【2.7】yolo

“节后综合征”疗愈神器，10分钟上手AI算法开发！

这个开源项目三次登录GithubDaily全球趋势榜，2.7k星标；不需要数学基础，不需要编程大牛，只要下载就可以快速开发AI算法模型并投
飞桨PaddlePaddle·2024-01-19 11:54

yolov5-6.0快速训练助手使用教程傻瓜式训练不需要写代码配置

yolov5-6.0发布啦，这次更新为我们带来了n版本，模型大幅度减少，yolov5n仅仅3.77M，适合在嵌入式部署。为了跟上时代发展要求，yolov5-6.0快速训练助手更新出来。
未来自主研究中心·2024-01-19 11:13

Ubuntu 安装Python3.8

安装Python3.8一、安装环境Ubuntu2004Python2.7目标是将python版本从2.7更新到3.8二、安装步骤2.1下载python3.8安装包wgethttps://www.python.org
xiaowang_lj·2024-01-19 10:58

C++：完成一个分数（fraction）类

main函数二：实现过程1.fraction.h的实现2.fraction.cpp的实现2.1GCD求最大公约数2.2构造函数2.3转换构造函数2.4类型转换函数2.5转换函数的显示调用2.6单目运算符2.7
Tarench·2024-01-19 10:21

LINUX环境下搭建PYTHON RESTFUL服务 一

可以先确认下服务器是否有python环境，Linux命令如下：[root@mylinuxhome]#whereispythonpython:/usr/bin/python/usr/bin/python2.7
暴走的狐狸·2024-01-19 09:22

数据结构——二叉树的遍历与应用

二叉树链式结构的实现2.1前置说明2.2二叉树的遍历2.2.1前序、中序以及后序遍历前序遍历：中序遍历递归图：后序遍历：2.3节点个数2.4叶子节点个数2.5第K层的节点个数2.6二叉树查找值为x的节点2.7
玛丽亚后·2024-01-19 09:22

第01章_Java语言概述(JDK的下载和安装,HelloWorld案例常见错误,HelloWorld小结,注释,Java API文档,Java核心机制,Java知识脉络图)

基础全程脉络图1.2本章专题与脉络2.抽丝剥茧话Java2.1当前大学生就业形势2.2IT互联网是否依旧靠谱2.3IT行业岗位分析2.4软件开发之Java开发2.5到底多少人在用Java2.6八卦一下程序员2.7Java
丁总学Java·2024-01-19 09:11

【Linux】用户和文件权限管理

语言目录导读：1.用户权限1.1用户类型1.2用户之间的切换2.文件权限管理2.1文件访问者2.2文件类型和访问权限2.3文件权限值表示方法2.4文件访问权限设置2.5修改文件拥有者2.6修改文件所属组2.7
流浪者与猴·2024-01-19 09:57

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现及模型训练

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现及模型训练我们在之前实现YOLOv1的基础上，加入了先验框机制，快速的实现了YOLOv2的网络架构，并且实现了前向推理过程
undo_try·2024-01-19 09:21

joern安装的全过程

也可以装在物理的电脑里面以下用到的包，很多都可以先在windows下载，然后直接解压，传到ubuntu里面配置使用，放一个github连接，几乎包含全部需要的东西SySeVR/SySeVR(github.com)2.安装python2.7
听闻派大星·2024-01-19 09:49

从零开始 PyTorch 项目：YOLO v3 目标检测实现

转载：https://www.jiqizhixin.com/articles/042602从零开始PyTorch项目：YOLOv3目标检测实现前几日，机器之心编译介绍了《从零开始PyTorch项目：YOLOv3
CVAIDL·2024-01-19 08:22

yolov8实战第六天——yolov8 TensorRT C++ 部署——（踩坑，平坑，保姆教程）

C++结合TensorRT部署深度学习模型有几个关键优势，这些优势在各种工业和商业应用中极其重要：高效的性能：TensorRT通过优化深度学习模型来提高推理速度，减少延迟。这对于实时处理应用（如视频分析、机器人导航等）至关重要。降低资源消耗：TensorRT优化了模型以在GPU上高效运行，这意味着更低的内存占用和更高的吞吐量。对于资源受限的环境或在多任务并行处理的情况下，这是一个显著优势。跨平台和
学术菜鸟小晨·2024-01-19 07:00

记一次在CentOS系统搭建python3环境

首先，查看linux系统类型和版本：参考：查看linux系统类型和版本默认Centos7中是有python安装的，但是是2.7版本，实际上这几个文件之间是有依赖关系的。
weixin_30360497·2024-01-19 06:29

贵在坚持

今天是敷包第十一天，体重降了2.7公斤，这是在近四日在监督下的定量三餐，其实吃这些也很有饱腹感，才知道自己原来生活的这么没有节制No.1第七天食谱图片发自App图片发自App图片发自AppNo.1第八天食谱图片发自
NY文创·2024-01-19 06:22

