目标追踪&目标检测

Linux系统上快速上手USB开发————新手入门指南

开发新手整理的详细入门指南，涵盖硬件识别、驱动配置到实际应用的完整流程：一、环境准备设备识别与驱动加载运行lsusb查看已连接的USB设备，输出示例如下：bashBus001Device002:ID1234:5678ExampleCorpUSBDevice
飘逸小卤蛋·2025-03-12 16:09

探索 3 个有趣的 GitHub 学习资源库

1.FreeCodeCamp-freeCodeCamp网址:GitHub-freeCodeCamp/freeCodeCamp:fre
云端奇趣·2025-03-12 16:04

如何提升OmniParser V2的小元素识别率——YOLOv8 增加 P2 层的性能变化解析

YOLOv8增加P2层通过牺牲部分计算效率换取了小目标检测性能的显著提升，尤其适用于高分辨率、小目标密集的场景。
AI-AIGC-7744423·2025-03-12 14:22

Websoft9 运维面板，全网真正的一键部署应用

一、传统部署的复杂性：以WordPress为例的技术拆解手动部署的典型步骤（耗时约2小时）：#1.安装LAMP环境sudoaptinstallapache2mysql-serverphplibapache2
·2025-03-12 13:02

用OpenCV写个视频播放器可还行？（Python版）

引言提到OpenCV，大家首先想到的可能是图像处理、目标检测，但你是否想过——用OpenCV实现一个带进度条、倍速播放、暂停功能的视频播放器？
程序员Linc·2025-03-12 12:41

AI：230-YOLOv8与RT-DETR的完美结合 | 重塑目标检测技术的前沿【保姆级教程】

正在不断更新中~文章目录YOLOv8与RT-DETR的完美结合|重塑目标检测
一键难忘·2025-03-12 12:09

Docker 安装成功后，安装 Dify 中文版本的步骤

bashgitclonehttps://github.com/langgenius/dify.git进入Dify的docker目录：bashcddify/docker复制环境配置文件：bashcp.env.example.env
阿明 -李明·2025-03-12 11:39

51-53 CVPR 2024 | DriveWorld：通过自动驾驶世界模型进行 4D 预训练场景理解 （含模型数据流梳理）

DriveWorld在UniAD的基础上又有所成长，提升了自动驾驶目标检测、目标追踪、3D占用、运动预测及规划的性能，后期扩大数据集和调整骨干网络大小应该会
深圳季连AIgraphX·2025-03-12 08:43

鸿基html转换软件,3.html · 鸿基梦/lenovowolf - Gitee.com

狼图/*版本控制*/functionfreshUrl(){varcurUrl=window.location.href;functiontimestamp(url){//vargetTimestamp=
weixin_39839726·2025-03-12 05:49

RK3568笔记六十八：Yolov11目标检测部署测试

若该文为原创文章，转载请注明原文出处。看到yolov11出了，山水无移大佬测试通过，跟个风测试一下效果。使用的是正点原子的ATK-DLRK3568开发板。这里不训练自己的模型了，使用官方模型测试。一、环境搭建1、下载源码ultralytics/ultralytics:UltralyticsYOLO112、创建虚拟环境condacreate-nyolov11_envpython=3.83、激活con
殷忆枫·2025-03-12 04:07

旋翼机自主着陆-主要技术难点

搜索阶段:远距离：目标为几个像素，并且淹没在环境里完全没有任何目标或目标偶尔出现，如何进行导航中远距离目标部分容易被遮挡，如何进行目标检测在光线条件较差的环境下，目标检测出现误判和无法工作的情况近距离目标在视场中占据较大部分
兜兜有糖_DC·2025-03-12 02:17

Flutter——最详细原生交互（MethodChannel、EventChannel、BasicMessageChannel）使用教程

staticconstplatform=MethodChannel('com.example.fltest.plugin.DeviceInfoPlugin');Android端（
怀君·2025-03-12 01:43

MySQL和Hive SQL 时间处理常用函数汇总

天计算两个日期的天数差注意事项：以下是SQL中常用的时间处理函数汇总，涵盖MySQL和Hive的差异：一、基础时间函数功能MySQLHive当前时间（日期+时间）NOW()/CURRENT_TIMESTAMP
Cachel wood·2025-03-12 00:06

基于PyTorch的深度学习——机器学习1

近些年，随着深度学习的发展，分类除传统的二分类、多分类、多标签分类之外，也出现了一些新内容，如目标检测、目标识别、图像分割等监督学习的重要内容半监督学习是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。
Wis4e·2025-03-12 00:31

PyTorch 中的混合精度训练方法，从 autocast 到 GradScalar

PyTorch的混合精度训练主要由两个方法实现：amp.autocast和amp.GradScalar。在这两个工具的帮助下，可以实现以torch.float16的混合精度训练。
Syntax_CD·2025-03-12 00:01

