玩转YOLO

YoloV8改进策略：Block改进|FCM，特征互补映射模块|AAAI 2025|即插即用

1论文信息FBRT-YOLO（FasterandBetterforReal-TimeAerialImageDetection）是由北京理工大学团队提出的专用于航拍图像实时目标检测的创新框架，发表于AAAI2025
AI智韵·2025-06-14 11:20

目标检测算法——YOLO-Word——算法详解

作者实验证明ap指标上zeroshot能力YOLO-worldL接近专门训练过的YOLOv6-8S模型的能力，finetune后YOLO-world均能提升8个点左右。
TigerZ*·2025-06-14 08:44

YOLOv1 技术详解：NMS（非极大值抑制）的工作原理与实现细节

YOLOv1技术详解：NMS（非极大值抑制）的工作原理与实现细节一、前言在目标检测任务中，模型往往会输出多个边界框（boundingbox），其中很多是针对同一物体的重复预测。
要努力啊啊啊·2025-06-14 03:09

Yolo/VOC样本在原图上画框代码及样本示例

文章目录YOLO格式可视化参数说明目录结构完整代码VOC格式可视化目录结构完整代码本文介绍的两个代码为可视化目标检测数据集提供解决方案，将样本标签在原图上画框展示，YOLO工具适用于现代检测框架如YOLOv5
@Mr_LiuYang·2025-06-14 01:56

强化学习实战：用Q-learning玩转OpenAI Gym

强化学习实战：用Q-learning玩转OpenAIGym系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录强化学习实战：用Q-learning玩转OpenAIGym
layneyao·2025-06-14 01:55

小木的算法日记-线段树

线段树（SegmentTree）：玩转区间作的终极利器你好，未来的算法大师！想象一下，你正在处理一个巨大的数据集，比如某个电商网站一整天的用户点击流。
木旭林晖·2025-06-14 00:49

NIO Buffer内存复用机制：解锁Java高性能IO的终极秘密

♂️内存池化实战2.视图共享黑魔法⚡性能对决：复用vs新建（实测数据）实战案例：看大厂如何玩转Buffer复用案例1：⚡高性能代理服务器案例2：协议解析优
·2025-06-14 00:14

YOLOv12全栈开发手册：从算法研发到商业落地的完整技术闭环

YOLOv12全栈开发手册：从算法研发到商业落地的完整技术闭环第一章：算法研发与模型设计提示语：突破性创新！
全息架构师·2025-06-13 22:34

In PyTorch 2.6, we changed the default value of the weights_only argument in torch.

问题描述：D:\anaconda\envs\yolov5_mogui\python.exeD:/Instance_Segmentation/yolov5_moguimianju/yolov5-seg-master
神笔馬良·2025-06-13 19:46

一文吃透 YOLO 全系列：从 v1 到 v11 的目标检测进化史

而YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法的诞生，彻底颠覆了这一局面——凭借“一次成像即检测”的高效理念，YOLO以实时性和准确性的双重优势，成为行业标杆。
程序员小嬛·2025-06-13 17:56

算法在嵌入式端的部署与优化

算法在嵌入式端的部署与优化前言理论1.参考资源2.其他1.将深度学习模型移植到嵌入式端时，提高推理速度的方法2.深度学习模型移植到嵌入式端的主要流程3.假设将已经训练好的目标检测模型（比如YOLOv3)
早日退休！！！·2025-06-13 16:50

一[3]、ubuntu18.04环境 利用 yolov8 训练开源列车数据集，并实现列车轨道检测

开源车载数据集地址(7封私信)轨道交通数据集-OSDaR23:OpenSensorDataforRail2023-知乎二、参考资料https://zhuanlan.zhihu.com/p/692608487YOLOv8
他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2025-06-13 14:04

基于YOLOv11与单目测距的实战教程：从目标检测到距离估算

本文将以YOLOv8模型为核心，结合单目相机的几何模型，实现对视频中目标的实时检测与距离估算。代码参考自单目测距原理博客，并通过实践验证其可行性。
东方佑·2025-06-13 14:02

三种模式玩转交互设计

三种模式玩转交互设计\##HarmonyOSNext##ArkTs##教育本文适用于教育科普行业进行学习，有错误之处请指出我会修改。手势组合就像调鸡尾酒——单一手势是基酒，组合方式是摇合法！
·2025-06-13 12:52

