改进yolo 第6页

ChatGPT-5：开创对话式AI的新纪元

可有道？·2025-03-04 17:01

（四五）ArkTS 组件性能调优秘籍

本文将详细介绍ArkTS组件性能调优的秘籍，从问题诊断入手，阐述渲染优化策略和资源管理优化方法，最后进行效果评估与持续改进，并提供具体的代码示例。

小_铁·2025-03-04 17:55

素数查找算法：从基础到高效

我们从基础的实现开始，逐步改进代码，使其更加高效。初始代码首先，我们来看一个基础的实现，该代码用于找出100到200之间的所有素数，并将其打印出来。

比特bit.·2025-03-04 16:51

【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

.NET 9 优化，抢先体验 C# 13 新特性

目录前言新特性Params集合锁对象索引器改进部分属性方法组自然类型ref和unsafe在async方法和迭代器中的使用总结下载地址最后前言微软即将在2024年11月12日发布.NET9的最终版本，而08

小码编匠·2025-03-04 12:16

【springboot集成knife4j】

SpringBoot集成knife4jKnife4j是为JavaMVC框架集成Swagger生成API文档的一套增强解决方案，它基于Swagger原有的基础上进行了一些改进和增强，提供了更简洁的UI界面

龙少9543·2025-03-04 12:15

.NET 9 发布了，有哪些令人激动的特性？

一、.NET9的一些主要特点和改进性能提升：.NET9包含了超过1000项与性能相关的改进，这些改进覆盖了运行时、工作负载和语言，通过更高效的算法生成更好的代码。

向上的车轮·2025-03-04 11:37

ES: 机器学习、专家系统、控制系统的数学映射

“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。”

wishchin·2025-03-04 04:47

DiNN学习笔记1-理论部分

学习笔记1-理论部分背景知识机器学习即服务MLaaS中的全同态加密神经网络Fhe-DiNN中的默认设定Fhe-DiNN方案神经元中的计算离散神经网络DiNN评估步骤自举的引入激活函数的同态评估对TFHE的改进明文的打包密钥转换的前置动态变化的消息空间优化盲旋步骤

瓜皮37·2025-03-04 00:45

考研复试备考全攻略

录制复试视频，分析自己的表现，改进不足。保持良好的身心状态：保持充足的休息，避免过度焦虑。二、复试准备英语

知识产权13937636601·2025-03-03 21:53

关于STP、RSTP、MSTP协议的常见面试问题

RSTP（802.1w）：改进点：收敛时间缩短至1-3秒。端口角色：新增Alternate/Backup端口。状态简化：3种状态（Discardi

他不爱吃香菜·2025-03-03 20:47

基于DeepSeek 的图生文最新算法 VLM-R1

目录一、算法介绍二算法部署三模型下载四算法测试五可视化脚本一、算法介绍VLM-R1：稳定且可通用的R1风格大型视觉语言模型自从Deepseek-R1推出以来，出现了许多专注于复制和改进它的作品。

AI算法网奇·2025-03-03 18:02

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

板栗看板：精益生产管理的可视化助手

其核心目标包括：●零浪费‌：识别并消除生产中的八大浪费（运输、库存、动作、等待、过度生产、过度加工、缺陷、人才未利用）‌；●持续改进‌：通过PDCA循环和全员参与机制推动流程优化‌；●客户价值导向‌：仅生产符合市场需求的产品

·2025-03-03 17:47

PalmImage-开源：图像格式转换器的开源项目解析

作为开源项目，它鼓励社区参与改进，并提供免费使用的优势。同时，PalmImage的命令行界面和脚本自动化为用户提

胡说先森·2025-03-03 16:45

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

YOLO 中 SPFF 模块的优化与 Focal Modulation 替代研究

文章目录1.YOLO中的SPPF模块分析2.FocalModulation简介3.在YOLO中用FocalModulation替换SPPF4.实验与对比分析4.1代码替换YOLO模型中的SPPF4.2训练对比

向哆哆·2025-03-03 10:57

NLP自然语言处理：文本表示总结 - 上篇word embedding（基于降维、基于聚类、CBOW 、Skip-gram、 NNLM 、TF-ID、GloVe ）

NNLMCBOWSkip-gramGloVeELMoGPTBERT目录一、文本离散表示1.1文本离散表示：one-hot1.2文本离散表示：词袋模型与TF-IDF1.2.1词袋模型（bagofwords）1.2.2对词袋模型的改进

