V5

一宠到底:重生一世要v5

2.遇见（上）“哎呀，在家休息了好久，总算可以出来了，再不出来，我都要锈逗了。”走在林荫间阳光不时倾洒下来，云幽怜伸个懒腰，低声说道。突然，两个人从她身后窜出抱住她。“谁！”这俩人把云幽怜吓得不轻啊。（她们不是人造革，她们是真皮)“是我们啦！”两女子相视一笑。“温婉！闻人纤！是你们啊！好久不见了啊！”云幽怜激动万分。“啊？不是才两周没见吗？怎么就好久了？”闻人纤不解地问道，温婉在一旁应和。云幽怜看
微生纤玉·2024-02-03 04:18

淘宝购物省钱攻略：领优惠券、找返利等省钱技巧！

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氧惠_飞智666999·2024-02-03 03:24

数据性能问题分析-“library cache_ mutex X”

检查top事件，发现都是“librarycache:mutexX”，事件查看当时数据堵塞情况，发现都是Sql_id：gaptp5v57mj9s造成的堵塞，源头也是这条语句：发生该事件的sql如下：基本上就是
烟雨归来·2024-02-03 03:18

闲鱼个人怎么卖东西赚钱的？个人怎么在闲鱼上卖货卖得好？

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氧惠好物·2024-02-03 03:44

13. 罗马数字转整数

字符数值I1V5X10L50C100D500M1000例如，罗马数字2写做II，即为两个并列的1。12写做XII，即为X+II。27写做XXVII,即为XX+V+II。
Persistence is gold·2024-02-03 03:08

万国葡七最高版本详细测评、ZF厂万国葡七V5版本做到最接近正品

大家好，我是宏杰腕表，一个专注腕表知识的爱好者，不定时更新腕表真假对比，拆解评测以及视频解说，学会用专业知识了解腕表的好与坏，让您在玩表之路不入坑。万国葡萄牙系列一直是深受全世界人的喜爱，说到正装表，必定少不了万国葡七被称为正装表的颜值担当，外型靓丽，气质高雅，具有独特的魅力，尤其是葡七更是万国炽手可热的款式。葡七设计简约，外观大气美观，充满了男性阳刚之气，是一款把阳刚之气和沉着冷静的气质结合的非
潮流品鉴·2024-02-03 01:19

python实现将多张图片结合为一张图片的方法

将多张图片结合为一张图片案例一：importcv2importnumpyasnpimportosimportglob#img1=cv2.imread(r"F:\myyolov5\202302141303
小飞龙程序员·2024-02-03 00:19

linux命令运维技巧1-4（tail查看命令精用版+创建软硬链）

[root@bogontmp]#tail-n5/var/log/messagesNov515:50:01bogonsystemd:CreatedsliceUserSliceofroot.Nov515:50
linux舟停江吹雪·2024-02-02 22:55

YOLOv5算法进阶改进（14）— 即插即用的动态卷积之ODConv | 助力涨点

本文将YOLOv5的主干网络中的Conv换成即插即用的动态卷积ODConv，希望大家学习之后能够有所收获~！前期回
小哥谈·2024-02-02 22:24

氧惠官网直升V5等级

氧惠邀请码怎么找？怎么获取？氧惠APP是一款免费的，自用省钱，分享赚钱的手机app软件，但是要使用氧惠app购物返利，或者推广氧惠赚钱的话是必须要有邀请码的，那么氧惠第一批邀请码怎么找？我们从哪里可以获取氧惠邀请码？我们注册氧惠填写哪个邀请码最适合呢？推荐填写氧惠官方总部邀请码006600备注：氧惠的邀请码规则是，靓号邀请码代表等级越高的，所以各位懂得。如果你只是想通过氧惠自用省钱的话，那么随便填
氧惠全网优惠·2024-02-02 21:03

CV案例解析：YOLO——从v1到v5

©作者|小欣目标检测一直是计算机视觉的热门领域，它也具有丰富的应用场景，从无人驾驶到缺陷检测等等。在YOLO诞生之前，目标检测领域热门的深度学习模型是R-CNN系列模型，这一类的模型被称之为二阶段模型（two-stage），其大致思路就是先找出可能含有物体的区域，进而再细致的找出这片区域内的物体是什么，在哪个位置。这一类模型的特点就是准确率较高，但是速度较慢，难以做到实时检测。而这时候，YOLOV
CV案例精选·2024-02-02 18:51

CAA百科全书学习

转载自：CAA的学习_快乐生活2009的博客-CSDN博客CAA的百科全书目录为：CAA安装目录\CAADoc\Doc\online\CAACenV5Default.htm1.打开CAACenV5Default.htm2
qiqizone1·2024-02-02 17:41

