玩转YOLO 第7页

yolov5 python API（供其他程序调用）

你的yolov5??是否只局限于detect.py？如果其他程序要调用yolov5，就需要制作一个detect.py的pythonAPI。

m0_67401499·2025-02-19 23:35

python环境的yolov11.rknn物体检测

1.首先是我手里生成的一个yolo11的.rknn模型：2.比对一下yolov5的模型：2.1yolov5模型的后期处理：outputs=rknn.inference(inputs=[img2],data_format

子正·2025-02-19 22:30

详解多模态（红外-可见光图像）目标检测模型SuperYOLO源码，真正搞清代码逻辑！

弗兰随风小欢·2025-02-19 16:19

YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比：性能提升与优化

YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比：性能提升与优化提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比：性能提升与优化前言一

m0_54717829·2025-02-19 16:17

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测

DETR（DEtectionTRansformer）是FacebookAI（FAIR）于2020年提出的端到端目标检测算法，它基于Transformer架构，消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框

IT古董·2025-02-19 16:12

吸烟YOLO数据集，COCO格式

抽烟吸烟数据集,标签txt，图像已经分好了测试集，验证集，训练集1️⃣可以直接导入YOLO进行训练，没有细分类，里面有的类，闲鱼9.9解君愁，明人不说暗话闲鱼搜索莓格米米私聊

鳄鱼的眼药水·2025-02-19 15:59

记录小报错：“解决 LabelImg 软件闪退及 FileNotFoundError 错误：如何创建和配置 classes.txt 文件”

LabelImg时创建classes.txt文件在使用LabelImg进行图像标注时，用户可能会遇到类似以下的错误信息：FileNotFoundError:[Errno2]没有那个文件或目录:'/home/lix/yolo5

oiol·2025-02-19 14:52

yolov5 pt-＞onnx-＞om yolov5模型转onnx转om模型转换

yolov5pt->onnx->omyolov5-6.1版本models/yolo.pyDetect函数修改classDetect(nn.Module):defforward(self,x):z=[]#

qq_43650438·2025-02-19 05:14

CVPR‘24 | 百度开源DETRs在实时目标检测中胜过YOLOs

文末附行业细分群论文题目：DETRsBeatYOLOsonReal-timeObjectDetection作者：WenyuLv,YianZhao等作者机构：BaiduInc.论文链接：https://arxiv.org

3Ｄ视觉工坊·2025-02-18 19:01

玩转网页交互：用JavaScript打造灵动手风琴特效

一、手风琴特效：网页中的魔法折叠术想象一下你在音乐厅看到的手风琴演奏——轻轻一拉，风箱便如波浪般起伏展开。在网页世界中，手风琴特效正是这种优雅互动的数字化身！当用户点击某个标题时，对应的内容就像被施了魔法般缓缓展开，其他内容则默契地折叠收起。这种设计不仅节省空间，更能让用户像探索藏宝图一样，逐步揭开内容的奥秘。在电商网站的商品详情页，在知识平台的问答专区，甚至在个人作品集网站，手风琴特效都扮演着重

skyksksksksks·2025-02-18 16:26

地平线x5下运行yolo11s-seg模型

经过地瓜机器人工作人员（感谢吴超同学）的及时技术支持，整体比较顺利的跑起来了yolo11s-seg分割模型。

zgrobot·2025-02-18 16:51

【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+CSWinTransformer: 交叉窗口注意力Transformer助力YOLOv11有效涨点；

YOLOV11目标检测改进实例与创新改进专栏专栏地址：YOLOv11目标检测改进专栏，包括backbone、neck、loss、分配策略、组合改进、原创改进等本文介绍发paper，毕业皆可使用。

算法conv_er·2025-02-18 15:43

【YOLO模型】（1）--YOLO是什么

一、什么是YOLOYOLO（YouOnlyLookOnce）是一种基于深度学习的目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。

方世恩·2025-02-18 15:41

[C#]C#使用yolov8的目标检测tensorrt模型+bytetrack实现目标追踪

【测试通过环境】win10x64vs2019cuda11.7+cudnn8.8.0TensorRT-8.6.1.6opencvsharp==4.9.0.NETFramework4.7.2NVIDIAGeForceRTX2070Super版本和上述环境版本不一样的需要重新编译TensorRtExtern.dll，TensorRtExtern源码地址：TensorRT-CSharp-API/src/T

FL1623863129·2025-02-17 23:55

YOLO系列版本迭代：从YOLOv1到YOLOv11的技术演进

YOLO系列版本迭代：从YOLOv1到YOLOv11的技术演进YOLO（YouOnlyLookOnce）系列目标检测算法自2016年首次发布以来，凭借其高效的实时检测能力，迅速成为计算机视觉领域的热门研究方向之一