陈宸-研究僧·2025-03-03 10:26

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

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）视频分割（VideoSegmentation）代码实践：基于YOLOv5

海棠AI实验室·2025-03-03 09:54

Python之使用动态导包优化软件加载速度

例如，一个复杂的桌面应用程序或Web服务可能依赖于多个大型库（如numpy、pandas、torch或Yolo），这些库在启动时被静态导入，即使某些功能模块在启动时并不需要立即使用。

Sherry Wangs·2025-03-03 05:23

基于YOLOv5的无人超市商品检测：食品、饮料、零食与家居用品

在此背景下，深度学习与目标检测算法，如YOLOv5，成为了实现这一目标的重要工具。YOLOv5作为目前最先进且高效的目标检测算法之一，其应用范围广泛，包括人脸检

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-03 03:33

文言AI·2025-03-03 03:29

[论文阅读]DAMO-YOLO——实时目标检测设计报告

DAMO-YOLODAMO-YOLO:AReportonReal-TimeObjectDetectionDesign实时目标检测设计报告论文网址：DAMO-YOLO简读论文这篇论文介绍了一个名为DAMO-YOLO

一朵小红花HH·2025-03-03 03:58

基于YOLOv5的野生动物检测与监控系统：猫、狗、鸟、猴子、狮子、老虎、象的实时识别与分析

在众多目标检测算法中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列因其高效性和实时性，已成为解决多类别目标检测任务的首选方法。本文将介绍如何使用YOLOv5进行野生动物检测与监控，包括猫、狗

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-03 01:19

计算机视觉实战：YOLOv8在工业质检中的应用（附完整代码+数据集）

计算机视觉实战：YOLOv8在工业质检中的应用（附完整代码+数据集）摘要：本文为零基础读者系统讲解目标检测核心原理，基于YOLOv8实现工业缺陷检测实战项目。

emmm形成中·2025-03-03 00:03

如何学习训练大模型——100条建议（附详细说明）_如何训练自己的大模型_大模型如何训练

通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步

大耳朵爱学习·2025-03-02 21:18

项目管理方法论有哪些

其中，传统瀑布式方法强调阶段性严格执行，而敏捷管理注重快速迭代与持续改进；精益管理关注资源浪费的最小化；混合式管理则是两者的有机结合。本文将详细介绍各类项目管理方法论的基本原理、实

·2025-03-02 21:59

如何制定项目管理考核指标

项目管理考核指标包括目标设定、过程监控、结果评估、持续改进。其中，目标设定是项目管理考核指标的基础，它为整个项目提供明确方向和衡量标准。

·2025-03-02 17:51

研发项目的标准化管理如何做

明确目标与流程、实施标准化文档与审查、强化质量与风险管控、建立持续改进机制是研发项目标准化管理的核心要点。

·2025-03-02 17:51

Llama 2架构深度解析：Meta开源的70B参数大模型设计哲学

一、架构设计理念Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型，其架构设计体现了三大核心原则：效率优先：在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化：通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌

AI时代已来！·2025-03-02 14:46

Office 2013、2016、2019三版本区别

Office2019：在用户界面和用户体验方面进行了一些改进，软件更加直观和易用，图标设计、菜单布局等方面更加现代化。功能改进Office201

小魚資源大雜燴·2025-03-02 09:00

完整的 Python 数据分析案例：在线游戏玩家付费预测

目录1.案例背景代码实现2.主要的代码难点解析2.1数据清洗-缺失值处理2.2特征工程-新特征计算与独热编码2.3特征选择2.4模型训练与评估2.5数据可视化3.可能改进的代码3.1数据清洗与特征工程改进

萧十一郎@·2025-03-02 08:56

高效空间编码技术：SPD-Conv在目标检测中的创新应用

文章目录SPD-Conv：高效空间编码的技术背景SPD-Conv的原理YOLOv8中的SPD-Conv实现YOLOv8SPD-Conv代码实现代码解析性能提升SPD-Conv的优势与应用场景SPD-Conv

向哆哆·2025-03-02 08:17

深度学习模型可视化：通俗易懂的全面解读

常见的节点操作**Gather**操作**Transpose**操作**Pow**操作**Add**操作**Mix**操作4.查看模型详情5.可视化工具总结在深度学习领域，理解模型内部的工作原理对于优化、调试和改进模型至关重要

