【2.7】yolo

使用npm install出现check python checking for Python executable “python2“ in the PATH

使用npminstall出现checkpythoncheckingforPythonexecutable"python2"inthePATH时，表示你本地的环境需要使用python2.7的，这个时候可以使用
迷途小员员·2024-01-18 03:12

TA百人计划学习笔记 2.7LDR与HDR

资料源视频【技术美术百人计划】图形2.7LDR与HDR_哔哩哔哩_bilibiliPPT2700ldr与hdr参考笔记2.7LDR和HDR·语雀任务【技术美术百人计划先行】基础渲染光照介绍(一)_哔哩哔哩
yoi啃码磕了牙·2024-01-17 22:08

【C语言】数据结构——带头双链表实例探究

个人专栏——数据结构学习⭐点击关注一起学习C语言目录导读：1.双链表结构特征2.实现双向循环链表2.1定义结构体2.2创造节点2.3双向链表初始化2.4双向链表打印2.5双向链表尾插2.6双向链表尾删2.7
流浪者与猴·2024-01-17 21:28

python的xml转txt(linux)

importosfromglobimportglobimportxml.etree.ElementTreeasETxml_dir=r'D:\llq\yolov5-master\yolov5-master
New___dream·2024-01-17 21:25

2.7 使用常见的DAX函数

第2章DAX简介2.1理解DAX计算2.2了解计算列和度量值2.3变量入门2.4表达式中的错误处理2.5格式化DAX代码2.6聚合函数和迭代函数2.7使用常见的DAX函数使用常见的DAX函数既然您已经了解了
jweishan·2024-01-17 20:48

PADS Layout技巧

padslayout百度云资源：包含四个版本：PADSVX2.2、PADSVX2.7、PADS9.5完全版以及一个PADSVX2.2绿色
GBXLUO·2024-01-17 18:17

YOLOv5改进 | 检测头篇 | ASFFHead自适应空间特征融合检测头（全网首发）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用ASFF改进YOLOv5的检测头形成新的检测头Detect_ASFF，其主要创新是引入了一种自适应的空间特征融合方式，有效地过滤掉冲突信息，从而增强了尺度不变性
Snu77·2024-01-17 17:26

yolov5 主要流程

1.介绍本文包含了有关yolov5目标检测的基本流程，包括模型训练与模型部署，旨在帮助小伙伴们建立系统的认知YOLO是"Youonlylookonce"的首字母缩写，是一个开源软件工具，它具有实时检测特定图像中物体的高效能力
isserendipity·2024-01-17 17:47

11. 面向对象的三大特征（封装、继承、多态）

private`关键字1.4`public`关键字1.5`protected`关键字1.6注意事项2.继承2.1继承方式2.2继承格式2.3继承特点2.4继承原则2.5不可被继承的2.6`this`关键字2.7
酷小洋·2024-01-17 16:45

C++（1） —— 基础语法入门

C++初识1.1第一个C++程序1.2注释1.3变量1.4常量1.5关键字1.6标识符命名规则二、数据类型2.1整型2.2sizeof关键字2.3实型（浮点型）2.4字符型2.5转义字符2.6字符串型2.7
清园暖歌·2024-01-17 15:40

爬虫正传-江湖路远-0102-少侠师承何处

这一切的一切，都是因为少侠身上一个特殊的身份标记：User-agent:Python-urllib/2.7User-agent又是个什么东西呢？字面意思
大牧莫邪·2024-01-17 14:19

Mac 如何让python默认运行python3.8

Mac是自带python的，但是默认运行的是2.7那么如何默认运行3.8呢1.打开终端，运行该命令：open~/.bash_profile2.写入python外部变量环境（你python版本是多少就写多少
项啊丑·2024-01-17 14:21

YOLOv5改进系列（26）——添加RFAConv注意力卷积（感受野注意力卷积运算）

【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制YOLOv5改进系列（2）——添加CBAM注意力机制YOLOv5
路人贾'ω'·2024-01-17 14:31

Cpu 内存配置linux,linux系统配置（cpu、内存、磁盘等）

linux系统版本1.1查看系统版本1.2查看内核版本2.CPU2.1查看CPU所有信息2.2查看CPU型号2.3查看物理CPU个数2.4查看物理CPU核数2.5查看逻辑CPU个数2.6查看CPU主频2.7
近藤光·2024-01-17 13:35

