旋转目标检测第3页

《Hello YOLOv8从入门到精通》4，模型架构和骨干网络Backbone调优实践

YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型，其模型架构细节包括骨干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）和头部网络（Head）三大部分。

Jagua·2025-03-16 10:54

分享vue好用的pdf 工具实测

vue3-pdf-app：带大纲，带分页，带缩放，带全屏，带打印，带下载，带旋转下载依赖：yarnaddvue3-pdf-appornpminstallvue3-pdf-app配置类：创建文件pdfConfig.ts

何包蛋H·2025-03-16 07:36

echarts雷达图实现动态扫描效果

最终实现效果图：首先画出一个雷达图，然后使用css画出旋转光圈效果定位到雷达图正中心，就实现了该特效。其中绿色扇形光圈是顺时针转动的。

阔爱滴二狗子·2025-03-16 06:35

79.HarmonyOS NEXT 手势操作模型详解：移动、缩放与旋转的实现原理

HarmonyOSNEXT手势操作模型详解：移动、缩放与旋转的实现原理1.模型概述这组模型类主要用于处理手势交互中的各种变换操作，包括：位置控制（PositionModel）偏移计算（OffsetModel

·2025-03-16 04:19

NPU的应用场景：从云端到边缘

2.边缘计算智能摄像头：在安防监控中，NPU可以实时处理视频流，实现目标检测和跟踪。智能音箱：在语音助手中，NPU可以加速语音识别和自然语言处理任务。3.自动驾驶实时感知：NPU可以加速自动驾

绿算技术·2025-03-16 02:29

虚幻引擎入门_光照

静态/固定/可移动光源定向光源是固定光源，是平行光，只能旋转，移动和缩放都不造成影响，常用于模拟太阳光。点光源类似白炽灯，可以移动和缩放，但旋转没有意义，常用于区域照明。聚光源可以移动、旋转、

MJ-MK·2025-03-15 19:43

1llama源码学习·model.py[3]ROPE旋转位置编码(1)原理

零：(导学)Transformer位置编码（1）为什么需要位置编码位置编码描述序列中实体的位置信息，为每个位置分配唯一的表示。Transformer使用智能位置编码方案，其中每个位置/索引都映射到一个向量。因此，位置编码层的输出是一个矩阵，其中矩阵的每一行表示序列的编码对象与其位置信息的总和（2）Transformer中的位置编码假设有一个长度为LLL的输入序列，并要求位置kkk为该序列中的对象，

小杜不吃糖·2025-03-15 18:07

QT基础 QPropertyAnimation简单学习

它通过改变对象的属性值来创建动画效果，可以实现平移、旋转、缩放等动画效果。QPropertyAnimatio

路奇怪·2025-03-15 17:55

目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP

FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

第十三届蓝桥杯研究生组C++省赛

有一根围绕原点O顺时针旋转的棒OA，初始时指向正上方（Y轴正向）。在平面中有若干物件，第i个物件的坐标为(xi,yi)，价值为zi。

格格巫ZYX·2025-03-15 11:09

64.Harmonyos NEXT 图片预览组件之手势处理实现（二）

HarmonyosNEXT图片预览组件之手势处理实现（二）效果预览一、双指旋转手势实现（续）在上一篇文章中，我们介绍了图片预览组件的单指拖动和双指缩放手势实现。

·2025-03-15 02:43

65.Harmonyos NEXT 图片预览组件之手势处理实现（三）

HarmonyosNEXT图片预览组件之手势处理实现（三）效果预览一、双击缩放手势实现在前两篇文章中，我们介绍了图片预览组件的单指拖动、双指缩放和双指旋转手势实现。

·2025-03-15 02:43

30、map 和 unordered_map的区别和实现机制【高频】

而且存在哈希冲突，所以不能保证有序存储所以有序存储使用map（红黑树的中序遍历，就能把储存的数据从小到大把数据按序展现出来）查找为了查找，红黑树需要依次比较关键码，时间复杂度为logn，还要加上平衡节点旋转的时间虽然说哈希表的内存

桃酥403·2025-03-14 20:54

LeetCode详解C++版

打算把LeetCode上面的题都实现一遍，每日两题LeetCode目录1.两数之和2.两数相加11.盛最多水的容器15.三数之和33.搜索旋转排序数组34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置35

纵深·2025-03-14 20:18

机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |

三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测

小酒馆燃着灯·2025-03-14 19:11

欧拉角的，万向锁---和---奇点，的数学解释

效果演示部分（注意，欧拉旋转的三个转动参数，是从初始位置开始然后按照顺序的转动再到达最终姿态，而不是在现有姿态上进行绕自己某个轴来转动）如下动图所示，在欧拉旋转中（真笛卡尔坐标系中，围绕自身坐标轴的有固定旋转的顺序

Zwc 1·2025-03-14 19:39

Unity 使UI始终朝向摄像机

二、遇到的问题首先想到的方法是：transform.forward=cam.transform.forward;但是当相机的X轴旋转超过90度时，UI的X轴和Y轴会发生反转。

程序员也有头发·2025-03-14 17:23

基于分组 NMS 的检测模型后处理改进

引言在目标检测任务中，后处理阶段的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）是至关重要的一环，主要用于去除高度重叠的冗余预测框。

