少样本目标检测

YOLOv8目标检测推理流程及C++代码

这部分主要是使用c++对Onnx模型进行推理，边先贴代码，过段时间再详细补充下代码说明。代码主要分成三部分，1.main_det.cpp推理函数主入口；2.inference_det.h头文件及inference_det.cpp具体函数实现；3.CMakeList.txt.1.main_det推理配置信息全部写在config.txt中，执行代码时会读取该文本中配置信息来进行推理，config.tx
吃鱼不卡次·2025-03-06 22:49

FreeRTOS移植到Cortex-M3-M4

令人惊奇的是，RTOS与Cortex-M内核组合使用，使得技术支持请求变得如此的少。大多
weixin_30596343·2025-03-06 22:19

深度学习_第二轮

每一对((x_i),(y_i))代表了数据集中的一个样本。在计算损失函数的梯度（即关于权重的偏导数）时，需要考虑整个数据集中的所有样本。
Humingway·2025-03-06 22:16

对深度学习中的基本概念—梯度的理解

已知：有一个正确的数据对（或者叫样本），(
Humingway·2025-03-06 22:15

如何从零开始训练大模型？（附AGI大模型路线图）

但还有一个很直观的情况，随着预训练样本的质量不断提升，训练手段的优化。新的模型，往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如，最新出的minicpm，微信内部评测效果也是非常棒的。
脱泥不tony·2025-03-06 21:13

Java 面试题大集合，2019最新最常见面试题加答案

本文汇总了常见面试题及面试技巧，让百忙中的程序员，少花精力乱找资料，希望对你有帮助。
m0_74824823·2025-03-06 17:03

结构体的相关概念1

1.结构体的声明//thedeclarationofastructurestructBirthday{intyear;intmonth;intday;};//注意结尾的";"必不可少intmain(){
陈体苗·2025-03-06 17:59

关于shell文本处理

统计子目录下多个文件夹的行数forxin*.txt;docat$x|wc-l;done如果仅需要对单独文本catfilename|wc-l（会少一行，如果文件最后没有换行符）即可删除目录下所有文件的最后一行换行符
yuwu94·2025-03-06 16:51

20道＜Mysql＞面试题（超级易懂版）

MyISAM：就像是一辆没有安全气囊的老旧车，速度快但是没有那么多安全措施，不支持事务，适合读多写少的情况。如何创建一个MySQL数据库和表？创建数据库：就像是建一个新文件夹。CREATEDA
Beuself.·2025-03-06 13:55

华为路由器配置PPPoE拨号双链路负载分担示例

，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的
cbsymaster·2025-03-06 12:17

【目标检测论文解读复现NO.38】基于改进YOLOv8模型的轻量化板栗果实识别方法

前言此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑
人工智能算法研究院·2025-03-06 11:36

YOLOv8改进主干RTMDet论文系列：高效涨点的单阶段目标检测器主干

近年来，目标检测技术在计算机视觉领域取得了显著的进展。为了提高目标检测器的性能和降低延时，研究人员不断提出新的方法和架构。
IdfdFsharp·2025-03-06 10:33

基于opencv答题卡识别判卷

【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LS
深度学习乐园·2025-03-06 10:31

基于深度学习的田间杂草检测系统：YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统，使用YOLO模型进行目标检测，包含数据集准备、模型训练、用户界面设计及系统实现。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-06 06:28

C++“STL”——模拟实现String类

“STL（标准模版库）”是C++必不可少的一个数据结构和软件算法的库，今天我们来模式实现“string”类。
超级码农ProMax·2025-03-06 05:24

多租户适配、多租户隔离

多租户适配很多产品只有专属化版本，需要从产品底层进行尽量少的改造，满足上云之后多租户的数据、缓存、定时任务等隔离多租户适配条目条目名称适配方案持久层适配支持schema和字段隔离两种方案quartz定时任务上下文无法获取租户信息
Java掌门人·2025-03-06 04:11

机器学习校招面经二

见【搜广推校招面经四】AUC是评估分类模型性能的重要指标，用于衡量模型在不同阈值下区分正负样本的能力。
Y1nhl·2025-03-06 01:46

华为面试题及答案——机器学习(二)

（1）模型性能指标准确率（Accuracy）：定义：正确分类的样本数与总样本数之比。适用：当各类样本的数量相对均衡时。精确率（Precision）：定义：预测为正类的样本中实际为正类的比例。
麦当当MDD·2025-03-06 01:15

