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)：8943标注数量(xml文件个数)：8943标注数量(txt文件个数)：8943标注类别数：2标注类别名称:["glass-bottle","plastic-bottle"]每个类别标注的框数：glass-bottle框

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：20580张标注数量(xml文件个数)：20580标注数量(txt文件个数)：20580标注类别数：120标注类别名称：['Chihuahua','Japanese_spaniel','Maltese_dog','Pekinese','Shih-Tzu','Blenheim_spaniel','papillon','toy_terrier','Rhodes

将Taco数据集的1500张图片和原本的coco标注改为yolo格式，方便用yolo算法对垃圾数据集进行目标检测操作。并配上改成中文标签的yaml文件。

（iOS可以在打印日志中搜索opensdkerror找到错误码，android可以在Logcat日志中搜索handleerror找到错误码）如果未解决，请先自行运行Demo，确保问题能在Demo上复现。

MSCOCO(MicrosoftCommonObjectsinContext)是一个广泛应用于计算机视觉领域的数据集和评估平台，尤其是在目标检测、分割和人体关键点检测等任务中。

目录前言一、算法特点二、工作原理前言YOLO，全称为"YouOnlyLookOnce"，是一种流行的实时目标检测算法，由JosephRedmon等人于2015年首次提出。

Darknet版YOLOv4猫狗识别训练好的权重文件：https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85541214Darknet版YOLOv3猫狗识别训练好的权重文件：https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85541209DeepSORT-YOLOv5猫狗检测和跟踪+可视化目标运动轨迹yolov7猫狗

使用官方1.x的目标检测API，安装过程见：https://www.jianshu.com/p/3257a32d4c5a一、制作数据集制作自己的数据集可以参考该方式：https://www.bilibili.com

我们只有通过恢复现场。。来尝试其他的

修改二，270-商城业务-订单服务-订单确认页渲染三，271-商城业务-订单服务-订单确认页库存查询四，272-商城业务-订单服务-订单确认页模拟运费效果一，269-商城业务-订单服务-bug修改并没有复现这个

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

问题复现：使用以下内容的DockerFile创建镜像：FROMcentosMAINTAINERxxxxxENVMYPATH/usr/localWORKDIR$MYPATHRUNyum-yinstallvimRUNyum-yinstallnet-toolsEXPOSE80CMDecho

本文将进行使用RFAConv改进C2f，助力YOLOv10目标检测效果，文中含全部代码、详细修改方式。助您轻松理解改进的方法。改进前和改进后的参数对比：

文章目录前言一、漏洞概述二、影响范围三、漏洞复现四、修复建议前言CVE-2024-30088是Windows内核提权漏洞，由越南安全研究员@BùiQuangHiếu详细分析。

例如，输电线路图像数据集通过无人机或直升机拍摄，包含了杆塔、绝缘子、导线等详细图像，为目标检测、分类和异常检测提供了丰富的素材。

当你看到代码块并准备复制复现的时候，最好先保证自己看过了代码块前后的解释。CSS进阶笔记上CSS进阶笔记上介绍简介约定规范CSS选择器高级用法选择器:组合选择符

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)：1893标注数量(xml文件个数)：1893标注数量(txt文件个数)：1893标注类别数：1标注类别名称:["streetlight"]每个类别标注的框数：streetlight框数=5133总框数：5133使用标注工

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)：141标注数量(xml文件个数)：141标注数量(txt文件个数)：141标注类别数：1标注类别名称:["pliers"]每个类别标注的框数：pliers框数=195总框数：195使用标注工具：labelImg标注规则：