Dify 本地部署指南

dify.git在启用业务服务之前，我们需要先部署PostgresSQL/Redis/Weaviate（如果本地没有的话），可以通过以下命令启动：cddockercpmiddleware.env.examplemiddleware.envdockercompose-fdocker-com
ZSYP-S·2025-03-12 00:29

实现页面加载鸿蒙示例代码

核心代码如下：@CustomDialogstructCustomDialogExample{controller:CustomDialogController=newCustomD
·2025-03-11 20:10

Canvas资源宝典：全面探索HTML5 Canvas技术

Canvas资源宝典：全面探索HTML5Canvas技术awesome-canvasAcuratedlistofawesomeHTML5Canvaswithexamples,relatedarticlesandposts
支然苹·2025-03-11 20:01

Flink-DataStreamAPI-生成水印

这通常是通过使用TimestampAssigner从元素中的某个字段访问/提取时间戳来完成的。时间戳分配与生成水印密切相关，水印告诉系统事件时间的进度。我们
隔着天花板看星星·2025-03-11 19:22

深度学习PyTorch之数据加载DataLoader

Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data├──Dataset(抽象基类)├──DataLoader(数据加载器)├──Sampler
@Mr_LiuYang·2025-03-11 18:49

卷积神经网络（笔记01）

视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处
天行者@·2025-03-11 18:14

目标检测

1.概念：目标检测是识别图片中物体并确定其位置的多任务技术，面临目标种类数量多、尺度不均、外部环境干扰等问题。
煤烦恼·2025-03-11 15:22

《 YOLOv5、YOLOv8、YOLO11训练的关键文件：data.yaml文件编写全解》

走进YOLOv5、YOLOv8、YOLO11的data.yaml在计算机视觉领域的广袤星空中，目标检测无疑是一颗璀璨的明星，它广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等众多关键领域，发挥着不可或缺的作用
空云风语·2025-03-11 15:51

深度解析：DETR的多尺度特征融合

"深度解析：DETR的多尺度特征融合"作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1目标检测的挑战与传统方法的局限性目标检测是计算机视觉领域中的一个基本任务，其目标是识别图像或视频中所有感兴趣的目标，并确定它们的位置和类别
AI天才研究院·2025-03-11 15:17

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Otaku love travel·2025-03-11 14:45

git subtree 高频使用方法

高频使用方法官网添加新的子项目查看子项目的差异使用子项目克隆存储库引入超级项目更新改变分支引入子项目更新对子项目进行更改将更改推送到子项目存储库高效配置添加新的子项目subtreegitsubtreeadd--prefix=example-submodulehttps
NickDeCodes·2025-03-11 12:59

Docker Compose国内镜像一键部署dify

克隆代码gitclonehttps://github.com/langgenius/dify.git进入docker目录cddocker修改.env部分#将环境模版文件变量重命名cp.env.example.env
llody_55·2025-03-11 11:52

目标检测项目

·识别图片中有哪些物体并且找到物体的存在位置多任务：位置+类别目标种类与数量繁多的问题目标尺度不均的问题遮挡、噪声等外部环境干扰VOC数据集：PASCALVOC挑战赛(ThePASCALVisualObjectClasses)是一个世界级的计算机视觉挑战赛。4大类，20小类VOC2007：9963图片/24640目标VOC2012：23080图片/54900目标·COCO数据集：起源于微软2014
sho_re·2025-03-11 11:51

scala针对复杂数据源导入与分隔符乱码处理

本文将探讨如何解析分隔符混乱的数据，和如何导入各种数据源文件一、非标准分隔符处理当数据源的分隔符混乱或不统一时（如,、|、\t混合使用），可采用以下方法：1.1动态检测分隔符//示例：自动检测前100行的常用分隔符valsampleLines
Tometor·2025-03-11 11:45

Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框

使用场景检测数据集标注是否有误：在目标检测算法中需要标注自己的数据集，为了更加方便的检查数据集标注是否有误，可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。
CHERISH_KDX·2025-03-11 10:41

【Android】setText调用导致的悬浮窗抖动问题

试验例子packagecom.example.testfloatview;importandroid.app.Service;impor
aaajj·2025-03-11 04:24

p5.js 交互应用实战 —— 音乐可视化(案例)

案例一将振幅转化为图形准备工作：打开编辑器左边菜单，uploadmp3音乐素材（不超过5m）//定义变量//Sound--声音,amplitude--振幅letSound,amplitude;//1.预读器
十一迪迪·2025-03-11 02:04

