快速实现上图的效果，这里我们将会用到基于coco数据集训练的yolov3模型，该模型能识别80类物品，具体如下：人自行车汽车摩托车飞机公共汽车火车卡车船红绿灯消防栓停车标志停车收费码表长凳鸟猫狗马羊牛大象熊斑马长颈鹿双肩包雨伞手提包

AAI机器之心·2024-01-25 06:52

安装sentence-transformers

WerecommendPython3.6orhigher,PyTorch1.6.0orhigherandtransformersv4.6.0orhigher.ThecodedoesnotworkwithPython2.7

竹霖聴雨·2024-01-25 06:53

用JavaFX写了一个简易的管理系统

动物管理页面-修改&新增1.4动物管理页面-删除&批量删除二、核心代码展示2.1启动类2.2数据库配置-db.setting2.3日志文本域组件2.4自定义表格视图组件2.5自定义分页组件2.6动物管理页面2.7

你家宝宝·2024-01-25 04:37

UCAS-AOD遥感旋转目标检测数据集——基于YOLOv8obb，map50已达96.7%

1.UCAS-AOD简介1.1数据说明遥感图像，又名高分辨率遥感图像。遥感图像的分类依据是根据成像的介质不同来进行分类的。UCAS-AOD(Zhuetal.，2015)用于飞机和汽车的检测，包含飞机与汽车2类样本以及一定数量的反例样本（背景），总共包含2420幅图像和14596个实例。论文中特别提到了目标检测的方向健壮性，所以在数据集标注过程中作者对数据进行了一定程度的筛选，使得图像中的物体方向分

MatpyMaster·2024-01-25 03:37

黑马程序员C++笔记——STL泛型编程VS2019

普通函数与函数模板调用规则1.6模板的局限性2类模板2.1类模板语法2.2类模板和函数模板的区别2.3类模板中成员函数创建时机2.4类模板对象做函数参数2.5类模板与继承2.6类模板成员函数的类外实现2.7

蘭くどうしんいち·2024-01-25 00:36

YoloV8改进策略：改进Head|自研频域和空间注意力，超越GAM，CBAM等注意力|注意力创新改进|高效涨点|代码注释与改进|包括改进后的结构图

摘要本文尝试改进了新的注意力，使用空间注意力和多轴频域注意力融合改进。改进后的注意力超越了GAM、BAM和CBAM等常用的注意力。GAM#导入PyTorch的神经网络模块importtorch.nnasnn#导入PyTorch库importtorch#定义一个名为GAM_Attention的类，继承自nn.ModuleclassGAM_Attention(nn.Module):#初始化函数，定义模

静静AI学堂·2024-01-24 22:38

【YOLOv8新玩法】姿态评估寻找链接切割点

前言Hello大家好，今天给大家分享一下如何基于深度学习模型训练实现工件切割点位置预测，主要是通过对YOLOv8姿态评估模型在自定义的数据集上训练，生成一个工件切割分离点预测模型制作数据集本人从网络上随便找到了个工业工件

gloomyfish·2024-01-24 22:06

【新特性演示】YOLOv8实现旋转对象检测

YOLOv8旋转对象检测YOLOv8框架在在支持分类、对象检测、实例分割、姿态评估的基础上更近一步，现已经支持旋转对象检测（OBB），基于DOTA数据集，支持航拍图像的15个类别对象检测，包括车辆、船只

gloomyfish·2024-01-24 22:06

【守护工地安全】YOLOv8实现安全帽检测

模型训练准备好数据集以后，直接按下面的命令行运行即可：yolotrainmodel=yolov8s.ptdata=hat_dataset.yamlepochs=50imgsz=640b

gloomyfish·2024-01-24 22:05

具有运动模糊的大规模场景的混合神经绘制

，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract文献阅读：具有运动模糊的大规模场景的混合神经绘制1、研究背景2、方法提出3、视点依赖归一化方法4、训练方法5、试验细节及对比YOLO

qq_43314576·2024-01-24 19:15

【Docker】Docker学习⑦ - Docker仓库之单机Dokcer Registry

DokcerRegistry1下载dockerregistry镜像2搭建单机仓库2.1创建授权使用目录2.2创建用户2.3验证用户密码2.4启动dockerregistry2.5验证端口和容器2.6测试登录仓库2.7

洁癖丶·2024-01-24 14:48

【无标题】

YOLOv5报错原因：空格导致的未对齐（严格意义上的对齐）解决方案，检查yaml文件，添加或者删除空格，使得同一层的保持对齐。

梦在黎明破晓时啊·2024-01-24 13:54

YOLOV5单目测距+车辆检测+车道线检测+行人检测（教程-代码）

YOLOv5是一种高效的目标检测算法，结合其在单目测距、车辆检测、车道线检测和行人检测等领域的应用，可以实现多个重要任务的精确识别和定位。首先，YOLOv5可以用于单目测距。