解决什么问题：许多网络不能很好地去除图像采集或传输过程中产生的真实噪声(即空间变异噪声)，这严重阻碍了它们在实际图像去噪任务中的应用。创新点：提出了一种新的双分支残差注意网络用于图像去噪，它具有广泛的模型架构和注意引导特征学习的优点。该模型包含两个不同的并行分支，可以捕获互补特征，增强模型的学习能力。我们分别设计了一种新的残差注意力(RAB)和一种新的混合型扩张型残差注意力(HDRAB)。如何跟Y

vue-router嵌套两级路由时，每一级路由都使用transition+keep-alive时，二级路由之间切换离场动效正常，一级路由之间切换会导致离场的页面组件离场动效重复1遍，即播放了两遍离场动效场景复现问题场景和这篇文章中的是类似的

论文原理讲解和太极代码最简化的PBD(基于位置的动力学)算法详解-论文原理讲解和太极代码XPBD：基于XPBD的物理模拟一条龙：公式推导+代码+文字讲解（纯自制）【论文精读】XPBD基于位置的动力学XPBD论文解读

精确控制Conda环境：使用condainstall命令安装特定版本的包在Python项目开发中，依赖管理是确保项目可复现性和稳定性的关键环节。

的三种批量插入以及效率比较第一种：普通for循环插入第二种：mybatisBATCH模式插入第三种：foreach方式插入项目实例:>Mybatis传入参数为List对象时(foreach的用法/批量插入)场景复现首先有如下一张表

YOLOv91.YOLOv9:物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响：解决信息丢失1.2.4可编程梯度信息(PGI)：解决信息瓶颈1.2.5通用高效层聚合网络（GELAN）：实现更高的参数利用率和计算效率1.2.6结论：合作与创新2.代码1.YOLOv

相关系列：目标检测|yolov1原理和介绍目标检测|yolov2/yolo9000原理和介绍目标检测|yolov3原理和介绍目标检测|yolov4原理和介绍目标检测|yolov5原理和介绍目标检测|yolov6

本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1原文运行结果12.1复现结果图12.2原文结果图22.2复现结果图23文献来源4Matlab代码、数据、文章1概述文献来源：摘要：该文提出多微电网并网系统租赁共享储能组成微电网联盟参与配电网调峰调度的优化调度策略

预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行，将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中，比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：9302张标注数量(xml文件个数)：9302标注数量(txt文件个数)：9302标注类别数：5标注类别名称：['drill','hammer','pliers','screwdriver','wrench']序号类别名称图片数框数1drill58723942hammer353346873pliers192823944screwdriver23935243

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)：5029标注数量(xml文件个数)：5029标注数量(txt文件个数)：5029标注类别数：8标注类别名称:["Drainholeimpairment","LightningStrike","OILLEAKAGE","P

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：15047张标注数量(xml文件个数)：15047标注数量(txt文件个数)：15047标注类别数：25标注类别名称：['AircraftCarrier','AuxiliaryShips','OtherShip','OtherWarship','Destroyer','Dock','Hovercraft','Submarine','Ferry','Barg

今天终于把实验给重新复现出来了，这也是经历了一个月的学习之后的一个短暂成果。当然重复这些实验出来的目的仅仅是为了提取到原料而已，并不是为了最终自己后面的毕业论文而服务的。

机器学习，目标检测，目标识别，语义分割，GAN，CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python，pytorch欢迎大家咨询~

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：2192张标注数量(xml文件个数)：2192标注数量(txt文件个数)：2192标注类别数：2标注类别名称：['cheating','good']序号类别名称图片数框数1cheating128214412good10671261使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进行画水平矩形框图片示例：标注示例：

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms#设定随机种子以保证结果可复现

序号项目名称下载地址1【目标检测数据集】电动车电瓶车检测数据集305张VOC+YOLO格式.zip点我下载2【分类数据集】棉花叶片病害分类数据集1709张4类别.zip点我下载3【目标检测数据集】感冒药品分类检测数据集

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)：761标注数量(xml文件个数)：761标注数量(txt文件个数)：761标注类别数：1标注类别名称:["jishui"]每个类别标注的框数：jishui框数=902总框数：902使用标注工具：labelImg标注规则：