ADA-YOLO：YOLOv8+注意力+Adaptive Head，mAP提升3%

为了解决这个问题，作者提出了一种名为ADA-YOLO的轻量级但有效的医学目标检测方法，该方法将注意力机制与YOLOv8架构相结合。作者提出的这种方法通过自适应头模
AI追随者·2024-01-17 13:00

开发者实战 | 基于 C# 和 OpenVINO™ 2023.0部署 YOLOv8 全系列模型

颜国进飞桨开发者技术专家(PPDE)，OpenVINOSharp工具包作者，中国矿业大学硕士研究生文章指导：杨雪锋英特尔边缘计算创新大使，中国矿业大学副教授1基于C#和OpenVINO™2023.0部署YOLOv8
OpenVINO 中文社区·2024-01-17 12:59

C# OpenCvSharp DNN 部署yolov3目标检测

目录效果yolov3.cfg项目代码下载C#OpenCvSharpDNN部署yolov3目标检测效果yolov3.cfg[net]#Testing#batch=1#subdivisions=1#Trainingbatch
天天代码码天天·2024-01-17 12:57

【深度学习】Anaconda3 + PyCharm 的环境配置 5：手把手带你运行 predict.py 文件，史上最全的问题解决记录

GitHub-SZU-AdvTech-2022/213-Rethinking-Image-Restoration-for-Object-Detection相关文档：睿智的目标检测26：Pytorch搭建yolo3
作者正在煮茶·2024-01-17 11:23

windows环境下安装CUDA（用GPU训练Tensorflow-YOLOv3）

训练tensorflow-yolov3这个网络模型，图集400张，4个分类，要训练十多个小时才能看到检出效果，现在可以尝试使用GPU训练了。
dvlee1024·2024-01-17 11:47

Centos移动/home目录空间到/根目录下

硬盘只有100G空间，在安装系统时划分得不够恰当，/根目录与/home目录基本各占一半空间$df-h文件系统容量已用可用已用%挂载点/dev/mapper/centos-root50G2.7G48G6%
阿乐_822e·2024-01-17 10:15

【目标检测实验系列】YOLOv5模型改进：融入坐标注意力机制CA，多维度关注数据特征，高效涨点！（内含源代码，超详细改进代码流程）

1.文章主要内容本篇博客主要涉及坐标注意力机制CA结构融合到YOLOv5模型中。（通读本篇博客需要7分钟左右的时间）。2.详细代码改进流程2.1
弗兰随风小欢·2024-01-17 06:12

海思SD3403,SS928/926,hi3519dv500,hi3516dv500移植yolov7,yolov8（9）

上一节yolov8的训练已经完成了，现在要开始做模型的转换了，这里和yolov7方式相似，但是有一些差异，尤其是yolov7的不带NMS部分的输出顺序和yolov8的输出顺序与格式是有差异的。
LittroInno·2024-01-17 06:15

Redis主从+哨兵集群(基于CentOS-8.0)高可用部署方案

目录一、环境描述二、Redis主从集群部署2.1Redis下载2.2Redis解压和移动文件2.4编译、安装Redis2.6新建bin和etc文件夹2.7分发Redis2.8配置2.8.1主节点配置2.8.2
夜夜流光相皎洁_小宁·2024-01-17 05:30

惬意上手Python —— 字符串详细介绍

目录1.字符串介绍1.1定义1.2特殊字符1.3特殊使用1.4索引下标1.5遍历2.常见操作2.1格式化、剔除、计数2.2拼接与切割2.3查找和替换2.4转换大小写2.5编码解码2.6字符判断2.7开始结尾
吃月亮的怪兽·2024-01-17 04:21

深度学习常见数据集格式解析

深度学习中常见的数据集格式（主流的目标检测网络要求的格式）主要分为VOC、COCO以及YOLO格式，但是不同的数据标注软件导出的标注格式可能不尽相同，所以我们需要了解不同数据格式的特点以及如何互相转化。
不想动脑筋的亮亮·2024-01-17 04:15