毕设阿力·2024-01-24 13:23

YOLOv5中Ghostbottleneck结构shortcut=True和shortcut=False有什么区别

GhostBotleneck结构中的shodcut=True和shorcut=False的区别在干是否使用残差连接。当shorcu=True时，使用残差连接，可以以加速模型的收敛速度和提高模型的准确率，当shorcu=False时，不使用残差连接，可以减少模型的参数数量和计算量。实际上不只是Ghostbottleneck具有残差连接，在C3、C2f等具有Bottleneck模块的结构均可根据此例举

梦在黎明破晓时啊·2024-01-24 13:52

Python中的函数（二）

2.2.1abs取绝对值2.2.2divmod求整除和余2.2.3pow次方2.2.4round四舍五入2.2.5sum求和2.3all和any2.4进制转换2.5callable可调用函数2.6ASCII码2.7

火爆辣椒abc·2024-01-24 12:25

2.7 Numpy array 分割

创建数据首先import模块importnumpyasnp建立3行4列的ArrayA=np.arange(12).reshape((3,4))print(A)"""array([[0,1,2,3],[4,5,6,7],[8,9,10,11]])"""纵向分割print(np.split(A,2,axis=1))"""[array([[0,1],[4,5],[8,9]]),array([[2,3],

吴国友·2024-01-24 12:11

Gold-YOLO（NeurIPS 2023）论文与代码解析

paper：Gold-YOLO:EfficientObjectDetectorviaGather-and-DistributeMechanismofficialimplementation：https:

00000cj·2024-01-24 11:50

解决通过requirements.txt安装YOLOv8,No module named ‘ultralytics‘的问题

一、原由由于需要对YOLOv8的网络结构进行改进，直接安装pipinstallultralytics通过官方说明可以知道ultralytics把各种必需的依赖项都集成到了ultralytics安装了这个包之后

书中藏着宇宙·2024-01-24 11:39

【STM32】STM32F4中USB的CDC虚拟串口（VCP）使用方法

文章目录一、前言二、STM32CubeMX生成代码2.1选择芯片2.2配置相关模式2.3设置时钟频率2.4生成代码2.5编译并下载代码2.6结果2.7问题三、回环测试3.1打开工程3.2添加回环代码3.3

L_EG·2024-01-24 11:19

RKE快速搭建离线k8s集群并用rancher管理界面

本文记录使用RKE快速搭建一套k8s集群过程，使用的rancher老版本2.5.7（当前最新版为2.7）。适用于初学测试、测试环境及定制化要求不高的生产环境。

SRE成长记·2024-01-24 10:23

关于图像分割项目的可视化脚本

本章将最后一个分割任务的可视化脚本实现效果展示如下：代码会在当前目录保存展示好的图片，从左到右依次为，原图、mask图、mask覆盖在原图的掩膜图关于目标检测的可视化：VOC：关于目标检测任务中，XML(voc格式)标注文件的可视化YOLO

听风吹等浪起·2024-01-24 09:26

快速学习正则表达式（源自github）

号2.4{}号2.5(...)特征标群2.6|或运算符2.7转码特殊字符2.8锚点2.8.1^号2.8.2$号3.简写字符集4.零宽度断言（前后预查）4.1?=...正先行断言4.2?!...

bfu_努力进大厂送外卖的Z·2024-01-24 08:36

yolov8 opencv dnn部署自己的模型

源码结合自己导出的onnx模型推理自己的视频推理条件windows10VisualStudio2019NvidiaGeForceGTX1070opencv4.7.0(opencv4.5.5在别的地方看到不支持yolov8

yuanjun0416·2024-01-24 07:12

Linux之快速入门（CentOS 7）

文章目录一、Linux目录结构二、常用命令2.1切换用户2.2查看ip地址2.3cd2.4目录查看2.5查看文件内容2.6创建目录及文件2.7复制和移动2.82.93.0一、Linux目录结构目录作用/

秃头·带帽·2024-01-24 03:14

hash应用

1.3、位图的应用1.4、位图模拟实现二、布隆过滤器2.1、什么是布隆过滤器2.2、布隆过滤器应用的场景2.3、布隆过滤器的原理2.4、布隆过滤器的查找2.5、布隆过滤器的插入2.6、布隆过滤器的删除2.7

