目标检测：从入门到精通

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。
masterMono·2024-01-16 16:31

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

YOLOv5是一种高效且精确的目标检测模型，由ultralytics团队开发。它采用了轻量级的网络结构，能够在保持高性能的同时降低计算复杂度。
微学AI·2024-01-16 14:15

YOLOv5姿态估计：HRnet实时检测人体关键点

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3.环境配置二、目标检测
是Dream呀·2024-01-16 12:00

AI智能化办公：巧用ChatGPT高效搞定Excel数据分析

文章目录1.自动提取关键信息2.自动生成分析报告3.自动回答问题4.自动生成图表《巧用ChatGPT高效搞定Excel数据分析》关键点内容简介作者简介《AI智能化办公：ChatGPT使用方法与技巧从入门到精通
程序边界·2024-01-16 12:27

PaddleDetection训练目标检测模型

参考链接：PaddleDetection训练目标检测模型-CSDN博客文章浏览阅读1.1k次，点赞38次，收藏3次。
tabel_a·2024-01-16 10:14

imgaug库指南（25）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们将从
高斯小哥·2024-01-16 10:56

python贵州贵阳购物店铺数据可视化大屏全屏系统设计与实现（django框架）

所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！
黄菊华老师·2024-01-16 09:38

【2024 目标检测】CascadeV-Det：探究基于点的 3D 目标检测中心点定位的对模型精度影响

【2024目标检测】CascadeV-Det：探究基于点的3D目标检测中心点定位的对模型精度影响摘要：观察：方法：Instance-AwareVoting：CascadePositiveAssignment
BIT可达鸭·2024-01-16 08:55

快速了解STM32的ADC功能，从入门到精通

快速了解STM32的ADC功能，从入门到精通快速了解STM32的ADC功能，从入门到精通1.关于ADC输入通道与GPIO口的输入关系需要查看STM32芯片手册（p31）而非数据手册。
664249388·2024-01-16 07:46

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）。
Asus.Blogs·2024-01-16 06:09

【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

目标检测中的数据增强

整个代码参考：bubbliiiing/object-detection-augmentation。random_data.pyimportcv2importnumpyasnpfromPILimportImage,ImageDrawdefrand(a=0,b=1):returnnp.random.rand()*(b-a)+adefget_random_data(annotation_line,inp
一壶浊酒..·2024-01-16 06:35

目标检测-One Stage-YOLOv8

正样本分配策略DistributionFocalLoss关闭Mosiac总结前言终于到了YOLO系列最新最火爆的网络–YOLOv8，前面YOLOv5中已经提到ultralytics团队集成了先进的YOLO系列目标检测最佳实践
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文件个数)：883标注数量(txt文件个数)：883标注类别数：8标注类别名称:["algalleaf","Anthracnose","birdeyespot","brownblight","gra
FL1623863129·2024-01-16 06:29

翻译: Streamlit从入门到精通 显示图表Graphs 地图Map 主题Themes 二

Streamlit从入门到精通系列：翻译:Streamlit从入门到精通基础控件一1.使用Streamlit显示图表Graphs1.1为什么我们需要可视化？
AI架构师易筋·2024-01-16 04:16

Shape-IoU——综合考量边框形状与尺度的度量

今天看到一篇文章主要是提出了一种更有效的IOU度量方法，论文地址在这里，如下所示：摘要边界盒回归损失作为检测器定位分支的重要组成部分，在目标检测任务中起着重要作用。
Together_CZ·2024-01-16 04:11

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。在实验中，ASF-YOLO在2018年数据科学竞赛数据集上取得了卓越的分割准确性和速度，达到了0.91的boxmAP（平均精度），0.887的maskmAP，以及47.3FPS的推理速度，效果非常的好，这个
Snu77·2024-01-16 00:48

目标检测数据集 - 人脸检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

公共场所监控场景下行人检测项目，以及作为监控场景通用行人检测数据集场景数据的补充；标注说明：采用labelimg标注软件进行标注，标注质量高，提供VOC(xml)、COCO(json)、YOLO(txt)三种常见目标检测数据集格式
极智视界·2024-01-15 23:54

基于深度学习的多类别电表读数识别方案详解

基于深度学习的多类别电表读数识别方案详解多类别电表读数识别方案详解项目背景项目难点最终项目方案系列项目全集：安装说明环境要求数据集简介数据标注模型选型明确目标，开始下一步的操作检测模型训练模型评估与推理番外篇：基于目标检测方案的探索多类别电表读数识别方案详解项目背景我国电力行业发展迅速
OverlordDuke·2024-01-15 19:18

Spring 从入门到精通 (十六) AOP底层如何创建动态代理类

关键词：Spring|AOP|创建代理类|底层本专栏通过理论和实践相结合，系统学习框架核心思想及简单原理，原创不易，如果觉得文章对你有帮助，点赞收藏支持博主✨目录一、创建对象三要素二、动态代理类的创建2.1、JDK动态代理2.1.1、第三个参数，完成附加操作2.1.2、第二个参数，实现同一接口2.1.3、第一个参数，类加载器2.1.4、编码2.2、Cglib动态代理2.2.1、编码三、总结四、写在
王子周棋洛·2024-01-15 17:19

