玩转YOLO 第25页

深度学习常见数据集格式解析

深度学习中常见的数据集格式（主流的目标检测网络要求的格式）主要分为VOC、COCO以及YOLO格式，但是不同的数据标注软件导出的标注格式可能不尽相同，所以我们需要了解不同数据格式的特点以及如何互相转化。

不想动脑筋的亮亮·2024-01-17 04:15

YOLOv7检测视频报错解决-module ‘cv2.cv2‘ has no attribute ‘CAP_PROP_ORIENTATION_META‘

项目地址：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases报错信息：module‘cv2.cv2’hasnoattribute‘CAP_PROP_ORIENTATION_META

erin_wu·2024-01-17 04:52

管理实战详解，带你玩转看板沙盘

哈喽，Everyone~不知道大家是否会有这样的感觉，明明学了好多知识就是不知道该如何随心所欲的使用，看似掌握了不少工具就是无法得心应手的作用于实际工作。本应是个武林高手，可就是打不通那个任督二脉，做不到吐纳自然浑然天成。干货、鸡汤、励志软文刷了一遍又一遍，书籍、视频、社群交流泡了一天又一天，大咖、专家、线下分享整了一拨又一波。时间和精力花了不少，Money也扔了不少，成长却是微乎其微。这是因为在

PM研习社·2024-01-17 03:41

[软件工具][windows]yolov8自动标注工具自动打标签工具

软件截图如下：这个工具可以自动将图片识别为指定类别并保存为VOC格式xml文件，软件只支持官方80类别，您可以选择其中一部分或者一部分进行自动标注，标注的效果依据图片而定，通过自动标注您可以减少很多标注工作量，同时相比较于手动标注可以节约至少80%时间，自动标注完成后，我们只需要用labelImg打开重新审核，查缺补漏即可完成标注。十分方便，具体使用步骤如下：第一步：打开软件后选择图片所在路径以及

FL1623863129·2024-01-17 00:02

[C#]winform部署官方yolov8-obb旋转框检测的onnx模型

【官方框架地址】https://github.com/ultralytics/ultralytics【算法介绍】Yolov8-obb（YouOnlyLookOnceversion8withOrientedBoundingBoxes

FL1623863129·2024-01-17 00:02

use R for fun 系列之玩转图像篇

来源https://cosx.org/2013/09/cos-series-use-r-for-fun-image/感觉这个后面可以考虑用R包来分析免疫荧光照片，思考中

土豆学生信·2024-01-17 00:53

YOLOv8训练自己的数据集

文章目录1.创建数据集文件结构数据集标注脚本分割数据集转换数据格式2.配置文件2.1数据集配置2.2选择需要的模型3.模型训练4.测试1.创建数据集环境：UltralyticsYOLOv8.0.230Python

李日音·2024-01-16 22:16

HackTheBox - Medium - Linux - Faculty

利用该库中的LFi会泄露一个密码，该密码可用于通过SSH以名为“gbyolo”的低级用户身份登录。用户“gbyolo”有权作为“developer”用户运行名为“meta-git”的“npm”包。

Sugobet·2024-01-16 22:09

玩转ig之Instagram蓝勾认证教程与条件

蓝勾是Instagram用于身份验证的标志，它表明你的账号是真实且唯一的。拥有蓝勾的账号在Instagram上更容易引起关注。用户会比较倾向于信任与被认证的账号，因为他们认为这些账号具有更高的权威性和公信力。所以对于品牌来说，想要在Instagram上获得更好的营销效果，蓝勾认证是必不可缺的一个操作。如何注册Instagram商业用户且获得蓝勾认证1.进去Instagram官网，找到立刻注册，并填

SaleSmartly_official·2024-01-16 20:34

29K star！关于shell，你需要的都在这里

IT咖啡馆·2024-01-16 18:34

yolov8seg onnx推理

yolov8分割模型的后处理-分割输出解释输入：(1,3,640,640)输出：output[0](1,4+80+32=116,8080+4040+20*20=8400),output[1](1,32,160,160

Ctrl_Cver·2024-01-16 17:34

yolov7 onnx推理

环境介绍用的mmyolo0.6.0导出的yolov7，如果导出模型有问题，参考我之前的文章。我的数据集只有两个类别。下图是我模型的输入输出。

Ctrl_Cver·2024-01-16 17:04

coco标签处理

frompycocotools.cocoimportCOCOimportrandomimportcopyimportjson#原始的COCO标注文件路径original_annotations_path='/workspace/datasets/soccer6/yolo