YOLOv7检测视频报错解决-module ‘cv2.cv2‘ has no attribute ‘CAP_PROP_ORIENTATION_META‘

项目地址：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases报错信息：module‘cv2.cv2’hasnoattribute‘CAP_PROP_ORIENTATION_META
erin_wu·2024-01-17 04:52

网络文件共享服务

应用场景3.总结二、FTP——文件传输协议1.工作原理介绍2.vsftpd软件2.1使用ftp2.2延伸——FileZilla2.3修改默认端口号2.4主动模式端口2.5被动模式端口2.6匿名用户登录2.7
一坨小橙子ovo·2024-01-17 03:37

[软件工具][windows]yolov8自动标注工具自动打标签工具

软件截图如下：这个工具可以自动将图片识别为指定类别并保存为VOC格式xml文件，软件只支持官方80类别，您可以选择其中一部分或者一部分进行自动标注，标注的效果依据图片而定，通过自动标注您可以减少很多标注工作量，同时相比较于手动标注可以节约至少80%时间，自动标注完成后，我们只需要用labelImg打开重新审核，查缺补漏即可完成标注。十分方便，具体使用步骤如下：第一步：打开软件后选择图片所在路径以及
FL1623863129·2024-01-17 00:02

[C#]winform部署官方yolov8-obb旋转框检测的onnx模型

【官方框架地址】https://github.com/ultralytics/ultralytics【算法介绍】Yolov8-obb（YouOnlyLookOnceversion8withOrientedBoundingBoxes
FL1623863129·2024-01-17 00:02

clickhouse表引擎-合并树系列

1clickhouse表引擎-合并树系列简介2MergeTree引擎2.1建表语法2.2创建最简单的MergerTree引擎表2.3插入数据2.4查看目录结构2.5指定分区的MergeTree表2.6分区合并过程2.7
逃跑的沙丁鱼·2024-01-16 22:08

YOLOv8训练自己的数据集

文章目录1.创建数据集文件结构数据集标注脚本分割数据集转换数据格式2.配置文件2.1数据集配置2.2选择需要的模型3.模型训练4.测试1.创建数据集环境：UltralyticsYOLOv8.0.230Python
李日音·2024-01-16 22:16

HackTheBox - Medium - Linux - Faculty

利用该库中的LFi会泄露一个密码，该密码可用于通过SSH以名为“gbyolo”的低级用户身份登录。用户“gbyolo”有权作为“developer”用户运行名为“meta-git”的“npm”包。
Sugobet·2024-01-16 22:09

重新配置python2.7

重新配置python2.7mkdir/usr/local/src/pythoncd/usr/local/src/pythonwgethttps://mirrors.163.com/centos/7.9.2009
代码有点萌·2024-01-16 21:57

Linux系统编程（一）标准IO

2.2fgetc()、fputc()2.3fgets()、fputs()2.4fread()、fwrite()2.5printf()、scanf()2.6fseek()、ftell()、rewind()2.7fflush
Patarw_Li·2024-01-16 21:20

Android Retrofit 工作原理解析

implementation'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.7.1'implementation'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.7
SheHuan·2024-01-16 20:57

[架构之路-245]：目标系统 - 设计方法 - 软件工程 - 软件开发模型（流程）：瀑布模型、V模型、原型模型、增量模型、迭代模型、螺旋模型、敏捷模型、DevOps、AI辅助、逆向工程、净室工程

（需求明确、提前测试、验证）2.3原型模型（PrototypeModel）：向用户提前展示2.4增量模型：按功能分块开发（不改变初始需求）2.5迭代模型：按时间分段2.6螺旋模型：带风险分析的迭代模型2.7
文火冰糖的硅基工坊·2024-01-16 19:14

《学习复盘》

全国急救中心中小企业【2.7】清零心态：活着减少焦虑：行动团结力量：合作001我们常常不敢确认损失要面对损失，确认自己最真实的情况已经发生了。疫情期间公司的影响已经发生了，已经损失了。
富兰青衫·2024-01-16 18:23

