开放域目标检测第7页

如何从上一个接口获取相关的响应数据传递到下一个接口？

海姐软件测试·2025-03-13 12:33

【YOLOv11[基础]】目标检测OD | 导出ONNX模型 | ONN模型推理以及检测结果可视化 | python

本文将导出YOLO11.pt模型对应的ONNX模型，并且使用ONNX模型推理以及结果的可视化。话不多说，先看看效果图吧！！！目录一导出ONNX模型二推理及检测结果可视化1代码2效果图

Jackilina_Stone·2025-03-13 12:02

YOLO系列模型从v1到v10的演进

文章目录引言YOLOv1:开创单阶段目标检测先河发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv2:提升精度与速度的平衡发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv3:多尺度检测与残差连接发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化

剑走偏锋o.O·2025-03-13 11:25

图像识别技术与应用课后总结（18）

YOLO-V3的改进点网络结构：相比之前版本，YOLO-V3的网络结构进行了优化，使其更适合小目标检测。特征处理：对特征的处理更加细致，通过融入多持续特征图信息来预测不同规格的物体。

一元钱面包·2025-03-13 11:20

c++ enum使用笔记

c++enum使用笔记1.无作用域枚举vs.有作用域枚举2.枚举项的初始化规则3.指定底层类型4.类型转换规则5.枚举的声明与定义6.示例对比无作用域枚举的潜在问题：有作用域枚举的安全性：总结C++中的枚举

JANGHIGH·2025-03-13 09:07

类与对象（一）

目录1.面向过程和面向对象初步认识2.类的引入3.类的定义4.类的访问限定符及封装4.1访问限定符4.2封装5.类的作用域6.类的实例化7.类对象模型7.1类对象的存储方式7.2结构体内存对齐规则7.3

15Moonlight·2025-03-13 09:32

YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含C2f二次创新）

一、本文介绍本文记录的是基于EMA模块的YOLOv8目标检测改进方法研究。EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。

Limiiiing·2025-03-13 06:14

三、Docker 集群管理与应用

（一）项目案例1、准备主机（1）关闭防火墙，或者开放TCP端口2377（用于集群管理通信）、TCP/UPD端口7946（用于节点之间的通信）、UDP端口4789（用于overlay网络流量监控）（2）安装

阿无@_@·2025-03-13 06:43

YOLOv5改进：在C3块不同位置添加EMA注意力机制，有效提升计算机视觉性能

计算机视觉中的目标检测是一个重要的任务，而YOLOv5是目前广泛应用的一种高效目标检测算法。

UksApps·2025-03-13 06:13

5年前端面试题整理汇总100题

1.一些开放性题目1.自我介绍：除了基本个人信息以外，面试官更想听的是你与众不同的地方和你的优势。2.项目介绍3.如何看待前端开发？4.平时是如何学习前端开发的？5.未来三到五年的规划是怎样的？

W蘭·2025-03-13 06:41

使用 Python 爬虫抓取 Wikipedia 页面内容——完整实战教程

Wikipedia作为全球最大的开放式百科全书，几乎涵盖了所有领域的知识。每年都有数十亿次的访问量，成为全球获取信息的一个重要来源。

Python爬虫项目·2025-03-13 05:35

手把手教你搭建微信聊天机器人系列（一）：文心一言（百度千帆ERNIE-Bot大模型）API测试

百度在其开发者平台开放了大模型服务，下面就跟我一起来对接API吧。下面我先放出几张图，是我对接完的效果图，一个智能回复机器人。接下来几章，我会逐步教大家如何对接。全系列链接如下：手

AGI学习社·2025-03-13 03:49

前端 - uniapp - - 滚动容器scroll-view实现横向滚动

微信开放平台scrol-view的官方文档说明https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/component/scroll-view.htmlscrollview

cv高级工程师YKY·2025-03-13 03:47

有关ISIS协议的19个常见的面试问题

1.解释IS-IS的Level1和Level2的区别Level1（L1）：作用范围：同一区域（Area）内部。路由信息：仅维护本区域的链路状态数据库（LSDB），不知道其他区域的拓扑。

