目标检测网络模型

RT-DETR算法改进：首发｜最全Loss损失函数集合，包括WIoU、XIoU、SIoU、EfficiLoss、EIoU、DIoU、CIoU、α-IoU多种损失函数

RT-DETR算法改进：超全集成超多种Loss损失函数，包括WIoU、SIoU、XIoU、EfficiLoss、EIoU、DIoU、CIoU、α-IoU多种损失函数本博客改进源代码改进适用于RT-DETR目标检测算法
芒果汁没有芒果·2024-01-12 02:14

JetsonNano部署改进yolov5算法（C++）

前段时间根据项目需求改进了一版yolov5的算法，但是发现网上对于如何在Jetsonnano上用c++部署自己的改进的目标检测算法的资料很少。为了方便自己的学习，在此总结了自己的一套方法。
Fx有纸飞机·2024-01-12 01:54

系统布置几台服务器,配置k8s需要几台服务器

配置k8s需要几台服务器内容精选换一换当多台服务器进行分布式训练时，需要通过昇腾软件中的HCCNTool工具配置NPU卡IP地址(device的网卡IP)，用于多台训练服务器间的网络模型参数通过NPU卡上的光口进行传输同步
医师黄继斌·2024-01-12 01:52

[易语言]使用易语言部署yolov8-face五点人脸关键检测模型

YOLO系列算法是目前深度学习领域里最为著名的目标检测算法之一，以其高速度和高精度而广受欢迎。YOLOv8-face在此基础上，专注于提取人脸的五个主要关键
FL1623863129·2024-01-12 00:14

深度学习入门——深层神经网络模型的模块搭建

深层神经网络模型的搭建学习记录自：deeplearning.ai-andrewNG-masterL层神经网络模型概览该模型可以总结为：[LINEAR->RELU]×(L-1)->LINEAR->SIGMOID
yasNing·2024-01-12 00:03

深度学习课程实验二深层神经网络搭建及优化

二、实验步骤初始化1、导入所需要的库2、搭建神经网络模型3、零初始化4、随机初始化5、He初始化6、总结三种不同类型的初始化正则化1、导入所需要的库2、使用非正则化模型3、对模型进行L2正则化（包括正向和反向传播
叶绿体不忘呼吸·2024-01-12 00:32

http 请求流程，网络的七层模型

，具体步骤如下：应用层【也就是浏览器的网络进程】发起http请求传输层tcp三次握手建立连接http请求加上tcp头部，包括源端口号，目的端口号和用于校验数据完整性的序号，向下传输【这里的上下是计算机网络模型中抽象的上下
我有一棵树·2024-01-11 23:52

如何入门yolo目标检测？

学习目标知道yolo网络架构，理解其输入输出知道yolo模型的训练样本构建的方法理解yolo模型的损失函数YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchorbox将分类与目标定位的回归问题结合起来
AAI机器之心·2024-01-11 20:48

探索计算机网络：应用层的魅力

网络的每一层都扮演着独特而重要的角色，而应用层，作为网络模型中用户最直接接触的部分，其重要性不言而喻。这篇文章旨在深入探索应用层的核心概念、功能以及它如何在日常技术中发挥作用。
知白y·2024-01-11 20:39

深度学习模型部署TensorRT加速（九）：TensorRT部署TransFormer模型

下篇内容预告：深度学习模型部署TensorRT加速（十）：TensorRT部署分析与优化方案（一）前言：众所周知，transformer在很多计算机视觉领域的性能已经超过CNNS，例如目标检测中的DETR
咕哥·2024-01-11 19:57

我们为什么需要 7 层 OSI 网络模型？

我们为什么需要7层OSI网络模型？本文转自公众号ByteByteGo，如有侵权，请联系，立即删除我们为什么需要网络协议来传输数据？连接互联网的各种设备需要用它们能理解的语言进行通信。
xwhking·2024-01-11 19:55

探索计算机网络：应用层的魅力

网络的每一层都扮演着独特而重要的角色，而应用层，作为网络模型中用户最直接接触的部分，其重要性不言而喻。这篇文章旨在深入探索应用层的核心概念、功能以及它如何在日常技术中发挥作用。
H3h3QAQ·2024-01-11 18:37