Crazy learner·2025-03-02 06:33

DeepSeek R1 详解：思维链、强化学习和蒸馏

这不仅仅是又一次渐进式改进。DeepSeek代表着一次重大飞跃。大多数新的人工智能模型感觉都像是小步前进，DeepSeek-R1则不同。Deepseek的基准在推理任务（数学、编码和科学）

前网易架构师-高司机·2025-03-02 05:58

HTTP/1.0 vs HTTP/1.1：全面解析

HTTP/1.0是早期版本，而HTTP/1.1在很多方面做了优化和改进。我们来对比它们的不同之处！

TsuanS·2025-03-02 04:49

yolo目标检测项目

一、前言（一）、什么是目标检测目标检测是指在图像或视频中准确地识别和定位出现的特定目标物体的任务。目标检测通常包括以下几个步骤：目标分类：确定图像中出现的物体属于哪一类别，例如汽车、行人、狗等。目标定位：确定图像中物体的位置，通常通过绘制边界框或遮罩来标识物体的位置。目标识别：将检测到的目标与预定义的类别进行匹配，以便为目标添加语义标签。多目标检测：在一张图像中检测并识别多个目标，包括重叠目标和不

m0_75047393·2025-03-02 03:12

Node.js 发展史

自从Node.js诞生以来，它经历了许多版本的演进和改进。Node.js于2009年首次发布，由RyanDahl创建，从那时起，它经历了许多重要版本和里程碑。

ivanfor666·2025-03-02 01:32

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-VOC.yaml

VOC.yamlultralytics\cfg\datasets\VOC.yaml目录VOC.yaml1.YAML文件内容2.所需的库和模块3.defconvert_label(path,lb_path,year,image_id):4.Download5.Convert1.YAML文件内容#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/li

红色的山茶花·2025-03-02 00:22

【Java】如何高效计算斐波那契数列：递归与循环的比较与优化

文章目录前言斐波那契数列的递归实现1.递归的基本思路2.递归实现的细节解析3.递归效率分析斐波那契数列的循环实现1.循环实现的代码2.循环实现的细节解析3.循环实现的优缺点4.举例说明优化：递归与循环的改进

小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳·2025-03-01 22:09

[特殊字符]【CVPR2024新突破】Logit标准化：知识蒸馏中的自适应温度革命[特殊字符]

文章信息题目：LogitStandardizationinKnowledgeDistillation论文地址：paper代码地址：code年份：2024年发表于CVPR文章主题文章的核心目标是改进知识蒸馏

☞黑心萝卜三条杠☜·2025-03-01 19:48

SCP传输

scp-P10022yolo_world.taruser@***.88.148.

超好的小白·2025-03-01 19:18

解锁Java在客户旅程映射中的无限潜力：从数据收集到优化的全方位指南

通过客户旅程映射（CustomerJourneyMapping,CJM），企业能够识别出客户在与品牌互动过程中遇到的痛点，并据此改进服务。

墨夶·2025-03-01 18:14

YOLOv8 赋能道路状况检测：革新交通基础设施监测

文章目录一、YOLOv8在道路状况检测中的原理与优势（一）检测原理（二）相较于传统方法的优势二、YOLOv8在道路状况检测中的具体应用实例（一）裂缝检测（二）坑洼检测（三）积水检测三、基于YOLOv8的道路状况检测流程

他是只猫·2025-03-01 14:15

yolo位姿估计实验

目录介绍实验过程2.1数据集下载2.2模型和数据配置文件修改2.3模型训练参考链接1.介绍1.1简介YOLOv8-Pose是基于YOLOv4算法的姿势估计模型，旨在实现实时高效的人体姿势估计。

jarreyer·2025-03-01 14:15

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-model.py

model.pyultralytics\models\yolo\model.py目录model.py1.所需的库和模块2.classYOLO(Model):3.classYOLOWorld(Model)

红色的山茶花·2025-03-01 13:12

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。

FL1623863129·2025-03-01 13:10

YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践

那年一路北·2025-03-01 13:09

0004-Ultralytics YOLOv10

YOLOv10由清华大学的研究人员基于UltralyticsPython包构建，引入了一种实时对象检测的新方法，解决了之前YOLO版本中发现的后处理和模型架构缺陷。

熟悉的黑曼巴·2025-03-01 12:36

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-converter.py

converter.pyultralytics\data\converter.py目录converter.py1.所需的库和模块2.defcoco91_to_coco80_class():3.defcoco80_to_coco91_class():4.defconvert_coco(labels_dir="../coco/annotations/",save_dir="coco_converted

红色的山茶花·2025-03-01 12:03

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