系统对接方案_浅谈RPA系统

从广义来说，任何一个可被规则化且突发、未知情况少的
weixin_39881760·2025-03-05 23:34

从 XMLHttpRequest 到 Fetch：现代 Web 请求技术的演进

在现代Web开发中，与服务器进行数据交互是必不可少的一部分。无论是加载动态内容、提交表单数据，还是实现实时更新，都需要通过HTTP请求来完成。
vvilkim·2025-03-05 19:02

STM32——IIC详解

、stm32作为主机发送器的时序图（重点）5、附上代码（还有不理解的可以评论）1、I2C协议简介I2C通讯协议(Inter－IntegratedCircuit)是由Phiilps公司开发的，由于它引脚少，
墨染新瑞·2025-03-05 15:50

打造高清3D虚拟世界|零基础学习Unity HDRP高清渲染管线（第一天）

虚拟世界|零基础学习UnityHDRP高清渲染管线（第一天）前言最后前言说真的，用Unity工作这几年，经历的项目大大小小，对于场景的渲染算是有一定的经验，但涉及到HDRP高清渲染管线的了解，真是少之又少，
井队Tell·2025-03-05 14:09

这5个技巧让你少写80%的代码

导语：从怀疑到真香，一个全栈开发者的DeepSeek实测之路“最近程序员圈被DeepSeek刷屏了，有人用它3天搞定一个项目，也有人吐槽生成的代码漏洞百出。作为一名同时维护5个企业级项目的全栈工程师，我决定花一周时间深度实测，从登录页面到微服务架构，全面验证它的代码生成能力。结果令人震惊：**合理使用DeepSeek后，我的日常编码工作量减少了80%！**本文将分享我的踩坑经验、5个核心技巧，以及
阿三0404·2025-03-05 13:32

SpringBoot 中使用Lua编写Redis脚本

轻量级：小巧的解释器，占用资源少，适用于嵌入式环境和资源受限系统。动态类型：支持动态类型，变量无需事先声明类型，运行时自动识别。
爱吃三鲜豆腐的吐司·2025-03-05 11:18

探秘Mixup：数据增强的新利器

这个项目的目标是通过混合不同样本的数据点生成新的训练样本，从而帮助模型更好地学习数
荣正青·2025-03-05 10:42

词向量Word Embedding

3.维度灾难：高维情形下将导致数据样本稀疏，距离计算困难，这
m0_60217276·2025-03-05 09:01

YOLO 银行柜员业务助手

YOLO银行柜员业务助手介绍YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时目标检测算法，因其快速、准确的特点，被广泛应用于各种领域。
鱼弦·2025-03-05 09:01

二维随机变量

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文1.二维随机变量基础1.1基本定义二维随机变量(X,Y)(X,Y)(X,Y)是由两个定义在同一概率空间上的随机变量XXX和YYY组成的向量样本空间
Shockang·2025-03-05 05:31

深度学习数据集封装-----目标检测篇

然而，当我们转向目标检测任务时，复杂度便显著提升，尤其是在标注框的处理环节。不同的模型架构往往对标注框的处理方式有着各自独特的要求。以YOLO系列为例，它自有一套成熟且高效的方法来应对这一挑战。
科研小天才·2025-03-05 02:34

计算机视觉｜ConvNeXt：CNN 的复兴，Transformer 的新对手

一、引言在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）长期以来一直是核心技术，自诞生以来，它在图像分类、目标检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果
紫雾凌寒·2025-03-04 16:20

【目标检测】工地扬尘检测数据集3832张YOLO+VOC格式

【目标检测】工地扬尘检测数据集3832张YOLO+VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：3832Annotations
不会仰游的河马君·2025-03-04 15:11

玩转Linux必不可少的命令之tar

玩转Linux命令之tar：文件归档与压缩的得力工具tar命令在Linux中是一种常用的工具，广泛应用于创建、打包、压缩、解压归档文件。它能高效地处理文件归档与压缩，尤其在备份和数据迁移时尤为重要。本文将详细介绍tar命令的常见用法，帮助您快速掌握这一强大的工具。一、tar命令的基础语法tar[选项][归档文件][文件或目录]选项：控制tar命令的行为，如创建、解压、列出等。归档文件：归档文件的名
·2025-03-04 14:27