面向自动驾驶领域的BEV与Occupancy网络的全景解析与实战

任务的提出是认为此前的3D目标检测所检测出的3D目标框，不足以描述一般物体（数据集中没有的物体），在此任务中，则把物体切分成体素进行表达，要求网络可以在3D体素空间中，预测每个体素的类别，可以
3DCV·2024-01-15 17:15

WaitForSingleObject 函数的诸多用途与使用场景总结

WaitForSingleObject函数监测线程或进程是否已经退出3.1、子进程实时监测主进程是否已经退出，主进程退出了，则子进程要自动退出3.2、启动子进程后等待子进程执行完退出后，再执行后续操作C++软件异常排查从入门到精通系列教
dvlinker·2024-01-15 17:41

那些年曾经看过的书——工作篇

音视频相关：FFmpeg从入门到精通、WebRTCNative开发实战、OpenGLES3.0编程指南、音视频开发进阶指南。语言相关：C++PrimerPlus、Java编程思想。
徐福记456·2024-01-15 17:14

[深度学习]Open Vocabulary Object Detection 部署开放域目标检测模型使用感受

一、OpenVocabularyObjectDetection介绍OpenVocabularyObjectDetection(OpenVOD)是一种新型的目标检测方法，它使用开放词汇的概念来识别和检测图像中的对象
FL1623863129·2024-01-15 16:24

【linux基础I/O(二)】文件系统讲解以及文件缓冲区的概念

博主CSDN主页:杭电码农-NEO ⏩专栏分类:Linux从入门到精通⏪ 代码仓库:NEO的学习日记 关注我带你学更多操作系统知识 基础I/O1.前言2.理解C语言的缓冲区3.对文件系统的初认识4.扇区中的块组是如何工作的
杭电码农-NEO·2024-01-15 16:42

[易语言]使用易语言部署yolov5-7.0的图像分类模型

GitHub-ultralytics/yolov5:YOLOv5inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLite【算法介绍】YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法是一种在计算机视觉领域广泛应用的目标检测算法
FL1623863129·2024-01-15 16:30

目标检测数据集 - 行人检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

公共场所监控场景下行人检测项目，以及作为监控场景通用行人检测数据集场景数据的补充；标注说明：采用labelimg标注软件进行标注，标注质量高，提供VOC(xml)、COCO(json)、YOLO(txt)三种常见目标检测数据集格式
极智视界·2024-01-15 15:48

目标检测脚本之mmpose json转yolo txt格式

目标检测脚本之mmposejson转yolotxt格式一、需求分析在使用yolopose及yolov8-pose网络进行人体姿态检测任务时，有时需要标注一些特定场景的中的人型目标数据，用来扩充训练集，提升自己训练模型的效果
夏代有工的玉·2024-01-15 15:37

yolov8 瑞芯微 RKNN 的 C++部署，部署工程难度小、模型推理速度快

  之前写过两次yolov8目标检测部署，后续继续思考，针对部署还有优化空间，本示例的部署方式优化了部署难度，加快了模型推理速度（略微增加了后处理的时耗）。特别说明：如有侵权告知删除，谢谢。
山水无移·2024-01-15 15:19

【AI框架】MMDetection3D 使用指南

MMDetection3D是一个基于PyTorch的目标检测开源工具箱,下一代面向3D检测的平台对安装MMDetection3D有问题的同学可以看：【星光02】MMDetection3D目标检测框架的Docker
白拾Official·2024-01-15 14:29

mmdet tools 使用指南

MMDetection是一个基于PyTorch的目标检测开源工具箱。它是OpenMMLab项目的一部分。主分支代码目前支持PyTorch1.8及其以上的版本。
小张Tt·2024-01-15 14:28

python广东广州美食店铺数据可视化大屏全屏系统设计与实现（django框架）

所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！
黄菊华老师·2024-01-15 13:21

Docker从入门到精通

系列文章目录docker常见用法之镜像构建1docker系列文章目录一、镜像的分层结构二、容器的用法三、镜像的构建3.1dockercommit构建新镜像三部曲3.1.1运行容器并且修改容器3.1.2提交容器3.1.2删除docker镜像3.2Dockerfile构建镜像系列文章目录一、Dockerfile写法详解1.1copy指令用法1.2ADD指令用法1.3ENV指令用法1.4EXPOSE指令
redhat_yan·2024-01-15 13:09

DNS从入门到精通

DNS从入门到精通Dns从入门到精通DNS从入门到精通一、DNS原理二、企业高速缓存dns的搭建三、DNS相关名词解释四、权威DNS搭建编辑子配置文件（主要写我们维护的域zone)开始解析五、权威dns
redhat_yan·2024-01-15 13:38

shell从入门到精通

系列文章目录shell从入门到精通shell从入门到精通系列文章目录一、diff用法（一般作补丁,用补丁的方式更新脚本）1.1参数a添加1.2参数c更改1.3参数d删除1.4参数a和d的对比1.5参数b
redhat_yan·2024-01-15 13:38