金外飞176·2025-02-17 20:19

MySQL玩转指南：探秘Server层组件及权限校验实践

本文将带你揭开MySQLServer层的神秘面纱，逐一剖析连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等关键组件的功能和作用。同时，还将重点介绍这些组件在权限校验方面的精彩表现。首先来看一下这张思维导图，对本文内容有个直观的认识。接下来进入正文。MySQLSQL语句执行流程示意图：从中你可以清楚地看到SQL语句在MySQL的各个功能模块中的执行过程。大体来说，MySQL可以分为Server层和存储引擎

苹果苹果开花吧·2025-02-17 16:15

基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码）

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法凭借其高速和高精度的优势，成为了目标检测领域的佼佼者。本文

人工智能_SYBH·2025-02-17 13:47

TikTok营销实操干货：如何让你的外贸生意快速出圈？

那么，外贸人应该如何玩转TikTok，让生意快速出圈？今天就分享一套TikTok营销实操干货技巧，助你打造爆款内容，精准获取客户！

AIsocial·2025-02-17 11:03

DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公

大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法Q大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-02-17 05:07

柑橘叶子病害检测数据集VOC+YOLO格900张3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)：900标注数量(xml

FL1623863129·2025-02-16 23:28

三种方式实现人车流统计（yolov5+opencv+deepsort+bytetrack+iou）

一、运行环境1、项目运行环境如下2、CPU配置3、GPU配置如果没有GPUyolov5目标检测时间会比较久二、编程语言与使用库版本项目编程语言使用c++，使用的第三方库，onnxruntime-linux-x64

Jayson God·2025-02-16 23:24

从养殖场到科技前沿：YOLOv11+OpenCV精准计数鸡蛋与鸡

今天的主角是YOLOv11和OpenCV，它们是计算机视觉领域的两位大佬，专门为你解决这一难题。无论是鸡蛋还是鸡，它们都能精准识别，数得清清楚楚。不信？那我们就一起去看看怎么用这对“黄金搭档”解决

星际编程喵·2025-02-16 22:50

H3C路由交换核心命令宝典，助你轻松玩转网络配置

H3C（新华三）作为国内网络设备的领军品牌，其路由器和交换机广泛应用于企业、数据中心及运营商网络。掌握H3C设备的配置命令，是网络工程师的必备技能！本文结合2025年最新技术文档与实战经验，系统梳理基础配置、VLAN管理、路由协议、IRF堆叠、安全加固等场景的核心命令，助你从“小白”进阶为“大神”！文末还附赠高频踩坑指南，速速收藏⭐！一、基础配置篇：快速上手H3C设备1.设备初始化与视图切换进入系

wljslmz·2025-02-16 20:30

玩转代理模式

文章目录什么是代理模式举例：代理模式结构代理模式适用场景实现方式代理模式的优缺点优点：缺点：什么是代理模式代理模式，主要用途就是代理一个某一个所需要的物件，但是我们不直接使用这个物件，我们用一个代理接口来代替我们使用这个物件。举例：信用卡是银行账户的代理，银行账户则是一大捆现金的代理。它们都实现了同样的接口，均可用于进行支付。消费者会非常满意，因为不必随身携带大量现金；商店老板同样会十分高兴，因为

清泓y·2025-02-16 19:58

Python数据处理之导入导出Excel数据

准备工作：让Python与Excel握手言欢数据入境：把Excel表格里的宝藏带入Python世界数据出境：将Python分析结果优雅地送回Excel家园玩转数据：用Python对Excel数据进行清洗

master_chenchengg·2025-02-16 19:26

YOLOv11 火焰识别：智能时代的火灾预警新利器

而在这场技术革命中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型无疑扮演举足轻重的角色。今天，我们将目光聚焦在最新的版本——YOLOv11。别误会，YOLOv11可不是什么随便升级。

星际编程喵·2025-02-16 18:48

AI：236-基于RCS-OSA的YOLOv8改进 | 增强空间对象注意力实现小物体检测精度提升

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~文章目录1.通过RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点2.理论

一键难忘·2025-02-16 13:14

YOLOv1 损失函数

余将董道而不豫兮·2025-02-16 11:01

labelme转YOLOv8、YOLOv5 标签格式标注数据

前言本文分析将labelme的标签，转为YOLOv8、YOLOv5的格式，实现模型训练。首先了解YOLOv8和YOLOv5标签格式，然后了解labelme标签格式，最近实现数据格式转换。

一颗小树x·2025-02-16 10:20

yolov8(8.2.10)+deepsort（demo）

只需要训练好yolov8的检测模型然后调用：results=model.track(frame,persist=True)#执行跟踪，persist=True表示持续跟踪。

fengsongdehappy·2025-02-16 10:19

YOLOv8中Bottleneck模块详解

1.Bottleneck模块介绍Bottleneck模块在YOLOv8中的作用是进行特征提取和增强，是网络中的核心构建模块之一。

王了了哇·2025-02-16 07:22

使用 YOLOv8 模型分析摄像头的图像

在Python中使用YOLOv8模型分析摄像头的图像并进行分类。1.安装依赖库首先，你需要安装ultralytics库，它提供了YOLOv8的PythonAPI。