探索计算机网络：应用层的魅力

网络的每一层都扮演着独特而重要的角色，而应用层，作为网络模型中用户最直接接触的部分，其重要性不言而喻。应用层的定义应用层位于OSI模型的顶层，是网络通信的最高层，直接为用户的应用程序提供服务。
小名空鵼·2024-01-11 18:55

响应式网络模型

响应式网络模型是一种设计网络应用的方法，特别是在处理大量的数据流和用户互动时。为了更好地解释这个概念，我们可以用一个日常生活中的例子来比喻：餐厅。
来自宇宙的曹先生·2024-01-11 14:58

基于YOLOv5+单目的物体距离和尺寸测量

目录1，YOLOv5原理介绍2,单目测尺寸以及距离原理2.1单目测物体距离2.2单目测物体尺寸3，成果展示3.3测距离3.2测尺寸：1，YOLOv5原理介绍YOLOv5是目前应用广泛的目标检测算法之一，
code2035·2024-01-11 13:32

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOv2算法详解

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOv2算法详解YOLO-V1以完全端到端的模式实现达到实时水平的目标检测。
undo_try·2024-01-11 13:30

目标检测-One Stage-YOLOv7

文章目录前言一、YOLOv7的不同版本二、YOLOv7的网络结构二、YOLOv7的创新点三、创新点的详细解读ELAN和E-ELANBoF训练技巧计划型重参化卷积辅助训练模块标签分配LeadheadguidedlabelassignerCoarse-to-fineleadheadguidedlabelassigner基于级联模型的复合缩放方法总结前言自YOLOv4之后，其作者提出一些新的trciks
学海一叶·2024-01-11 13:29

目标检测标签格式转化——YOLO格式转JSON格式

说明在目标检测数据集处理中，我们经常会遇到标签之间不同格式的转化，以下介绍YOLO格式的标签转JSON格式。
不学无术杰哥·2024-01-11 10:10

python工具方法 41 对VOC|YOLO格式的数据进行resize操作（VOC与YOLO数据相互转换）

在目标检测中，相比于yolo格式，voc格式和coco格式都使用绝对值描述boxes的size，这在多数据集融合时存在一定的缺陷。
万里鹏程转瞬至·2024-01-11 10:10

C# Open Vocabulary Object Detection 部署开放域目标检测

owlvit-image.onnxowlvit-post.onnxowlvit-text.onnx项目代码Form1.csOWLVIT.cs下载C#OpenVocabularyObjectDetection部署开放域目标检测介绍训练源码地址
天天代码码天天·2024-01-11 10:08

实现目标检测中的数据格式自由（labelme json、voc、coco、yolo格式的相互转换）

在进行目标检测任务中，存在labelmejson、voc、coco、yolo等格式。
万里鹏程转瞬至·2024-01-11 10:38

使用 PyTorch 和 OpenCV 实现简单卷积神经网络（CNN）的过程

使用PyTorch和OpenCV实现简单卷积神经网络（CNN）的过程，如何构建一个简单的卷积神经网络模型，并通过使用预定义的滤波器对灰度图像进行卷积操作和激活函数处理，最终可视化了卷积层和激活层的输出结果
不做梵高417·2024-01-11 10:02

[C#]winform使用纯opencvsharp部署yolox-onnx模型

【官方框架地址】https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX【算法介绍】YOLOX是一个高性能的目标检测算法，它是基于YOLO（YouOnlyLookOnce
FL1623863129·2024-01-11 10:27

鹅目标检测数据集VOC格式300张

鹅，一种家禽，以其独特的形态、生活习性和文化象征意义而备受人们喜爱。鹅属于鸟纲、雁形目、鸭科，是一种大型水禽。它们的身体肥胖，羽毛洁白如雪，嘴部扁平且坚硬，脚部有蹼，适合在水中游动。鹅是食草性动物，主要以水草、谷物和蔬菜等植物性食物为食。它们有着非常敏锐的视力和听力，能够轻易地发现食物和水中的危险。在繁殖季节，鹅还会筑巢产卵，精心照顾雏鹅。鹅的粪便是一种优质的有机肥料，能够改善土壤质量。在农业生产
小楼先森·2024-01-11 10:28