基于YOLOv5的烟雾检测系统：从数据集准备到UI界面实现

近年来，随着深度学习技术的发展，目标检测算法被广泛应用于烟雾检测，尤其是基于YOLOv5的目标检测模型，由于其较高的精度和较低的计算开销，已经成为许多实时检测系统的首选模型。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-11 00:52

android okhttp几种日志拦截级别区别

**Example:*```*-->POST/greetinghttp/1.1(3-bytebody)**POST/greetinghttp/1.1*Host:example.com*Content-Type
stevenzqzq·2025-03-10 23:44

鸿蒙HarmonyOS应用配置文件：app对象内部结构

Bundle名称通常采用反向域名形式表示（例如，"com.example.myapplication"）。建
让开，我要吃人了·2025-03-10 21:00

Python实例：PyMuPDF实现PDF翻译，英文翻译为中文，并按段落创建中文PDF

、功能预览：将英文翻译为中文后创建的PDF二、完整代码fromreportlab.lib.pagesizesimportletterfromreportlab.lib.stylesimportgetSampleStyleSheet
布啦啦李·2025-03-10 20:51

Voice Translation of Audio Files into Different Languages Using Gpt-4o

openai-cookbook/examples/voice_solutions/voice_translation_into_different_languages_using_GPT-4o.ipynbatmain
开发者每周简报·2025-03-10 20:18

ROS2使用RCLPY编写节点

.创建文件夹mkdir-pchapt2/chapt2_ws_py/src/2.进入指定文件夹cdchapt2/chapt2_ws_py/src/3.创建Python功能包ros2pkgcreateexample_py
ct1027038527·2025-03-10 18:40

【无标题】

1.计算机视觉与图像处理计算机视觉技术涵盖从图像预处理到目标检测的全流程，是工业视觉系统的核心部分。
东东就是我·2025-03-10 16:54

yolov5代码详解--1.python代码脚本

一、detect.py作为YOLOv5模型推理的核心执行文件，detect.py实现了从数据加载到结果输出的完整目标检测流水线。
三炭先生·2025-03-10 16:51

SpringBoot统一功能处理——统一异常处理

importcom.example.demo.mod
棕豆兔＆·2025-03-10 13:31

用OpenCV写个视频播放器可还行？（C++版）

引言提到OpenCV，大家首先想到的可能是图像处理、目标检测，但你是否想过——用OpenCV实现一个带进度条、倍速播放、暂停功能的视频播放器？
程序员Linc·2025-03-10 12:57

探索未来SaaS开发的新范式：AWS + React SaaS 模板

探索未来SaaS开发的新范式：AWS+ReactSaaS模板saas-templateSaaStemplateforAWS,Amplify,React,NextJSandChakra项目地址:https
潘俭渝Erik·2025-03-10 10:10

MySQL时间溢出原理、实战影响与全面解决方案

现象总结：timestamp字段溢出：写入2038年后
dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-10 08:28

阿里云 LAMP环境配置（centos7.6+apache+mysql5.7+php7.3.4）

查看系统信息cat/etc/redhat-releaseuname-a安装apache参考这篇：用yum快速搭建LAMP平台安装mysql5.7先参考这篇卸载原来的mariadb：阿里云（Linux）Centos7
坚持到底就能逆袭·2025-03-10 06:11

Centos 7.9内核升级

手动内核从3.10升级到5.15从https://dl.lamp.sh/kernel/el7/下载两个包安装主内核包sudorpm-ivhkernel-ml-5.15.148-1.el7.elrepo.x86
TransPlus·2025-03-10 05:08

领域驱动设计（DDD）与CQRS架构实践：Eric Evans DDDSample项目深入分析

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文介绍了一个由领域驱动设计（DDD）的先驱EricEvans创建的示例项目DDDSample。
红钻头机·2025-03-10 04:31

YOLOv7-Tiny：轻量化实时目标检测的革新实践

一、模型定位与核心优势YOLOv7-Tiny作为YOLOv7系列的轻量级版本，专为边缘计算设备和实时检测场景设计。相比标准YOLOv7，其参数量减少约60%（仅6.02M），计算量降至13.2GFLOPs，在保持较高检测精度的同时，推理速度提升至68FPS（NVIDIAV100）。该模型适用于无人机、嵌入式设备、移动端等资源受限场景，在实时性与精度之间实现了极佳平衡。二、模型架构创新主干网络优化深
追寻向上·2025-03-10 03:21

MVVM 模式和 MVC 模式区别

MVVMExample{{message}}//ViewModelnewVue({el:'#app',data:{//Modelmessage:''}});MVCExample//Modelletmodel
weixin_44356698·2025-03-10 00:58

自动文摘的METEOR评价指标

参考METEOR下载详细文档$java-Xmx2G-jarmeteor-*.jarexample/xray/system1.hypexample/xray/reference-norm-writeAlignments-fsystem1
Shirveon·2025-03-09 23:14
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