Ctrl_Cver·2024-01-16 17:28

【实战演练】Packet Tracer玩转CCNA实验02-VLAN基本配置

#本文欢迎转载，转载请注明出处和作者。一般教程第一课都讲交换机/路由器的操作系统（IOS）的基本操作，例如介绍普通模式、特权模式，修改密码等。我们反其道而行之，先动手做VLAN的划分操作，先讲实操，再说概念。1、实验1（配置vlanaccess）：1.1搭建拓扑图实验需求：实验的拓扑如上图，PC1、PC2、PC3、PC4连接同一台交换机，PC1、PC3的人属于同一个部门（如销售部），PC2、PC4

工程师Waiting·2024-01-16 17:07

【课堂记】量感，在玩转活动角中提升

【写在前面】共同体上课，不容懈怠。虽然会带来梦见上课之前的种种慌乱带来的疲惫，但依然享受之。才发现，在上课这件事上，我是需要借助他人力量或者团队力量才能去认真思考的，还没有达到像坚持写作一样的自动化思考。【正文】按照教学进度，呈现北师版四年级上册第二单元《旋转与角》一课，每一次上课都是一种尝试。环节一：追问课题，厘清源头出示课题，齐读课题，提出问题：你觉得这个课题是想告诉我们什么？预设：旋转与角有

欧小丽·2024-01-16 17:20

标准卷积、深度可分离卷积与GSConv，YOLOv8引入SlimNeck

摘要：目标检测是计算机视觉中一项重要的下游任务。对于嵌入式边缘计算平台来说，很难实现实时检测的要求，使用巨大的模型也是困难的。此外，由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的准确性。我们引入了一种新的轻量级卷积技术，GSConv，以减轻模型但保持准确性。GSConv在模型的准确性和速度之间实现了卓越的平衡。此外，我们提供了一种设计范式，即“slim-neck”，以实现更高的检测器计算成本

masterMono·2024-01-16 16:31

娱乐至死

从来没有任何一种东西能像互联网这样对人性洞察的如此彻底，并且将人类大众玩转与手掌之间。《娱乐至死》前言里有这样的话：

若水7749·2024-01-16 15:00

人工智能任务4-读懂YOLOv5模型的几个灵魂拷问问题，深度理解 YOLOv5模型架构

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能任务4-读懂YOLOv5模型的几个灵魂拷问问题，深度理解YOLOv5模型架构。

微学AI·2024-01-16 14:15

yolov1：背景介绍与算法精讲

目录一、背景介绍1.1yolo发展历史1.2作者介绍二、算法精讲2.1预测阶段2.2训练阶段三、论文细节一、背景介绍其实在写这篇博客的时候yolov1~yolov8的所有网络结构以及算法思想和源码都已经研究很久了

慕溪同学·2024-01-16 14:37

毕业设计-基于深度学习的输电线路电力铁塔识别系统 YOLO

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试

Krin_IT·2024-01-16 13:34

YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DySnakeConv改进检测头专用于分割的检测头（全网独家首发，Seg）

这种卷积方法的核心思想是，通过动态形状的卷积核来增强感知能力，针对管状结构的特征提取进行优化，所以将这个卷积针对于YOLOv8的分割头进行融合是非常合适的

Snu77·2024-01-16 13:47

YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientViT高效的特征提取网络完爆MobileNet系列(轻量化网络结构)

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是主干网络，一个名字EfficientViT的特征提取网络(和之前发布的只是同名但不是同一个)，其基本原理是提升视觉变换器在高效处理高分辨率视觉任务的能力。它采用了创新的建筑模块设计，包括三明治布局和级联群组注意力模块。其是一种高效率的特征提取网络训练速度非常快，推理速度也要比基础版本的要快，其效果完爆之前的MobileNetV3等轻量化网络模型。欢迎大家订阅本

Snu77·2024-01-16 13:17

YOLOv5姿态估计：HRnet实时检测人体关键点

今天来学习一下利用YOLOv5进行姿态估计，HRnet与SimDR检测图片、视频以及摄像头中的人体关键点，欢迎大家一起前来探讨学习~本文目录：一、项目准备1Pycharm中克隆github上的项目2.具体步骤