强化学习—模仿学习 行为克隆 生成式对抗网络模型

第十五章模仿学习15.1简介虽然强化学习不需要有监督学习中的数据标签，但它十分依赖奖励函数的设置。有时在奖励函数上做一些微小的改动，训练出来的策略就会天差地别。在很多现实场景中，奖励函数并未给定，或者奖励信号及其稀疏，此时随机设计奖励函数将无法保证强化学习训练出来的策略满足实际需要。例如，对于无人驾驶车辆智能体的规控，其观测是当时的环境感知恢复的3D局部环境，动作是车辆接下来数秒的具体路径规划，那
oceancoco·2024-01-11 08:27

深度学习笔记（二）——Tensorflow环境的安装

在机器学习或者深度学习的设计研究中，人们往往会使用已经有的网络框架来构建网络模型和设计各种识别分类或者生成算法。主要可以给我们学习和使用的框架这里推荐两个：Tensorfl
絮沫·2024-01-11 07:34

Word2Vec的CBOW模型

Word2Vec中的CBOW（ContinuousBagofWords）模型是一种用于学习词向量的神经网络模型。CBOW的核心思想是根据上下文中的周围单词来预测目标单词。
天一生水water·2024-01-11 07:57

方向一：什么是大模型「幻觉」 大模型「幻觉」是指当使用大型神经网络模型进行预测或生成任务时，模型在生成结果时出现的不切实际或不合理的内容。这些内容可能是与输入无关的信息，或是与任务目标相悖的结果。大模

方向一：什么是大模型「幻觉」大模型「幻觉」是指当使用大型神经网络模型进行预测或生成任务时，模型在生成结果时出现的不切实际或不合理的内容。这些内容可能是与输入无关的信息，或是与任务目标相悖的结果。
酸奶公园·2024-01-11 06:13

构建区块链网络

开发包括具体的模型，具体包括区块链中的交易模型(Translation),区块链中的区块模型(Block),区块链中的网络模型(Network),区块链中的账本模型(Blockchaim),数据通信的信息模型
洛小yuan·2024-01-10 22:09

YOLOv8改进GSConv+Slim Neck，有效提升目标检测效果，代码改进（超详细）

论文地址https://arxiv.org/abs/2206.02424背景目标检测是计算机视觉中重要的下游任务。对于车载边缘计算平台来说，巨大的模型很难达到实时检测的要求。
kay_545·2024-01-10 21:16

YOLOv5改进之BiFPN(含代码，超详细哦)

EfficientDet:ScalableandEfficientObjectDetection(arxiv.org)BiFPN简介BiFPN即“双向特征金字塔网络”，是一种常用于计算机视觉任务，特别是目标检测和实例分割的神经网络架构
kay_545·2024-01-10 21:45

基于卷积神经的车牌识别系统

实现与技术栈深度学习框架PyTorch：作为主要的深度学习框架，使用PyTorch构建和训练卷积神经网络模型。PyTorch提供了
沐知全栈开发·2024-01-10 20:23

2024年1月9日学习总结

联邦学习的例子——CIFAR-10数据集（分类问题）1、importlibararies2、hyper-parameters3、加载并且划分数据4、创建神经网络模型5、helperfunctions（1
郭小儒·2024-01-10 17:25

Yolov5水果分类识别+pyqt交互式界面（附代码）

首先，Yolov5是一种目标检测算法，它可以通过输入图片，自动识别出其中包含的不同目标，并标注出它们的位置和类别。我们利用Yolov5模型对水果图片进行训练，得到一个可靠的水果分类识别系统。
从懒虫到爬虫·2024-01-10 17:25

Yolov5双目测距-双目相机计数及测距教程（含代码）

2.深度学习模型：Yolov5双目测距使用了一种基于深度学习的目标检测算法，它可以对场景中的物体
从懒虫到爬虫·2024-01-10 17:25

ylov8的训练和预测使用（目标检测）

首先要配置文文件1-配置数据集的yaml文件：目录在ultralytics/cfg/datasets/下面：例如我的：(这里面的yaml文件在/ultralytics/cfg/datasets下面有很多，可以找几个参考一下)path:/path/to/eye_datasets#datasetrootdirtrain:train/images#trainimages(relativeto'path'
小鹿学程序·2024-01-10 15:49

3万字计算机视觉学习笔记及重要知识点总结

目标检测度量标准图像分割度量标准非极大值抑制NMS目标检测中的Anchor原始图片中的ROI如何映射到到featuremap?
搬砖成就梦想·2024-01-10 14:33