ArkUI弹出框全方位攻略：从自定义到固定，玩转弹窗不迷糊！

ArkUI弹出框全方位攻略：从自定义到固定，玩转弹窗不迷糊！\##HarmonyOSNext##ArkTs##教育本文适用于教育科普行业进行学习，有错误之处请指出我会修改。嗨，小伙伴们！
·2025-06-13 12:52

Spring AI 实战：第九章、Spring AI MCP之万站直通

目录（如果文章对您有一丢丢输入，请点赞、收藏、转发吧~）源码开篇、大模型时代：我们正站在浪潮之巅第一章、SpringAI入门之DeepSeek调用第二章、SpringAI提示词之玩转AI占卜的艺术第三章
liaokailin·2025-06-13 06:07

玩转Docker | 使用Docker部署PDF阅读器PdfDing

玩转Docker|使用Docker部署PDF阅读器PdfDing前言一、PdfDing介绍PdfDing简介主要特点二、系统要求环境要求环境检查Docker版本检查检查操作系统版本三、部署PdfDing
心随_风动·2025-06-13 04:51

【凌智视觉模块】RV1106上部署YOLOv5目标检测及量化原理简介

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种流行的目标检测算法系列，而YOLOv5是其中的一个版本。YOLOv5由Ultralytics公司开发，并不是正式
位东风·2025-06-12 23:43

批量将 LabelMe JSON 标注转换为 YOLO 格式

在使用YOLO训练目标检测模型的过程中，标签格式的转换是必不可少的准备步骤之一。
www.02·2025-06-12 21:01

玩转 Databend UDF

引言Databend作为新一代云原生数据仓库，提供了六百多个内置函数，满足了大部分用户的需求。然而，随着业务的增长，需求也变的日新月异，内置的函数可能无法服务用户变化的需求。在这种场景下，Databend提供了多种用户自定义函数(UDF)实现方式，满足不同场景下的数据处理需求。本文将深入探讨三种UDF形态：LambdaUDF、UDFScript和ExternalUDFServer，并通过具体的案例
·2025-06-12 21:12

【深度学习-Day 26】正则化神器 Dropout：随机失活，模型泛化的“保险丝”

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain
吴师兄大模型·2025-06-12 18:37

狂发一区的YOLO，和Mamba是绝配！最新研究命中Nature，这泼天的高分思路你要不要！

朋友们，Mamba终于也对YOLO出手了！
深度之眼·2025-06-12 17:34

基于YOLOv10的YCB物体与模型集目标检测应用——玩具、厨房物品、家居物品等目标检测

在这一领域中，深度学习方法，尤其是基于YOLO（YouOnlyLookOnce）系列的目标检测模型，已成为目前最为流行的技术之一。
YOLO实战营·2025-06-12 17:32

Ollama模板全解析：从基础语法到高级应用实战

往期文章推荐:14.Ollama完全指南：从零开始玩转本地大模型部署13.django中如何解析content-type=application/json的请求12.实测DeepSeek分词机制：你的输入如何变成计费
·2025-06-12 11:23

【目标检测基础】YOLOv1算法详解：从“一次看全”到实时检测的革命性突破

1.YOLOv1的诞生背景与意义2016年，JosephRedmon等人提出YOLO（YouOnlyLookOnce）算法，开启了单阶段目标检测的新时代。
出不了新手村·2025-06-12 09:32

YOLOv1 技术详解：正负样本划分与置信度设计

YOLOv1技术详解：正负样本划分与置信度设计一、前言YOLOv1是目标检测领域中具有划时代意义的算法之一，它将检测任务统一为一个回归问题，实现了“YouOnlyLookOnce”的端到端实时检测。
要努力啊啊啊·2025-06-12 08:30

YOLOv1 技术详解：目标检测的实时革命

YOLOv1技术详解：目标检测的实时革命一、前言在目标检测领域，传统方法如R-CNN系列虽然精度高，但存在速度慢、流程复杂的问题。
要努力啊啊啊·2025-06-12 08:57

《Windows 10下QT+OpenCV+Yolo11：AI视觉开发实战指南》

在计算机视觉的众多工具和技术中，Windows10下基于QT5.14.1minGW-32编译opencv，并调用Yolo11的.ONNX模型搭建环境，具有举足轻重的地位。
空云风语·2025-06-12 02:23

通义灵码带你玩转 MCP 最佳实践（合辑，持续更新中）

MCP越来越火，通义灵码也在最新的版本里支持开发者配置自己的MCP工具，更加贴合开发者工作流程，并集成魔搭MCP广场，开发者可一键配置MCP工具，目前涵盖开发者工具、文件系统、搜索、地图等十大热门领域3800+MCP服务，全面拓宽AI编码助手能力边界，让编码更贴合开发者工作流程。开发者也可以一键下载MCP服务。今天我们精选了与开发者息息相关和比较热门的MCP服务，总结了这些技术服务在实际开发的最佳
·2025-06-11 11:39