AI识鸟，基于YOLOv5【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业野外场景下鸟类检测识别分析系统

首先看下实例效果，如下所示：这里构建了包含20种鸟类的数据集，实例数据如下所示：本文是选择的是YOLOv5算法模型来完成本文项目的开发构建。相较于前两代的算法模型，YOLOv5可谓是
Together_CZ·2024-02-02 16:10

基于轻量级YOLOv5模型开发构建200种鸟类细粒度检测识别分析系统

在之前的项目中，关于鸟类数据集开发的模型大多是集中在识别系统领域，很少有尝试构建细粒度的目标检测系统，在我之前文章中200种鸟类识别系统的基础上，本文的初衷主要就是尝试将yolov5s轻量级模型应用到大规模数据细粒度目标检测模型开发中去
Together_CZ·2024-02-02 16:40

基于轻量级YOLOv5开发构建鸟类检测识别分析系统

在一些特殊场景诸如：环保、湿地公园、电力设施等，鸟类是一个很大的安全隐患，有效地监测到鸟类并及时预警驱逐对于安全正常地生产进行有着重要的作用。这里主要是基于前文的基础上开发构建的轻量级的鸟类检测系统，首先看下效果：接下来看下数据集：YOLO格式标注文件如下：实例标注内容如下所示：00.518750.5013890.5791670.863889VOC格式标注文件如下所示：实例标注内容如下所示：DDD
Together_CZ·2024-02-02 16:40

基于卷积神经网络模型开发构建国内大规模鸟类图像识别分析系统

鸟类图像数据相关的开发实践在我们前面的博文中有不少项目实践，感兴趣的话可以自行移步阅读：《基于轻量级YOLOv5模型开发构建200种鸟类细粒度检测识别分析系统》《基于轻量级YOLOv5开发构建鸟类检测识别分析系统
Together_CZ·2024-02-02 16:40

基于yolov5模型的200种鸟类检测识别分析系统

该专栏仅支持购买本专栏的同学学习使用，不支持以超级会员、VIP等形式使用，请谅解！【购买专栏后可选择其中一个完整源码项目】本文是我新开设的专栏《完整源码项目实战》的第十三篇全源码文章，包含数据集在内的所有资源，可以实现零基础上手入门学习。前面系列文章链接如下，感兴趣可以移步自行阅读即可：基于CNN的动物识别系统[完整实战源码]基于CNN的字符型验证码识别系统设计开发[完整源码实战]CNN基于肺部C
Together_CZ·2024-02-02 16:40

【issue-YOLO】自定义数据集训练YOLO-v7 Segmentation

WongKinYiu/yolov7；从main分支切换到u7分支cdyolov7&&gitcheckout44f30af0daccb1a3baecc5d80eae22948516c579；(YOLO_v5
斜月三星0727·2024-02-02 14:43

FPGA解码MIPI视频：Xilinx Artix7-35T低端FPGA，基于MIPI CSI-2 RX Subsystem架构实现，提供工程源码和技术支持

XilinxKintex7上解码MIPI视频的应用本方案在XilinxZynq7000上解码MIPI视频的应用本方案在XilinxZynqUltraScale上解码MIPI视频的应用纯VHDL代码解码ov5640
9527华安·2024-02-02 10:43

FPGA高端项目：Xilinx Zynq7020系列FPGA 多路视频缩放拼接 工程解决方案 提供4套工程源码+技术支持

前言版本更新说明给读者的一封信FPGA就业高端项目培训计划免责声明2、相关方案推荐我这里已有的FPGA图像缩放方案我已有的FPGA视频拼接叠加融合方案本方案的XilinxKintex7系列FPGA上的ov5640
9527华安·2024-02-02 10:42

Yolov8_obb旋转框检测，模型剪枝压缩

Yolov8_obb模型压缩之模型剪枝一、剪枝原理和pipleline参考：yolov5模型压缩之模型剪枝模型压缩（二）yolov5剪枝本次使用稀疏训练对channel维度进行剪枝，来自论文LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming
早茶和猫·2024-02-02 10:40

Keil导入STM32芯片包

找到安装目录下\Keil_v5下的Uninstall.exe，属性->兼容性->以管理员身份运行3.以管理员身份重新启动Keil，点击PackInstaller->File-
爱学习的小仙女！·2024-02-02 08:51

计算机视觉实战项目3（图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等）

该项目使用了YOLOv5目标检测算法和DeepSORT目标跟踪算法，以及一些辅助工具和库，可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和跟踪！
毕设阿力·2024-02-02 08:45

计算机设计大赛 深度学习 python opencv 火焰检测识别 火灾检测

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1
iuerfee·2024-02-02 07:17

2023年最佳蓝牙耳机盘点：畅销产品推荐与综合评测

浮沉导师氧惠邀请码000068（本邀请码为超级邀请人邀请码），注册送V5会员，送万元推广大礼包，提供专业一对
高省浮沉000018·2024-02-02 06:08