他不爱吃香菜·2025-03-13 03:17

VUE中出现多个页面的样式冲突问题

自动生成唯一属性选择器实现样式隔离：.container{/*仅当前页面生效*/}注：H5端通过scoped实现隔离，小程序/APP端通过自动转换类名实现132.自定义页面专属标识在根元素添加页面ID，通过层级选择器限定作用域：

JAVA叶知秋·2025-03-13 02:15

书生大模型全链路开源体系，学习

教学视频书生·浦语大模型全链路开源开放体系_哔哩哔哩_bilibili实战营地址书生·浦语(intern-ai.org.cn)https://internlm.intern-ai.org.cn/developers

小方abc·2025-03-13 01:37

ASP.NET Core与ASP.NET MVC的核心差异解析

ASP.NETCoreASP.NETCore是一个免费且开放源代码的Web框架，由微软和社区共同开发。

AitTech·2025-03-13 00:29

高级Linux系统知识梳理

第一章Linux系统初步了解Linux系统应用领域：Linux服务器；嵌入式Linux系统；软件开发平台；桌面应用Linux系统的特点：开放性；多用户；多任务；良好的用户界面；设备独立性；丰富的网络功能

-TOXNO-·2025-03-12 22:47

在Linux中将用户添加到组以进行SCP文件拷贝

在Linux中将用户添加到组以进行SCP文件拷贝在Linux环境中，如果希望某个用户能够通过SCP（SecureCopyProtocol）向特定目录拷贝文件，并且该目录仅对特定组开放权限时，你需要将该用户添加到相应的组

小蔡不做梦·2025-03-12 21:37

【花雕学编程】Arduino FOC 之DRV8313单路BLDC电机驱动板

Arduino是一个开放源码的电子原型平台，它可以让你用简单的硬件和软件来创建各种互动的项目。Arduino的核心是一个微控制器板，它可以通过一系列的引脚来连接各种传感器、执行器、显示器等外部设备。

驴友花雕·2025-03-12 21:36

使用服务器搭建开源建站工具Halo 2.0

端口开放‌：在莱卡云控制台开放‌8090（Halo默认端口）‌、‌80（HTTP）‌及‌443（HTTPS）‌‌13。‌

莱卡云（Lcayun）·2025-03-12 19:53

[网络]IP地址详解

正是因为有了IP协议，因特网才得以迅速发展成为世界上最大的、开放的计算机通信

逻辑与&&·2025-03-12 19:22

安当KSP密钥管理系统：为无线局域网安全运行构建双重认证与密钥管理一体化解决方案

然而，无线网络的开放性和便捷性也带来了安全风险：数据泄露风险：无线传输数据易被截获，明文通信可能导致敏感信息泄露。身份仿冒威胁：传统“用户名+密码”认证方式易被暴力破解或钓鱼攻击。

安当加密·2025-03-12 18:49

51-52 CVPR 2024 | Generalized Predictive Model for Autonomous Driving，自动驾驶通用预测模型

OpenDV-2K数据集具有开放领域的多样性：地理位置，地形，天气条件，安全关键场景，传感器设置，交通要素等。从

深圳季连AIgraphX·2025-03-12 18:18

深入理解OSPF：原理、配置与实战案例

OSPF（OpenShortestPathFirst，开放式最短路径优先）作为一种广泛使用的IGP（内部网关协议），以其快速收敛、灵活扩展和高效管理等特点，成为了许多企业网络的首选。

w2361734601·2025-03-12 18:17

实现一个超轻量级实例分割网络的思路

文章目录前言一、基本思路二、picodet三、yolact三、picodet+yolact总结前言在某些工业领域，由于成本问题算力有限，只能实时跑一些超轻量级网络，拿目标检测来说，例如yolo-fast