是Dream呀·2024-01-16 12:00

玩转发散思维，创造无限可能！

什么是发散思维？发散思维是基于某个中心主题，向多个角度思考的过程；发散思维能实现以点带面，找到解决问题所需要的答案。真正的思维导图有5种基本要素：中心词、分支、关键词、关键图、颜色。真正的思维导图是一个中心词为焦点，向外多方向延伸形成分支，每一分支上承载一个关键词，每级分支末端可能会有一个关键词，整体上就是发散思维的呈现。请注意一点，思维导图用的是关键词，而不是关键句！两者的区别在于是否有主谓结构

舍予子·2024-01-16 11:00

4种控制LLM大模型输出JSON的方法

新缸中之脑·2024-01-16 11:11

《吐血整理》保姆级系列教程-玩转Fiddler抓包教程(7)-Fiddler状态面板-QuickExec命令行

1.简介Fiddler成了网页调试必备的工具，抓包看数据。Fiddler自带命令行控制，并提供以下用法。Fiddler的快捷命令框让你快速的输入脚本命令。除了输入默认命令，也可以自定义命令，你可以通过编辑FiddlerScript来增加新命令，找到OnExecAction函数增加新命令。多数命令是存在本地CustomRules.js文件中，如果不是最新版Fiddler，可能没有最新的命令。如果要得

北京-宏哥·2024-01-16 11:09

LangChain输出解析器

新缸中之脑·2024-01-16 11:04

《吐血整理》保姆级系列教程-玩转Fiddler抓包教程(6)-Fiddler状态面板详解

1.简介按照从上往下，从左往右的计划，今天就轮到介绍和分享Fiddler的状态面板了。2.状态面板概览Fiddler的状态面板概览，如下图所示：3.状态面板详解Fiddler底端状态栏面板详解，如下图所示：3.1Capturing显示的Fiddler是否处于捕捉状态，（开启状态）、（关闭状态），可以用快捷键F12切换或者点击该区域切换。此处与菜单栏中File→CaptureTraffic效果是一致

北京-宏哥·2024-01-16 11:33

《YOLO算法：基础+进阶+改进》报错解决 & 专栏答疑

《YOLO算法：基础+进阶+改进》专栏上线后，部分同学在学习过程中提出了一些问题，笔者相信这些问题其他同学也有可能遇到。

小哥谈·2024-01-16 10:08

书生·浦语大模型实战2

轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo大模型及InternLM模型简介什么是大模型大模型通常指的是机器学习或人工智能领域中参数数量巨大、拥有庞大计算能力和参数规模的模型。

__如果·2024-01-16 09:54

自媒体营销教父杜子建玩转手机营销的纵横术

杜子建应该算得上是网络营销方面的狂人兼大咖了吧。且不管他说的是豪言壮语还是疯人疯语，只要看看他的视频和讲课就可以看出他是一个非常勤奋的网络经营者。说这张照片里的人是营销教父，公司总裁，应该没几个人相信吧。我跟你一样，持怀疑的态度。图片发自App但是，当我看到这张被他本人成为“营销神图”之后，我的看法改变了。因为这张图确实不是一张普通的营销图，这是千古奇人鬼谷子传下来的纵横术——绝对是战无不胜的战术

听心觉醒·2024-01-16 08:23

训练好的YOLO模型的预测过程是什么样的。

问题描述：训练好的YOLO模型的预测过程是什么样的？问题解答：训练好的YOLO（YouOnlyLookOnce）模型的预测过程主要分为以下步骤：输入图像：将待检测的图像作为模型的输入。

神笔馬良·2024-01-16 07:40

yolov7_Obb环境安装

下载obb代码之后，除了安装python和pytorch环境，由于还需要编译nms部分的c++代码，因此还需要安装VisualStudio.这里推荐安装VisualStudio2019版本。然后在系统环境中配置环境变量C:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftVisualStudio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.29.30133\bin\Hos

bug生成中·2024-01-16 07:37

YOLOv5改进 | 主干篇 | 12月份最新成果TransNeXt特征提取网络（全网首发）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是TransNeXt特征提取网络,其发表于2023年的12月份是一个最新最前沿的网络模型，将其应用在我们的特征提取网络来提取特征，同时本文给大家解决其自带的一个报错，通过结合聚合的像素聚焦注意力和卷积GLU，模拟生物视觉系统，特别是对于中心凹的视觉感知。这种方法使得每个像素都能实现全局感知，并强化了模型的信息混合和自然视觉感知能力。TransNeXt在各种视觉任