计算机视觉：从数据量、数据质量、数据复杂度、数据隐私介绍图片数据处理难度

本文重点计算机视觉是一门研究如何让计算机处理和理解图像的学科，其应用范围非常广泛，包括图像识别、目标检测、人脸识别、车辆识别、医学图像处理等。
幻风_huanfeng·2024-01-10 13:46

transformer进行文本分析的模型代码

这段代码定义了一个使用Transformer架构的PyTorch神经网络模型。
LinlyZhai·2024-01-10 12:09

目标检测改进系列1：yolo v5网络中OTA损失函数替换

OTA损失函数替换标签分配（labelassignment）什么是标签分配OTA损失函数介绍背景方法如何在yolov5目标检测算法中改为OTA损失步骤一、修改loss.py文件步骤二、在train.py
Dynasty Song·2024-01-10 11:32

（超详细）YOLOV5改进-Optimal Transport Assignment

OptimalTransportAssignment（OTA）是YOLOv5中的一个改进，它是一种更优的目标检测框架，可以在保证检测精度的同时，大幅提升检测速度。
我要变胖哇·2024-01-10 11:22

Moving object detection for vehicle tracking in Wide Area Motion Imagery using 4D filtering(ICPR2016

文章目录-AbstractIntroduction快速图像配准方法Conclusionhh-移动目标检测（MOD）方法通常设计用于区分图像序列中相对于背景有运动变化的物体，这些方法基于帧间差异、背景建模或其他时间相关的分析来确定哪些像素或区域属于动态目标
怎么全是重名·2024-01-10 10:31

基于雷达回波信号的运动目标检测matlab仿真

目录1.算法仿真效果2.MATLAB源码3.算法概述4.部分参考文献1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：
Simuworld·2024-01-10 10:30

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝（TensorRT及NCNN部署）

YOLOv5改进点2022.10.30复现TPH-YOLOv52022.10.31完成替换backbone为Ghostnet2022.11.02完成替换backbone为Shufflenetv22022.11.05完成替换backbone为Mobilenetv3Small2022.11.10完成EagleEye对YOLOv5系列剪枝支持2022.11.14完成MQBench对YOLOv5系列量化支
阿利同学·2024-01-10 10:58

使用Python和YOLOv8开发视频游戏的目标检测和鼠标重新定位

在本文中，我们将探讨如何使用Python和YOLOv8创建一个系统，结合目标检测和鼠标重新定位，以提升视频游戏的体验。1窗口捕获：用于捕获屏幕的Python库首先，您需要捕获游戏窗口。
小北的北·2024-01-10 10:27

Exploiting Temporal Context for Tiny Object Detection(WACV2023)

大多数深度学习目标检测方法依赖于从静止图
怎么全是重名·2024-01-10 10:26

目标检测-One Stage-YOLOv6

文章目录前言一、YOLOv6的网络结构和流程二、YOLOv6的创新点总结前言YOLOv6是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用。
学海一叶·2024-01-10 10:56

目标检测-One Stage-YOLOx

文章目录前言一、YOLOx的网络结构和流程1.YOLOx的不同版本2.Yolox-Darknet53YOLOv3baselineYolox-Darknet533.Yolox-s/Yolox-m/Yolox-l/Yolox-x4.Yolox-Nano/Yolox-Tiny二、YOLOx的创新点总结前言根据前文CenterNet、YOLOv4等可以看出学界和工业界都在积极探索使用各种tricks（an
学海一叶·2024-01-10 10:56

逃脱只会部署集群系列 —— k8s集群的网络模型与跨主机通信

目录一、k8s集群的网络环境的要求二、k8s集群网络通信流向图三、k8s集群网络通信流程分析1、如何满足集群PodIP唯一2、pause容器创建共享命名空间3、pod网络插入网桥bridge4、数据包本方通过vxlan隧道发送出去5、数据包对方接收到解包6、说说整个过程角色的充当7、利用host-gw模式提升集群网络性能原理类文章比比皆是，这里主要是利用自身理解将集群跨主机通信进行一遍梳理，属于总
情绪零碎碎·2024-01-10 10:53

http、socket、tcp、udp的区别及四层/七层网络协议

一、OSI模型也称七层网络模型&TCP/IP模型也称四层网络模型二、SOCKET、TCP、UDP和HTTP的关系1.socket本身不是一种协议，而是用来操作TCP/UDP协议的接口。
HD243608836·2024-01-10 07:14
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