CV工程师小朱·2025-03-12 17:45

体验开源openeuler openharmony stratovirt模拟器

文档openeuler社区openeuler是面向数字基础设施的开源linux发行版操作系统openharmony社区OpenHarmony是由开放原子开源基金会（OpenAtomFoundation）

阳光8088·2025-03-12 16:04

自动化流程的新星：Automatisch - 开源Zapier替代方案

Automatisch，一个强大的开放式业务自动化工具，应运而生，它允许您轻松地将Twitter、Slack等不同服务连接在一起，以实现您的业务流程自动化。

解然嫚Keegan·2025-03-12 14:25

如何提升OmniParser V2的小元素识别率——YOLOv8 增加 P2 层的性能变化解析

YOLOv8增加P2层通过牺牲部分计算效率换取了小目标检测性能的显著提升，尤其适用于高分辨率、小目标密集的场景。

AI-AIGC-7744423·2025-03-12 14:22

使用 PyOpenGL 进行 2D 图形渲染总结

一、说明OpenGL是一个广泛使用的开放式跨平台实时3D图形库，开发于二十多年前。它提供了一个低级API，允许开发人员以统一的方式访问图形硬件。

无水先生·2025-03-12 12:14

用OpenCV写个视频播放器可还行？（Python版）

引言提到OpenCV，大家首先想到的可能是图像处理、目标检测，但你是否想过——用OpenCV实现一个带进度条、倍速播放、暂停功能的视频播放器？

程序员Linc·2025-03-12 12:41

AI：230-YOLOv8与RT-DETR的完美结合 | 重塑目标检测技术的前沿【保姆级教程】

正在不断更新中~文章目录YOLOv8与RT-DETR的完美结合|重塑目标检测

一键难忘·2025-03-12 12:09

扩散 Transformer 策略：用于通才视觉-语言-动作学习的规模化扩散 Transformer

最近，在多样化的机器人数据集上进行预训练的大型视觉-语言-动作模型，已展示出利用少量域内数据泛化到

三谷秋水·2025-03-12 10:27

51-53 CVPR 2024 | DriveWorld：通过自动驾驶世界模型进行 4D 预训练场景理解（含模型数据流梳理）

DriveWorld在UniAD的基础上又有所成长，提升了自动驾驶目标检测、目标追踪、3D占用、运动预测及规划的性能，后期扩大数据集和调整骨干网络大小应该会

深圳季连AIgraphX·2025-03-12 08:43

JavaScript基本知识

变量的命名规则和命名规范判断数据类型：2.数据类型转换2-1其他数据类型转成数值2-2其他数据类型转成字符串2-3其他数据类型转成布尔3.函数3-1函数定义阶段3-2函数调用阶段3-3调用上的区别3-4函数的参数3-5函数的定义域4

じ☆ve 清风°·2025-03-12 07:03

ES6新增的变量

1.预解析var会进行预解析let/const没有预解析，必须先声明后使用2.重复变量名var定义的变量可以重名，let/const不允许定义重名变量3.块级作用域var没有块级作用域，只有函数能限制变量的使用范围

CspecialJ·2025-03-12 06:29

ES6新增语法

1.2.1预解析var会进行与解析let/const没有与解析，必须先声明后使用1.2.2重复变量名var定义的变量可以崇明let/const不允许定义重名变量1.2.3块级作用域var没有块级作用域，

CspecialJ·2025-03-12 06:29

结合大语言模型的机械臂抓取操作学习

一、大语言模型的机械臂抓取操作关键步骤介绍如何基于大语言模型实现机械臂在PyBullet环境中的抓取操作，涵盖机器人运动学、坐标系转换、抓取候选位姿生成、开放词汇检测以及大语言模型代码生成等模块。

roman_fan·2025-03-12 05:19

RK3568笔记六十八：Yolov11目标检测部署测试

若该文为原创文章，转载请注明原文出处。看到yolov11出了，山水无移大佬测试通过，跟个风测试一下效果。使用的是正点原子的ATK-DLRK3568开发板。这里不训练自己的模型了，使用官方模型测试。一、环境搭建1、下载源码ultralytics/ultralytics:UltralyticsYOLO112、创建虚拟环境condacreate-nyolov11_envpython=3.83、激活con