欣然～·2025-02-16 02:19

【Linux】玩转Linux操作系统（七）磁盘管理

磁盘管理列出文件系统的磁盘使用状况-df。[root~]#df-hFilesystemSizeUsedAvailUse%Mountedon/dev/vda140G5.0G33G14%/devtmpfs486M0486M0%/devtmpfs497M0497M0%/dev/shmtmpfs497M356K496M1%/runtmpfs497M0497M0%/sys/fs/cgrouptmpfs100

寒山独见君~·2025-02-15 22:47

【YOLO】常用脚本

目录VOC转YOLO划分训练集、测试集与验证集VOC转YOLOimportosimportxml.etree.ElementTreeasETdefconvert(size,box):dw=1.

我才是真正的17号·2025-02-15 14:47

yolo使用的一些脚本

合并yolo标注label输入两个路径的labels，可以特定的32类别的标注合并到target_dir目录中的txt中#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2024/6/1917:57#

一休哥※·2025-02-15 14:14

yolo数据增强

importosimportcv2importnumpyasnpimportalbumentationsasA#定义数据增强的变换，可以根据需要自定义transform=A.Compose([A.HorizontalFlip(p=0.5),#水平翻转A.RandomBrightnessContrast(p=0.5),#随机亮度和对比度A.Rotate(limit=15,p=0.5),#随机旋转A.

攀神·2025-02-15 13:13

基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

近年来，随着深度学习的突破，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法因其高效、准确、实时的特点，广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中，活体人脸检测

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 09:42

【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection，目标检测

介绍一个酷炫的目标检测方式：论文：https://arxiv.org/abs/2401.17270代码：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction

XD742971636·2025-02-15 09:07

Python知识点：基于Python技术，如何使用YOLO进行实时物体检测

使用YOLO进行实时物体检测的Python技术详解实时物体检测是计算机视觉中的一个关键任务，它要求算法能够快速且准确地识别和定位图像或视频流中的物体。

超哥同学·2025-02-15 05:36

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

在这一领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效且准确的目标检测能力，成为了当下最为流行的深度学习模型之一。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLOv5，凭借其优越的实时性和准确性，成为木材表面缺陷检测的有效工具。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:27

还没搞懂YOLO v7，YOLO v8已经来了！

YOLO系列又双叒更新！只能说，YOLO系列发展地真快，已经有点跟不上了！

沃恩智慧·2025-02-15 03:45

Kubernetes 访问集群 API 的方法

如果你还没有集群，你可以通过Minikube构建一个你自己的集群，或者你可以使用下面的Kubernetes练习环境之一：Killercoda玩转Kubernetes要获知版本信息，请输入kubectlversion

深度视觉机器·2025-02-14 23:43

教你用华为云玩转物联网开发

声明：本篇文章部分资料来自直播HCSD专家讲堂《一节课玩转物联网开发》，本课程为直播课程本篇文章将带大家了解物联网数据在华为云loT平台上端到端流转的过程，并指导大家基于华为云IoTDA及可视化大屏服务

程思扬·2025-02-14 16:21

wpa_supplicant源码理解

wpa_ssid结构wpa_supplicant源码分析--conf配置文件|Winddoing'sNotes[OpenWrtWiki]WirelessModes2、wpa_supplicant的目录介绍玩转

追梦-北极星·2025-02-14 13:03

【Git 命令大全：从零开始，轻松玩转版本控制】

Git的基本使用和命令前言Git是目前最流行的分布式版本控制系统，广泛应用于软件开发中。掌握Git的基本使用和命令，对于开发者来说至关重要。本文将详细介绍Git的基本概念、常用命令以及一些实用技巧，帮助您快速上手Git。关键词Git,版本控制,分布式,代码管理,分支管理,合并,冲突解决,提交,推送,拉取,克隆,仓库,远程仓库,本地仓库,工作区,暂存区,版本回退,标签,钩子,协作开发,代码审查,持续

程序员远仔·2025-02-14 12:24

【git-hub项目：YOLOs-CPP】本地实现01：项目构建

认识祂·2025-02-14 10:06

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

patches.pyultralytics\utils\patches.py目录patches.py1.所需的库和模块2.defimread(filename:str,flags:int=cv2.IMREAD_COLOR):3.defimwrite(filename:str,img:np.ndarray,params=None):4.defimshow(winname:str,mat:np.nda

红色的山茶花·2025-02-14 09:33

模型实战（19）之从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -＞实现目标检测

从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理，CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码

明月醉窗台·2025-02-14 09:59

rk3588部署yolov8视频目标检测教程

.环境配置1.1训练和导出onnx环境（电脑端执行）#使用conda创建一个python环境condacreate-ntorchpython=3.9#激活环境condaactivatetorch#安装yolov8p

今夕是何年，·2025-02-14 05:58

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