Java中的异常处理方法

必不可少的一部分。良好的异常处理机制可以提高代码的可读性、可靠性，保证程序的稳定性。本文将深度剖析Java中的异常处理机制，并分享一些最佳实践方法，帮助您在实际项目中优雅地处理异常。
·2025-03-04 14:56

详解LLM 核心技能-大文本分块技术

这是一项必不可少的技术，有助于优化我们使用LLM嵌入内容后从[矢量数据库]获取的内容的相关性。在这篇博文中，我们将探讨它是否以及如何有助于提高LLM相关应用程序的效率和准确性。
大模型入门学习·2025-03-04 13:21

SFT与RLHF的关系

以下是关键要点：1.核心关系SFT：基于标注的高质量样本（如问答对、指令-回答数据），以监督学习方式直接调整模型参数，使模型初步掌握特定任务（如对话生成）的基础能力。
一只积极向上的小咸鱼·2025-03-04 11:12

稠密架构和稀疏架构

也就是说，对于输入的每一个样本，模型的所有或大部分参数都会参与到计算过程中。计算特点：计算密集，需要对大量的参数进行乘法和加法运算，通常会消耗较多的计算资源和内存。
二分掌柜的·2025-03-04 09:53

python统计分析电子版_用Python做统计分析 （Scipy.stats的文档）

随机变量样本抽取84
烧辣椒·2025-03-04 06:03

anolis-8.9通过docker导入WSL

docker容器化的方式，可以轻量化的运行，存储空间需求少、分发部署。WSL+vscode可以在本机windows上就可以建立linux开发环境，代码编辑，编译、版本管理集成度高。
yolo_guo·2025-03-04 03:42

An Introduction to Statistical Learning with Applicatio

1.2特点数据驱动：统计学习倾向于采用结构化的数据——如表格或矩阵形式——作为输入；假设空间少：统计学习通常只考虑一种假设空间，即概率模型或概率分布；模型复杂性
AI天才研究院·2025-03-04 02:30

java容器 LIst、set、Map

适用场景：读多写少，需频繁按索引查询的场景，如数据缓存。LinkedLis
大丈夫在世当日食一鲲·2025-03-04 00:49

怎么使用MD编辑器写博客

，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的
Darkwanderor·2025-03-04 00:14

AI提示词终极奥秘：三招破解Zero-Shot/Few-Shot/COT魔法

提示词工程师必备的"超能力"：无需数据、少样本也能指挥AI一、为什么你的提示词总是不够聪明？当别人能用一句话生成专业级代码，而你的查询却得到敷衍回答时，问题可能出在提示词工程的三重境界。
曦紫沐·2025-03-03 22:05

AI大模型知识图谱和学习路线！

既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳
hhaiming_·2025-03-03 22:35

探索高效缓存：FastAPI-Cache 开源库解析与应用

探索高效缓存：FastAPI-Cache开源库解析与应用项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastapi-cache在构建高性能的Web应用程序时，缓存机制是必不可少的一环
韩烨琰·2025-03-03 21:24

YOLO在PiscTrace上检测到数据分析

YOLO（YouOnlyLookOnce）作为一种高效的目标检测算法，能够在保持高精度的同时实现实时检测。
那雨倾城·2025-03-03 18:26

Java 简介

Java简介Java是一种基于类的面向对象的编程语言，旨在具有尽可能少的实现依赖关系。
谏君之·2025-03-03 16:11

数学建模：MATLAB极限学习机解决回归问题

基本原理：输入层接受传入的样本数据。在训练过程中随机生成从输入层到隐藏层的所有连接权重以及每个隐藏层神经元的偏置值，这些参数在整个训练过程中不会被修改。
DesolateGIS·2025-03-03 15:05

Markdowm

，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的
java1224·2025-03-03 14:28

分布式多卡训练(DDP)踩坑

多卡训练最近在跑yolov10版本的RT-DETR，用来进行目标检测。
m0_54804970·2025-03-03 11:05

AI视觉觉醒：深度学习如何革新视频标注，释放数据潜力基于深度学习的视频自动标注系统

目录引言：被忽视的视频数据金矿传统视频标注的困境：效率、成本与瓶颈深度学习：视频自动标注的破局之道深度学习视频自动标注系统架构系统架构图核心技术解析目标检测（ObjectDetection）行为识别（ActionRecognition
海棠AI实验室·2025-03-03 09:54
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