殷忆枫·2025-03-12 04:07

DeepSeek该选蒸馏版还是满血版

针对不同版本的DeepSeek，需要从多个维度综合分析：1.模型规模与基础能力671B模型在理论上具备更强的底层推理能力：更大参数量意味着更强的模式识别、逻辑推理和知识储备能力，尤其在跨领域、开放域任务中优势显著

飞翔的FOX·2025-03-12 04:35

Python的函数

注意代码执行的顺序：先执行所有顶格的代码：运行函数的定义，函数体缩进的的代码不会执行；调用函数的时候才会运行函数体的内容2、函数的作用域全局变量：直接定义在py文件(模块)且函数外部的变量，叫全局变量；

活跃家族·2025-03-12 03:00

旋翼机自主着陆-主要技术难点

搜索阶段:远距离：目标为几个像素，并且淹没在环境里完全没有任何目标或目标偶尔出现，如何进行导航中远距离目标部分容易被遮挡，如何进行目标检测在光线条件较差的环境下，目标检测出现误判和无法工作的情况近距离目标在视场中占据较大部分

兜兜有糖_DC·2025-03-12 02:17

基于PyTorch的深度学习——机器学习1

近些年，随着深度学习的发展，分类除传统的二分类、多分类、多标签分类之外，也出现了一些新内容，如目标检测、目标识别、图像分割等监督学习的重要内容半监督学习是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。

Wis4e·2025-03-12 00:31

5G基本概念

作者：私语茶馆1.5G应用场景概述1.1.5G应用场景ITU域2015年定义了三大应用场景：eMBB（增强型移动宽带）、uRLLC（低时延高可靠通信）、mMTC（海量物联网通信）；emBB：EnhancedMobileBroadband

私语茶馆·2025-03-11 23:57

STM32实时时钟（RTC）代码深度解析 | 零基础入门STM32第三十九步

师从洋桃电子，杜洋老师文章目录一、RTC初始化流程分析1.1时钟与备份域配置1.2初始化检测机制二、时间处理核心算法2.1闰年判断算法2.2时间戳转换（Unix时间）三、时间读取与转换3.1读取计数器值

触角01010001·2025-03-11 21:40

月入10万+的AI人都在用的学习宝典：DeepSeek高校联盟资料限时开放

DeepSeek学习资料合集：https://pan.quark.cn/s/bb6ebf0e9b4dDeepSeek实操变现方法：https://pan.quark.cn/s/76328991eaa2当今时代，AI浪潮汹涌而来，学习AI的紧迫性不言而喻。未来3年，预计将有80%的传统程序员被淘汰。如果你还没有跟上步伐，将会面临一系列严峻的挑战，比如企业招聘AI岗位对学历要求的提升、简历筛选对Dee

毛毛ai·2025-03-11 21:07

用flask做个简单llm-api

接收端：开放本机5000端口apifromflaskimportFlask,jsonify,requestapp=Flask(__name__)fromutils.llmimportload_llmllms

格瑞Lxf·2025-03-11 20:28

模型上下文协议（MCP）：构建 AI 与数据交互的新范式

模型上下文协议（ModelContextProtocol,MCP）作为Anthropic提出的开放标准，旨在通过标准化接口连接AI应用与异构数据源及工具，重塑AI开发范式。

xxgshxs·2025-03-11 18:48

JavaScript面试宝典

JavaScript由以下三部分组成：ECMAScript（ES）：JavaScript的核心语法，如变量、作用域、数据类型、函数、对象等。

傻小胖·2025-03-11 18:44

卷积神经网络（笔记01）

视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处

天行者@·2025-03-11 18:14

推荐频道

开放域目标检测