YOLOv8改进 | 主干篇 | 低照度增强网络PE-YOLO改进主干（改进暗光条件下的物体检测模型）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是低照度图像增强网络PE-YOLO中的PENet，PENet通过拉普拉斯金字塔将图像分解成多个分辨率的组件，增强图像细节和低频信息。
Snu77·2024-01-19 06:15

YOLOv8全网首发：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ，助力检测

本文独家改进：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，完美和YOLOv8结合，助力涨点DCNv4优势：(1)去除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态性和表达能力；(2)优化存储器访问以最小化冗余操作以加速
AI小怪兽·2024-01-19 05:34

UniAPP社区论坛项目实战--社区服务 API 接口文档

获取一个广告位的广告列表1.3批量获取广告列表二、动态管理2.1批量获取动态列表信息2.2获取指定ID动态详情2.3创建一条动态2.4点赞、取消点赞、点赞列表当前动态2.5评论指定ID动态2.6删除指定ID动态2.7
梦幻蔚蓝·2024-01-19 05:26

YOLOV2网络剪枝

对神经网络进行剪枝这个想法并不新奇，可追溯至1900年（YanLecun的工作-http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-90b.pdf）。其基本的思想是：神经网络的参数众多，但其中有些参数对最终的输出结果贡献不大而显得冗余，剪枝顾名思义，就是要将这些冗余的参数剪掉。首先，需要根据对最终输出结果的贡献大小来对模型的神经元们排序，然后，舍去那些贡献度低的
立夏陆之昂·2024-01-19 05:18

Darknet_yolov2综述入门整理

接着上次的神经网络，这次整理一下Darknet，yolov2首先得先了解Darknet,是深度学习框架，总的来说深度学习框架提供了一些列的深度学习的组件（对于通用的算法，里面会有实现），当需要使用新的算法的时候就需要用户自己去定义
立夏陆之昂·2024-01-19 05:48

yolov1到yolov2的改进

大部分人学习YOLO应该是从V3开始的，我很奇葩，从V2开始的，但是V2论文中有很多点一笔带过，前前后后断断续续看了几篇博客介绍V2和V1，想着做一个阶段性总结，自己写一篇，也有助于自己加深理解。
立夏陆之昂·2024-01-19 05:47

YOLOV3解析--边学习边更

贴一下yolov3的网络结构V3在V2的基础上也做了很多改进可以看到，类别预测，使用了多标签分类；损失函数也用二元交叉熵函数代替了均方差，多尺度融合预测，用到了route层拼接贴一下v3的训练过程预测过程看到很详细的一篇
立夏陆之昂·2024-01-19 05:47

高并发大游戏如何选择阿里云服务器配置？

用于高性能计算或大游戏并发，可选择企业级第七代云服务器计算型g7、ECS计算型c7、内存型r7独享型云服务器，CPU采用第三代IntelXeon可扩展处理器（IceLake），基频2.7GHz，全核睿频
暴富程序员·2024-01-19 04:25

spark读取hive的数据

/dev/make-distribution.sh--tgz--namewith-hive-Pyarn-Phadoop-2.7-Dhadoop.version=2.7.7-Phive-Phive
IT烧麦·2024-01-19 04:17

c语言0基础笔记

第一个c程序1.4IDE使用1.5注释1.6第一个c程序剖析1.7printf()输出格式第02章_变量与进制2.1关键字2.2标识符2.3变量2.4基本数据类型的使用2.5变量间的运算规则2.6常量2.7
风无雨·2024-01-19 04:33

yolo9000：Better, Faster, Stronger的目标检测网络

目录一、回顾yolov1二、yolov2详细讲解2.1Better部分创新点（1）BatchNormalization(批量归一化)（2）HighResolutionClassifier---高分辨率分类器
慕溪同学·2024-01-19 03:09

【Java数据结构 -- 顺序表】

3.1List的使用二.ArrayList与顺序表1.线性表2.顺序表2.1接口的实现2.2顺序表的创建2.3顺序表的打印2.4顺序表的插入2.5顺序表的按索引位置插入数据2.6判断顺序表是否包含某个数2.7
水冠7·2024-01-19 02:40

YOLOv5全网独家首发：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ，助力检测实现暴力涨点

本文独家改进：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，完美和YOLOv5结合，助力涨点DCNv4优势：(1)去除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态性和表达能力；(2)优化存储器访问以最小化冗余操作以加速
AI小怪兽·2024-01-19 02:46

默认为python2.7，安装python3.6

安装步骤如下：（１）wgethttps://www.python.org/ftp/python/3.6.3/Python-3.6.3.tgz下载安装包（２）tarzxvfPython-3.6.5.tgz解压安装包（３）cdPython-3.6.5转到该安装包目录下（４）./configure--prefix=/usr/local/python3这一步及其重要，对安装进行配置，并指定安装路径，安装路
GRUNMI·2024-01-19 02:49