开放词汇检测分割YOLOE从pytorch到caffe

开放词汇检测分割YOLOE从pytorch到caffe0.前沿开放词汇检测的概念CLIP模型1.YOLOE环境配置1.1虚拟环境1.2YOLOE模型推理测试1.2.1文本提示检测和分割测试1.2.2无提示检测和分割
wangxiaobei2017·2025-06-11 09:21

AI：231-保姆级提升目标检测精度 | YOLOv8-SPD与空间深度转换卷积技术的深入分析

正在不断更新中~文章目录保姆级提升目标检测精度|YOLOv8-SPD与空间深
一键难忘·2025-06-11 01:21

基于YOLOv8的行车记录仪的自动驾驶中国道路目标检测技术

基于YOLOv8n和BDD100K数据集的自动驾驶目标检测技术一、技术概述自动驾驶目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，也是实现自动驾驶系统的核心技术之一。
qq1309399183·2025-06-11 01:50

通义灵码带你玩转 MCP 最佳实践（合辑，持续更新中）

MCP越来越火，通义灵码也在最新的版本里支持开发者配置自己的MCP工具，更加贴合开发者工作流程，并集成魔搭MCP广场，开发者可一键配置MCP工具，目前涵盖开发者工具、文件系统、搜索、地图等十大热门领域3800+MCP服务，全面拓宽AI编码助手能力边界，让编码更贴合开发者工作流程。开发者也可以一键下载MCP服务。今天我们精选了与开发者息息相关和比较热门的MCP服务，总结了这些技术服务在实际开发的最佳
·2025-06-10 19:49

C++字符串的隐藏技能：用正则表达式玩转花式搜索！保姆级教程来啦~

你的字符串需要“智能搜索外挂”当你需要在文本中找所有手机号时，还在用循环+逐个字符判断吗？当你要提取日志中的IP地址时，还在手动计算点号位置吗？正则表达式——这个藏在库中的神器，配合C++字符串使用，能让你的字符串处理能力瞬间飙升！今天我们就来解锁这个隐藏技能，保准让你的代码效率翻倍！（文末附实战代码模板，即拿即用！）第一章：正则表达式是什么？1.通俗版解释想象你有一个智能筛子：筛孔形状可以自由设
灰灰的C旅程·2025-06-10 18:29

【C/C++】玩转正则表达式

正则表达式应用正则表达式是一种文本模式匹配工具，用来描述字符串的结构。你可以用它来查找、验证、提取、替换字符串中符合特定格式的内容。例如，你可以用一个正则表达式验证：邮箱是否合法一个字符串是否是电话号码一个文件路径是否是.cpp文件1正则表达式基本字符分类分类示例含义说明普通字符a,b匹配自己本身元字符.^\$\*+?|()[]{}有特殊含义的控制符转义字符\.\*匹配特殊字符本身（如.）2常用正
CodeWithMe·2025-06-10 18:27

DL00871-基于深度学习YOLOv11的盲人障碍物目标检测含完整数据集

基于深度学习YOLOv11的盲人障碍物目标检测：开启盲人出行新纪元在全球范围内，盲人及视觉障碍者的出行问题一直是社会关注的重点。尽管技术不断进步，许多城市的无障碍设施依然未能满足盲人出行的实际需求。
野马算法创新·2025-06-10 11:15

YOLO 十年进化史：从 v1 到 v11 的技术跃迁与应用全景

1.2YOLO是什么？YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种非常厉害的目标检测算法。它的名字的意思是“只看一次”，因为它只需要看图像一次，就能找出图像中
从零开始学习人工智能·2025-06-10 11:13

YOLO 系列模型技术演进：从 YOLOv5 到 YOLOv11 的深度剖析

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型自2015年首次推出以来，以其高效的目标检测能力而广受欢迎。从YOLOv5到YOLOv11，这一系列模型在架构、性能和应用场景上都经历了显著的演进。
·2025-06-10 10:37

yolo模型精度提升策略

总结与行动建议立即行动：显著增加6种相似BGA的高质量、多样化训练数据（2倍以上是合理起点）。实施针对性数据增强：设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。升级模型与损失函数：尝试引入注意力机制，将分类损失替换为FocalLoss，并使用CIoU/EIoU。优化训练策略：使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。启动主动学习循环：持续收集模型在相
Summit-·2025-06-10 08:21