Snu77·2024-01-16 07:58

YOLOv8目标检测中数据集各部分的作用

自学答疑使用，持续更新…在目标检测任务中，通常将整个数据集划分为训练集（trainingset）、验证集（validationset）和测试集（testset）。这三个数据集在训练和评估过程中具有不同的作用：训练集（TrainingSet）：用于模型的训练，即通过反向传播和梯度下降等优化算法来调整模型的权重，使其能够从数据中学到有用的特征和模式。验证集（ValidationSet）：用于在训练过程

Asus.Blogs·2024-01-16 06:09

YOLOv8自带的追踪算法简单使用教程

YOLOv8自带的追踪算法使用的是BoT-SORT和ByteTrack，默认是BoT-SORT算法，总体效果感觉不如deepsort。

万里不留行·2024-01-16 06:38

【目标检测】YOLOv7算法实现(一)：模型搭建

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_·2024-01-16 06:36

目标检测-One Stage-YOLOv8

文章目录前言一、YOLOv8的网络结构和流程二、YOLOv8的创新点三、创新点详解CSP、C3和C2fTaskAlignedAssigner正样本分配策略DistributionFocalLoss关闭Mosiac

学海一叶·2024-01-16 06:34

[数据集][目标检测]茶叶病害数据集VOC+YOLO格式883张8类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：883标注数量(xml

FL1623863129·2024-01-16 06:29

将这几天的C++知识打包供大家食用啦~

【c++知识】包括但不限于vector的基本操作，sort函数快排用法，(优先)队列和大小根堆基本操作，用memset初始化数组……等等等等，干货满满，让你玩转C++STL库，还不快来看看！

松叶子吖·2024-01-16 05:06

智能穿戴设备，让时间管理更轻松

在穿戴设备逐渐普及化的今天，滴答清单也顺应潮流让大家在智能手表上也能玩转时间管理。

滴答清单·2024-01-16 04:30

高效阅读蜕变营

✨YOLO!YOUONLYL

4885df34e6c8·2024-01-16 04:53

基于OpenCV和ROS的Yolov5模型推理部署

Yolov5-OpenCV-Cpp-Python-ROS项目地址：Yolov5-OpenCV-Cpp-Python-ROS使用OpenCV4.5.4推理YOLOv5模型，分别使用C++，Python和ROS

黄不盈·2024-01-16 03:08

《无价》读书笔记—第一部分

一直对心理学和经济学了解甚少，本周阅读了一本营销学书籍《无价：洞悉大众心理玩转价格游戏》，希望从中能获得对现有业务的启发与灵感，为避免遗忘，已对专业名词做了记录，以备长久温习。

aizitse·2024-01-16 02:10

【空中课堂】20181103 OF3提升效能技巧

OF3提升效能技巧工具重新定义时间和成本Omnifocus举足轻重大咖教练告诉你秘密OF3不仅是OF2增强版️线上技术答疑️轻松玩转OF3️易效能家人超强档，等你来【陆超】教练【曾楚瑞】教练【闫晓君】嘉宾精彩分享

般若星星灿的垚淼·2024-01-16 02:44

以YOLOv8为例详解YOLO系列

一、HistoryYOLO：Youonlylookonce,其特征如其名，快！只看一次的速度就可以实现图片检测和分割。

AIzealot无·2024-01-16 02:01

基于YOLOv8的晶体管定位识别（pose），从数据集标注到训练手把手教程

本文解决什么问题：教会你如何用晶体管从标注到训练Yolov8-pose关键点检测Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category

AI小怪兽·2024-01-16 01:29

YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架进行MobileSAM图像分割

YOLOv8Ultralytics：使用Ultralytics框架进行MobileSAM图像分割前言相关介绍前提条件实验环境安装环境项目地址LinuxWindows使用Ultralytics框架进行MobileSAM

FriendshipT·2024-01-16 01:24

YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架进行SAM图像分割

YOLOv8Ultralytics：使用Ultralytics框架进行SAM图像分割前言相关介绍前提条件实验环境安装环境项目地址LinuxWindows使用Ultralytics框架进行SAM图像分割参考文献前言由于本人水平有限

FriendshipT·2024-01-16 01:23

YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合层（适用于分割和目标检测）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是ASF-YOLO（发布于2023.12月份的最新机制），其是特别设计用于细胞实例分割。这个模型通过结合空间和尺度特征，提高了在处理细胞图像时的准确性和速度。

Snu77·2024-01-16 00:48

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