基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-01-19 01:54

基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战

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阿_旭·2024-01-19 01:23

【保姆级教程|YOLOv8添加注意力机制】【2】在C2f结构中添加ShuffleAttention注意力机制并训练

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阿_旭·2024-01-19 01:23

【保姆级教程|YOLOv8改进】【3】使用FasterBlock替换C2f中的Bottleneck

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阿_旭·2024-01-19 01:23

基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-01-19 01:19

【无标题】

NSDT工具推荐：Three.jsAI纹理开发包-YOLO合成数据生成器-GLTF/GLB在线编辑-3D模
新缸中之脑·2024-01-18 23:50

YOLODet 最强PyTorch版的YOLOv5、YOLOv4、PP-YOLO、YOLOv3复现

github地址：https://github.com/wuzhihao7788/yolodet-pytorchYOLODet-PyTorchYOLODet-PyTorch是端到端基于pytorch框架复现
wuzhihao7788·2024-01-18 22:35

使用阿里云服务器自建数据库配置多大合适？

用于自建数据库可以第七代云服务器ECS计算型c7、通用型g7或内存型r7实例，企业级独享型云服务器，CPU采用第三代IntelXeon可扩展处理器（IceLake），基频2.7GHz，全核睿频3.5GHz
腮帮子疼·2024-01-18 20:49

大游戏并发使用什么阿里云服务器配置？

用于高性能计算或大游戏并发，可选择企业级第七代云服务器计算型g7、ECS计算型c7、内存型r7独享型云服务器，CPU采用第三代IntelXeon可扩展处理器（IceLake），基频2.7GHz，全核睿频
腮帮子疼·2024-01-18 20:49

[BUG] cannot import name ‘quantize_qat‘ from ‘onnxruntime.quantization‘

quantize_qat函数改为以下代码：fromonnxruntime.quantizationimportquantize_dynamic,QuantType,quantize_staticmodel_fp32='yolov5s.onnx'model_quant
犟小孩·2024-01-18 20:59

YOLOv8-第Y9周：重要模块解读

（这是YOLOv8新增的一个类似声明的内容）importmathinportnum
夏伊呀·2024-01-18 19:44

YOLOv8-第Y7周：训练自己的数据集

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制本周任务这周的任务是用YOLOv8训练自己的数据集。
夏伊呀·2024-01-18 19:14

YOLOv8-第Y8周：yolov8.yaml文件解读

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制本周任务请根据YOLOv8n、YOLOv8s模型的结构输出，手写出YOLOv8l的模型输出。文件位置：.
夏伊呀·2024-01-18 19:14

YOLOv5-第Y6周：模型改进

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章来源：K同学的学习圈子一、本周任务模型改进：修改YOLOv5的网络结构图，根据网络结构图以及Y1~Y5周的内容修改对应代码
夏伊呀·2024-01-18 19:13

YOLOv5改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)

，我之前发的Damo-YOLO和
Snu77·2024-01-18 18:31

YOLOv8在NX上的tensorrt的加速部署（60帧率）

环境搭建参考文章（2）YOLOv8_ros代码，采用自己创建的yolov_ros代码。
书中藏着宇宙·2024-01-18 18:55

20230117-yolov5训练环境搭建

文章目录1.参考资料2.服务器环境3.安装过程4.问题与解决5.补充6.其它技巧1.参考资料https://blog.csdn.net/qq_43573527/article/details/132963466long错误解决方案https://pytorch.org/get-started/previous-versions/pytorch下载的位置2.服务器环境conda环境：python3.
余生的观澜·2024-01-18 14:22

Linux内核--网络协议栈(三)sk_buff介绍

------>2.1、skb介绍------>2.2、控制字段------>2.3、其他字段------>2.4、特定功能字段------>2.5、管理字段------>2.6、内存分配------>2.7
文艺小少年·2024-01-18 13:57

2021年8月8日复盘

学习方面：1.今天早晨依然是5:45开始了我们教练锻造营的直播，今天早上的主题是竞选演讲，依然第1个演讲完之后，第2个为她点评，最后有一个点评官做总点评，2.7:30我们直播结束之后，我开始在21天演讲训练营班级群里边做作业拆解
凤晴天·2024-01-18 12:35

恒源云GPU服务器使用Linux图形化界面

干货满满，不要走开~前言前一节分享了如何在GPU云服务器上创建实例并运行YOLOV5项目，但是使用命令行的方式容易劝退很多小白，并且有些环境配置是需要图形化界面的，所以这一节就教大家如何在服务器上使用图形化界面
爱敲代码的panda·2024-01-18 12:12

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(1)总体网络架构及前向推理过程

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(1)总体网络架构及前向推理过程和之前实现的YOLOv1一样，根据《YOLO目标检测》(ISBN:9787115627094)一书，在不脱离YOLOv2的大部分核心理念的前提下
undo_try·2024-01-18 10:09

【目标检测】YOLOv5算法实现(九)：模型预测

  本系列文章记录本人硕士阶段YOLO系列目标检测算法自学及其代码实现的过程。其中算法具体实现借鉴于ultralyticsYOLO源码Github，删减了源码中部分内容，满足个人科研需求。  
初初初夏_·2024-01-18 10:39
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