序号数据集名称下载地址1远距离小目标仰拍无人机检测数据集VOC+YOLO格式10672张1类别.7z点我下载2电力工地场景下的人头检测数据集VOC+YOLO格式7035张1类别.7z点我下载3塑料纸张垃圾袋检测数据集VOC+YOLO格式1.5w张3类别.7z点我下载440种飞机检测数据集VOC+YOLO格式15199张40类别.7z点我下载5芒果害虫检测数据集VOC+YOLO格式3575张10类别

【1】【数据集名称】数据集VOC正版消防灭火器数据集VOC格式-5156张【数据集信息】数据集格式：PascalVOC格式(仅包含jpg图片和对应的xml)图数量(jpg文件个数xml文件个数)：5156标注类别数：1标注类别名称:["fe"]每个类别标注的框数：fecount=7762【数据集地址】数据集VOC正版灭火器数据集VOC格式-5156张-数据集文档类资源-CSDN下载【2】【数据集名

级别：IEEE时间：2015作者：MinGao等机构：哈尔滨工业大学下载：MacroblockLevelRateControlforLowDelayH.264/AVCbasedVideoCommunication摘要算法目的：提出了一种针对低延迟H.264/AVC视频通信的宏块（MB）级别速率控制算法。算法基础：基于ρ域速率模型，该模型涉及量化后零变换系数的百分比（ρ）。关键技术：使用指数模型来描

复现过程如下：1、创建基础表数据--版本selectid_code;--结果:1-2-70-21.09.24-147898-10028-SECPack2--初始化信息--dminitpath=/dmdatapage_size

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：8643张标注数量(xml文件个数)：8643标注数量(txt文件个数)：8643标注类别数：26标注类别名称：['Crankshaft','Centrifugal_body','Washer_container','Circlip_container','Hanging_screw_driver','Multi_plate_wet_clutch','Cl

我们经常听到关于垃圾回收的说法是，某种垃圾回收算法是一种特定语言特有的，容易理解成，垃圾回收的算法跟特定编程语言是绑定的，但是仔细想想，垃圾回收器是一种分配和管理内存的机制或者程序，内存管理跟语言本身是没有必然联系的，只是语言运行时实现时的一种策略选择。更严格来说的，其实不仅仅是垃圾回收策略，一些语言的语法特性，也不是某种语言专属，语言的实现者完全可以通过组合，自己选择自己偏好的策略，发明更多的语

机器人建图算法2.1从栅格占据地图到ESDF地图前言论文解读示意图说明伪代码说明算法流程总结前言最基础的地图是占据栅格地图Occupancymap，每个格子标明了该位置是否被物体占据。

文章目录前言一、读取xml文件二、获取文件路径模块三、XML转COCOJSON模块四、主程序总结附：完整代码前言在计算机视觉领域，特别是目标检测任务中，不同的数据集采用了不同的标注格式。

1.概念介绍目标检测不仅可以检测数字，而且可以检测动物的种类、汽车的种类等。例如，自动驾驶车辆需要自动识别前方物体是车辆还是行人，需要自动识别道路两旁的指示牌和前方的红绿灯颜色。

本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206

数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：1922分类类别数：4类别名称:["lianghao","qingwei

问题描述复现很多模型的时候，会遇到torch版本不一致问题，尤其是torch1.1.0一直都在安装错误，试了很多方法都没用。

0x01产品简介福建科立讯通信指挥调度管理平台是一个专门针对通信行业的管理平台。该产品旨在提供高效的指挥调度和管理解决方案，以帮助通信运营商或相关机构实现更好的运营效率和服务质量。该平台提供强大的指挥调度功能，可以实时监控和管理通信网络设备、维护人员和工作任务等。用户可以通过该平台发送指令、调度人员、分配任务，并即时获取现场反馈和报告。0x02漏洞概述福建科立讯通信指挥调度管理平台down_fil

http://t.csdnimg.cn/D9kR0YOLOv8涨点专栏：http://t.csdnimg.cn/5hNr8YOLOv7专栏：http://t.csdnimg.cn/hJsf1魔改网络、复现论文