JAVA基础---抽象类和接口

文章目录1.抽象类1.1抽象类概念1.2抽象类语法1.3抽象类特性1.4抽象类的作用2.接口2.1接口的概念2.2语法规则2.3接口使用2.4接口特性2.5实现多个接口2.6接口间的继承2.7接口使用实例
码农小张~·2024-01-16 18:35

yolov8seg onnx推理

yolov8分割模型的后处理-分割输出解释输入：(1,3,640,640)输出：output[0](1,4+80+32=116,8080+4040+20*20=8400),output[1](1,32,160,160
Ctrl_Cver·2024-01-16 17:34

yolov7 onnx推理

环境介绍用的mmyolo0.6.0导出的yolov7，如果导出模型有问题，参考我之前的文章。我的数据集只有两个类别。下图是我模型的输入输出。
Ctrl_Cver·2024-01-16 17:04

coco标签处理

frompycocotools.cocoimportCOCOimportrandomimportcopyimportjson#原始的COCO标注文件路径original_annotations_path='/workspace/datasets/soccer6/yolo
Ctrl_Cver·2024-01-16 17:28

标准卷积、深度可分离卷积与GSConv，YOLOv8引入SlimNeck

摘要：目标检测是计算机视觉中一项重要的下游任务。对于嵌入式边缘计算平台来说，很难实现实时检测的要求，使用巨大的模型也是困难的。此外，由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的准确性。我们引入了一种新的轻量级卷积技术，GSConv，以减轻模型但保持准确性。GSConv在模型的准确性和速度之间实现了卓越的平衡。此外，我们提供了一种设计范式，即“slim-neck”，以实现更高的检测器计算成本
masterMono·2024-01-16 16:31

人工智能任务4-读懂YOLOv5模型的几个灵魂拷问问题，深度理解 YOLOv5模型架构

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能任务4-读懂YOLOv5模型的几个灵魂拷问问题，深度理解YOLOv5模型架构。
微学AI·2024-01-16 14:15

yolov1：背景介绍与算法精讲

目录一、背景介绍1.1yolo发展历史1.2作者介绍二、算法精讲2.1预测阶段2.2训练阶段三、论文细节一、背景介绍  其实在写这篇博客的时候yolov1~yolov8的所有网络结构以及算法思想和源码都已经研究很久了
慕溪同学·2024-01-16 14:37

毕业设计-基于深度学习的输电线路电力铁塔识别系统 YOLO

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试
Krin_IT·2024-01-16 13:34

计算机网络-甘晴void学习笔记

分组交换的时延/丢包和吞吐量1.5协议层次与服务模型2应用层原理2.1应用层协议原理2.2Web和Http2.3因特网中的电子邮件2.4DNS：因特网的目录服务2.5P2P文件分发2.6视频流和内容分发网2.7
甘晴void·2024-01-16 13:29

阿里云服务器多少钱，最便宜的经济型e云服务器是否值得购买？

而目前阿里云推出的经济型e实例云服务器最低仅需182.04元一年，这个实例规格的云服务器活动价格是仅次于轻量应用服务器的，配置为有2核2G、2核4G、4核8G、8核16G、2核8G、4核16G、8核32G可选，折扣低至2.7
阿里云最新优惠和活动汇总·2024-01-16 13:45

YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DySnakeConv改进检测头专用于分割的检测头（全网独家首发，Seg）

这种卷积方法的核心思想是，通过动态形状的卷积核来增强感知能力，针对管状结构的特征提取进行优化，所以将这个卷积针对于YOLOv8的分割头进行融合是非常合适的
Snu77·2024-01-16 13:47

YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientViT高效的特征提取网络完爆MobileNet系列(轻量化网络结构)

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是主干网络，一个名字EfficientViT的特征提取网络(和之前发布的只是同名但不是同一个)，其基本原理是提升视觉变换器在高效处理高分辨率视觉任务的能力。它采用了创新的建筑模块设计，包括三明治布局和级联群组注意力模块。其是一种高效率的特征提取网络训练速度非常快，推理速度也要比基础版本的要快，其效果完爆之前的MobileNetV3等轻量化网络模型。欢迎大家订阅本
Snu77·2024-01-16 13:17

YOLOv5姿态估计：HRnet实时检测人体关键点

今天来学习一下利用YOLOv5进行姿态估计，HRnet与SimDR检测图片、视频以及摄像头中的人体关键点，欢迎大家一起前来探讨学习~本文目录：一、项目准备1Pycharm中克隆github上的项目2.具体步骤
是Dream呀·2024-01-16 12:00
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