Lamp架构从入门到精通

系列文章目录lnmp架构lnmp架构-nginx负载均衡以及高可用系列文章目录一、源码编译configure(检测预编译环境是否可行)makemakeinstall优化关闭Debug二、nginx负载均衡三、nginx的高并发nginxwork数量的设定nginxwork进程与cpu的静态绑定压力测试nginx高并发修改操作系统的限制四、nginx技术阅读文档五、nginx权重以及nginx的健康
redhat_yan·2024-01-15 13:37

【深度学习】Anaconda3 + PyCharm 的环境配置 4：手把手带你运行 train.py 文件，史上最全的问题解决记录

项目源码：GitHub-SZU-AdvTech-2022/213-Rethinking-Image-Restoration-for-Object-Detection相关文档：睿智的目标检测26：Pytorch
作者正在煮茶·2024-01-15 12:16

【土堆】目标检测 YOLOv5 开源项目入门实战 1（最详尽版）—— 关于 detect.py 参数讲解与 lux ( annie ) & ffmpeg 安装

前言这是我根据B站土堆的目标检测YOLOv5开源代码项目调试与讲解实战整理撰写的第一篇文章，具体介绍了YOLOv5项目中detect.py文件的参数，同时也大致讲解了lux(annie)下载神器的安装过程
作者正在煮茶·2024-01-15 12:45

imgaug库指南（13）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们将从
高斯小哥·2024-01-15 11:15

imgaug库指南（21）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们将从
高斯小哥·2024-01-15 10:32

PyTorch深度学习实战（28）——对抗攻击(Adversarial Attack)

PyTorch深度学习实战（28）——对抗攻击0.前言1.对抗攻击2.对抗攻击模型分析3.使用PyTorch实现对抗攻击小结系列链接0.前言近年来，深度学习在图像分类、目标检测、图像分割等诸多领域取得了突破性进展
盼小辉丶·2024-01-15 10:53

imgaug库指南（23）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们将从
高斯小哥·2024-01-15 08:52

在自定义数据集上训练 YOLOv8 进行目标检测

这是目标检测中令人惊叹的AI模型之一。在这种情况下，您无需克隆存储库、设置要求并配置模型，就像在YOLOv5及其之前的版本中所做的那样。在YOLOv8中，不需要执行这些手动任务。
小北的北·2024-01-15 08:12

ROS OpenCV ROI

ROI的选择通常基于应用需求，例如目标检测、特征提取、内容增强等。ROI，是指在图像或画面中，我们所关注或感兴趣的特定区域。对于图像处理任务，使用ROI可以提取、操作或分析该区域。
K-Liberty·2024-01-15 08:32

python湖北武汉空气质量数据可视化大屏全屏系统设计与实现（django框架）

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黄菊华老师·2024-01-15 06:09

基于python就业数据的分析及推荐系统 毕业设计开题报告

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黄菊华老师·2024-01-15 05:21

三菱plc仿真模拟软件FX-TRN-BEG-C学习资料从入门到精通视频教程

三菱plc仿真模拟软件FX-TRN-BEG-C是一款功能强大的学习软件，专门针对三菱FX系列PLC设计。以下是其特点：3D虚拟空间设计：该软件允许用户在个人电脑上创建一个虚拟的三菱PLC系统，并可随时随地学习PLC编程。生产现场和设备以3D仿真图形展示，为PLC学习提供了生动的视觉环境。渐进式课程水平：软件提供各科目的不同难度水平，用户可以选择最适合自己的水平进行学习。无论是新手还是老手，都能找到
萌新学院·2024-01-15 04:29

举例说明计算机视觉（CV）技术的优势和挑战

自动化：CV技术可以在没有人工干预的情况下完成很多复杂的视觉任务，例如目标检测、图像分类和人脸识别等。可扩展性：CV技术可以迅速处理大规模图像和视频数据集，适用于需要快速处理大量数据的应用领域，如
酷爱码·2024-01-15 04:28

机器学习~从入门到精通（二）线性回归算法和多元线性回归

为什么要做数据归一化一、数据归一化：1.最值归一化2.均值方差归一化importnumpyasnpX=np.random.randint(1,100,size=100)X=X.reshape(-1,2)X.shapeX=np.array(X,dtype='float')X[:,0]=(X[:,0]-np.min(X[:,0]))/(np.max(X[:,0])-np.min(X[:,0]))X[:
一夜白头催人泪·2024-01-15 01:48

用pygame做个简单的五子棋游戏

准备python基础相关准备：1.pygame的基础知识，参考目光博客的“用Python和Pygame写游戏-从入门到精通”2.安装python3.8.0在python官网下载，不多说。
BABYMISS·2024-01-15 01:14
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