#欲速则不达#·2024-01-24 03:59

基于yolov5-master和pyqt5的森林火灾监测软件

文章目录项目背景效果演示一、实现思路①算法原理②程序流程图二、系统设计与实现三、模型评估与优化项目背景火灾作为威胁人类生命生产安全的隐患之一，一直是人们关注的重点。传统的火灾监测装置根据温度来检测火灾，不仅灵敏度差，而且反馈时间长，常常会出现消防员收到警报消息时，火室已经无法控制。森林火灾监测系统的设计与实现是一项基于深度学习技术的创新性研究，旨在通过自动检测和分析森林的图像数据，实时监测和预防森

心无旁骛~·2024-01-24 02:43

xml转voc，voc转coco，coco转yolo，coco划分，coco检查，yolo检查，coco可视化

平常用coco格式的数据集比较多，所有这里整合一下数据集相关的常用的脚本。pycocotools安装这个非常重要，因为处理coco数据集时，用pycocotools包非常方便。自行搜索一下怎么安装吧，windows安装比较麻烦。网上有很多方法，但是都有时效性，不定时就失效了。如果有好的安装pycocotools的文章，可以把链接评论在评论区。xml转vocxml2voc.py#命令行执行：pyth

gy-7·2024-01-24 01:24

Voc标签文件转Yolo标签文件程序

一、yolo标签格式我们看一下yolo标签的格式：\text{}上述格式【class_index】是某类别对应的标签索引，为整型；后面4个参数均为比例，而不是实际参数，我们举个例子10.7596230.7494540.0794430.081878

Midsummer啦啦啦·2024-01-24 01:23

yolov8-face 带五个关键点的推理代码

学习使用GitHub-derronqi/yolov8-face:yolov8facedetectionwithlandmark的推理代码importcv2importnumpyasnpimportmathimportargparseimporttimeclassYOLOv8

we34dfg·2024-01-23 23:14

1.4JAVA中的运算符

算术运算符2.2自增自减运算符2.3赋值运算符2.4比较运算符2.5逻辑运算符2.5.1逻辑运算符中注意事项2.5.2逻辑运算符中的运算规则2.5.3逻辑运算符中&与&&，|与||的区别2.6三目运算符2.7

小卢MOU·2024-01-23 23:09

第二天“记录时间”

今天早点起来了，大概6点多起来的，有所进步，看看我下面记录的早晨时光：2.7早晨时间记录以上因为运动和学习了，早餐和午餐也准备了，就是自己皮肤黑没来及弄，自己的早餐也没在家里吃。

简_学·2024-01-23 22:10

pip pip3 区别

2、但是，当你电脑既安装了Python2.7，又安装了Python3.6，那么此时pip与pip3就有区别。pipinstall专门为Python2安装库，而pip3insta

真的只是略懂而已·2024-01-23 21:20

YOLO系列

深度学习经典检测方法two-stage（两阶段）：Faster-rcnn\Mask-Rcnn系列（两阶段即多了一步预选操作）one-stage（单阶段）：YOLO系列（直接处理，不需要对数据进行预选）one-stage

Array902·2024-01-23 21:44

即插即用篇 | YOLOv8 引入 SENetv2 | 多套版本配合使用

卷积神经网络（CNNs）通过提取空间特征并在基于视觉的任务中实现了最先进的准确性，彻底改变了图像分类。所提出的压缩激励网络模块收集输入的通道表示。多层感知机（MLP）从数据中学习全局表示，在大多数用于学习图像提取特征的图像分类模型中起到关键作用。在本文中，我们引入了一种新颖的汇聚多层感知机，即多分支密集层，融入了设计用于超越现有架构的压缩激励残差模块。我们的方法结合了压缩激励网络模块和密集层，通过

迪菲赫尔曼·2024-01-23 21:10

[MySQL]关于表的增删改查

目录1.插入1.1单行数据+全列插入1.2多行插入，指定列插入编辑2.查询2.1全列查询2.2指定列查询3.3查询字段为表达式2.4别名编辑2.5去重2.6排序2.7条件查询2.7.1基本查询:2.7.2AND

老cu·2024-01-23 19:11

基于树莓派与YOLOv3模型的人体目标检测小车（三）

模型效果：在上文中，我们制作了数据集，并利用数据集进行了模型的训练，利用静态图片和视频对模型的检测效果进行了检验，发现效果还是不错的。imageimage前两张为静态图片检测，后一张为视频检测效果截图。image但是模型要想部署在算力微弱的树莓派上，还需要进行两次模型转化才能运行在NCS上进行前向推理。模型转化：第一次转化：（.weight-->.pb）这里的模型转化OpenVINO给出了官方指南

凌乱533·2024-01-23 18:30

进程间通信

进程间通信分类2.管道2.1什么是管道2.2匿名管道2.2.1什么是匿名管道2.2.2pipe函数：2.3匿名管道的使用2.4站在文件描述符的角度深入理解管道2.5在内核角度理解管道本质2.6管道读写规则2.7

Smile丶凉轩·2024-01-23 17:33

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