Lunar*·2025-03-14 15:11

LeetCode面试经典150最优答案汇总

删除有序数组中的重复项II169.多数元素189.轮转数组121122554527423813413125814151628双指针1253921671115.三数之和滑动窗口2093矩阵3654.螺旋矩阵48.旋转图像

醒了就刷牙·2025-03-14 12:52

搞定leetcode面试经典150题之链表

系列博客目录文章目录系列博客目录理论知识单向链表双向链表例题206.反转链表92.反转链表II27.回文链表141.环形链表21.合并有序链表2.两数相加19.删除链表的倒数第N个结点138.随机链表的复制82.删除排序链表中的重复元素II61.旋转链表

醒了就刷牙·2025-03-14 12:52

3.13 YOLO V3

今天的内容为YOLO-V3YOLO系列-YOLO-V3，最大的改进就是网络结构，使其更适合小目标检测。-特征做得更细致，融入多持续特征图信息来预测不同规格物体。

不要不开心了·2025-03-14 11:44

面试基础---面试刷题推荐二分查找算法：搜索旋转排序数组

二分查找算法：搜索旋转排序数组引言：二分查找的核心思想二分查找是一种高效的搜索算法，适用于有序数组。它的核心思想是通过不断缩小搜索范围，将时间复杂度从O(n)降低到O(logn)。

WeiLai1112·2025-03-14 11:39

基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现

车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-14 01:33

3d 数学（叉乘、四元素、四元素旋转、四元素和四元素相乘、鼠标控制物体旋转、发射子弹、环形发射子弹、子弹缓冲池）

目录1、叉乘2、四元素3、四元素旋转4、四元素和四元素相乘5、鼠标控制物体旋转6、发射子弹7、环形发射子弹8、子弹缓冲池1、叉乘两个向量叉乘，得到一个新的向量，新向量跟原始两个向量都垂直，也就是得到由两个向量所确定平面的法向量

ོꦿ映ꦿ言᭄﹆ོོོ·2025-03-14 00:25

用PS将歪掉的人头调整成正向

选择套索工具将人头框选出来2.shift+F6羽化3.Ctrl+J复制出来4.Ctrl+T找到中心调整点（若没有调整点，执行编辑＞首选项＞工具＞勾选在使用'变换'时显示参考点）5.将调整点挪动到下巴位置6.旋转调整头的角度

Zԅ(¯ㅂ¯ԅ)·2025-03-13 23:51

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测

目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达

格图素书·2025-03-13 13:08

【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

小哆啦解题记：旋转图像的奇妙旅程

小哆啦开始刷力扣的第二十九天54.螺旋矩阵-力扣（LeetCode）️初次尝试：暴力解法，左右互搏小哆啦接到了一道任务：把一个n×n的二维矩阵顺时针旋转90度。“这不简单嘛！”

dorabighead·2025-03-13 12:01

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

【经典游戏】Java实现俄罗斯方块小游戏（附源码）

该游戏的目标是通过移动、旋转和适当摆放下落的不同形状的方块，使它们在底部组成完整的水平线，一旦一条水平线被填满，该线将消失并为新的方块腾出空间。

枫蜜柚子茶·2025-03-13 11:54

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

Embrace Collisions: Humanoid Shadowing for Deployable Contact-Agnostics Motions

研究动机解决方案技术路线方法限制实验结果EmbraceCollisions:HumanoidShadowingforDeployableContact-AgnosticsMotions研究动机运动命令接口挑战：当机器人经历显著滚转或俯仰旋转时

酒吧舞男·2025-03-13 08:59

计算机视觉算法实战——图像配准（主页有源码）

其核心目标是通过几何变换（如平移、旋转

喵了个AI·2025-03-13 08:24

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

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

Mac保留文件重装系统

当您看到Apple标志、旋转

小蔡不做梦·2025-03-12 21:07

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

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

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

机器学习背后的数学芝士

线性变换线性变换描述了向量在空间中的拉伸、压缩或旋转过程。这类变换在数据预处理、

小技工丨·2025-03-12 11:36

Android自定义视图绘制：Canvas实战案例解析

本案例"DrawDialDemo"深入解析了如何通过Canvas实现自定义画图，从创建画布到使用onDraw()方法，再到旋转图形和动态更新UI等高级技巧。

Ramaswamy·2025-03-12 10:55

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

一个神奇 Python 库，PyPDF2帮你在工作中轻松驾驭PDF

不论是分割、合并、旋转还是加密PDF，PyPDF2都能轻松应对。PyPDF2是一个纯Python编写的库，用于读取PDF文件和操作PDF页面。

代码小念·2025-03-12 05:22

学习笔记 -《量子计算与编程入门》- 量子程序

文章目录1量子计算原理1.1酉变换1.2矩阵的指数函数1.3单量子比特逻辑门1.3.1泡利矩阵1.3.2常见逻辑门以及含义·Hadamard(H)门·Pauli-X门·Pauli-Y门·Pauli-Z门·旋转门

诸葛思颖·2025-03-12 05:18

RK3568笔记五十六：yolov8_obb旋转框训练部署

若该文为原创文章，转载请注明原文出处。本文基于rknn_model_zoo和山水无移大佬的博客和代码训练模型并部署到正点原子的ATK-DLRK3568板子测试。https://github.com/ultralytics/ultralytics一、训练1、环境搭建使用的是AUTODL环境，yolov8-obb数据集不大，也可以使用cpu。2、创建虚拟环境#创建虚拟环境condacreate-nyo

殷忆枫·2025-03-12 04:07

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