C语言：冒泡排序

函数栈帧的创建与销毁：https://blog.csdn.net/Yolo_TvT/article/details/147195451?fromsh
Yolo_TvT·2025-06-10 05:00

python使用【pyautogui】玩转鼠标键盘自动化

用python实现鼠标键盘自动化操作前言一、pyautogui是什么？二、功能简介1.引入库2.坐标相关参数3.移动鼠标4.点击鼠标5.拖动鼠标6.输入文本7.其他总结前言  爱玩，忽然想到万能的python能不能实现鼠标的自动化点击来帮忙实现一些繁琐的工作或者是实现一些有趣的功能，比如一个复杂操作但是它是固定的，我们只需要运行这个程序就可以自动执行了！一、pyautogui是什么？我们今天的主人
flyunicorninsky·2025-06-10 04:22

玩转WSL：小白也能轻松驾驭Linux子系统

第一步：启用WSL功能✅步骤：以管理员身份打开PowerShell：右键点击“开始菜单”→“Windows终端(管理员)”或“PowerShell(管理员)”输入以下命令启用WSL：wsl--install如果你使用的是旧版本Windows，可能需要手动启用功能：dism.exe/online/enable-feature/featurename:Microsoft-Windows-Subsyst
小胖同学~·2025-06-09 20:29

基于PyTorch和YOLOv5的完整代码训练使用——衣物皮革类数据集_织物布匹缺陷检测数据集 5921张(6类）深度学习目标检测模型训练

以下是一个基于PyTorch和YOLOv5的完整代码示例，涵盖了数据准备、模型训练、验证和评估等关键步骤。我们将使用YOLOv5作为目标检测模型，因为它在实时检测任务中表现出色。
QQ67658008·2025-06-09 19:24

电力领域类——如何使用 YOLOv8 训练防震锤高压塔线路行业数据集 防震锤数据集 2类

如何使用YOLOv8训练防震锤高压塔线路行业数据集的详细步骤。
QQ67658008·2025-06-09 19:54

voc怎么转yolo，如何分割数据集为验证集，怎样检测CUDA可用性 并使用yolov8训练安全帽数据集且构建基于yolov8深度学习的安全帽检测系统

voc怎么转yolo，如何分割数据集为验证集，怎样检测CUDA可用性安全帽数据集，5000张图片和对应的xml标签，五千个yolo标签，到手即可训练。
QQ67658008·2025-06-09 19:53

数据集-目标检测系列- 猴子 数据集 monkey ＞＞ DataBall

gitcode.com/DataBall/DataBall-detections-100s/overview2）数据集训练、推理相关项目：GitHub-XIAN-HHappy/ultralytics-yolo-webui
Xian-HHappy·2025-06-09 13:35

python+opencv打开摄像头读取视屏流帧/s将1秒的帧数图片分给多线程进行yolo目标识别，如何实现？

本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！  备注：部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数
bug菌¹·2025-06-09 12:00

YOLOv12改进策略【Neck】| 替换颈部结构为TPAMI 2025的Hyper-YOLO

一、本文介绍Hyper-YOLO是一种创新的目标检测模型，将超图计算集成到YOLO架构中，以捕捉视觉特征之间复杂的高阶相关性，从而提升目标检测性能。
Limiiiing·2025-06-09 08:07

YOLOv10改进策略【Neck】| 替换颈部结构为TPAMI 2025的Hyper-YOLO

一、本文介绍Hyper-YOLO是一种创新的目标检测模型，将超图计算集成到YOLO架构中，以捕捉视觉特征之间复杂的高阶相关性，从而提升目标检测性能。
Limiiiing·2025-06-09 08:07

蓝耘 MaaS 平台 API 工作流开发实录：玩转智能客服搭建

声明：文章为本人平台测评博客，非广告，并没有推广该平台，为用户体验文章引言在客户服务数字化转型中，传统智能客服开发面临「周期长、调试难、成本高」三大痛点：从意图模型训练到多渠道接入，往往需要数周时间和专业团队支持。蓝耘元生代MaaS平台通过标准化API工作流，让开发者无需关注底层架构，只需聚焦业务逻辑，即可在3小时内完成智能客服系统的搭建与上线。平台注册即赠超千万免费Token（足够支撑10万次+
倔强的石头_·2025-06-09 06:24
上一页 3 4 5 6 7 8 9 10 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他