Win10 开机输入密码后登入桌面就黑屏，只有鼠标可以移动， 打不开任务管理器，不用重装系统怎么修复？（已解决）十四个解决参考方案

环境：Win10专业版21H2戴尔5590笔记本Win11PE系统安装U盘USB固态硬盘盒闪迪16GU盘DiskGenius_Pro_v5.4.3问题描述：Win10开机输入密码登入桌面后突然黑屏，只有鼠标可以移动
玩电脑的辣条哥·2024-02-02 06:35

错误处理（基于ESP-IDF）

-乐鑫ESP32物联网开发框架ESP-IDF开发入门》ESP-IDF编程指南>API指南>错误消息:https://docs.espressif.com/projects/esp-idf/zh_CN/v5.1
弱冠少年·2024-02-02 06:34

NVS入门（基于ESP-IDF）

主孤独的二进制《ESP32存储篇NVS非易失性存储库》ESP-IDF开发指南>API参考>非易失性存储:https://docs.espressif.com/projects/esp-idf/zh_CN/v5.1
弱冠少年·2024-02-02 06:34

CYUSB3065配置CMOS

串口调试GDB调试配置CMOSCMOS转接电路两个参数新建CX3工程当前问题目标这是Cypress的一个支持MIPI和UVC的模块，有例程支持OV5640，现在要替换替换成OG02B10。
弱冠少年·2024-02-02 06:00

YOLOv5改进系列（29）——添加DilateFormer（MSDA）注意力机制（中科院一区顶刊|即插即用的多尺度全局注意力机制）

【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制YOLOv5改进系列（2）——添加CBAM注意力机制YOLOv5
路人贾'ω'·2024-02-02 06:52

【产业实践】使用YOLO V5 训练自有数据集，并且在C# Winform上通过onnx模块进行预测全流程打通

使用YOLOV5训练自有数据集，并且在C#Winform上通过onnx模块进行预测全流程打通效果图背景介绍当谈到目标检测算法时，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法是一个备受关注的领域。
精英的英·2024-02-02 03:49

毕业设计：深度学习在文本情感分类中的研究与实践

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备
Krin_IT·2024-02-02 01:52

Mysql单行函数练习

数据表链接：https://pan.baidu.com/s/1dPitBSxLznogqsbfwmih2Q提取码：b0rp--来自百度网盘超级会员V5的分享单行函数练习单行函数(一行数据返回一个结果)#1
biubiubiu0706·2024-02-02 01:08

yolov5导出onnx模型问题

为了适配C++工程代码，我在导出onnx模型时，会把models/yolo.py里面的forward函数改成下面这样，#转模型defforward(self,x):z=[]#inferenceoutputforiinrange(self.nl):x[i]=self.m[i](x[i])#convbs,_,ny,nx=x[i].shape#x(bs,255,20,20)tox(bs,3,20,20,
陈 洪 伟·2024-02-02 01:04

如何在京东商城免费获取优惠券？省钱购物不用愁！

浮沉导师氧惠邀请码000068（本邀请码为超级邀请人邀请码），注册送V5会员，送万元推广大礼包，提供专业一对一辅导，全程免费,教你打
氧惠全网优惠·2024-02-01 23:43

【亚丁服】宝石护身符礼包概率公示

宝石升级概率公示：宝石概率Lv1～Lv265%Lv2～Lv340%Lv3～Lv420%Lv4～Lv510%殷海萨吊坠升级概率公示：殷海萨吊坠概率Lv1～Lv220%Lv2～Lv318%Lv3～Lv412%
亚丁号·2024-02-01 21:20

G176期90天V5.0践行方案

为了提升践行效果，让大家收获更大，5.0在4.0践行的基础上，做了一些优化，方案如下：1、时间：5.0践行90天，共13周。2、综合考虑小伙伴的时间安排情况，线上周会时间定为：每周1上午6:00-7:00，会议地点：云之家3、为强化践行效果，夯实基础，90天分3个小阶段，每个小阶段为1个月，每个月小伙伴有一个共同践行的主题，分别为：第1个月：早睡早起；第2个月：锻炼第3个月：阅读在每一个月中，本群
落叶飞花皆是剑·2024-02-01 18:26

轻松赚钱！众人帮赚钱软件详细解析与使用技巧

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氧惠全网优惠·2024-02-01 16:22

C#通过OPCUA链接WinCC（C#作为客户端《应用篇》）

//方向：一级二级交叉应用//功能：控制台、OpcUa读写操作//说明：step7v5.4本身不支持OpcUa功能、需要
杨铮...·2024-02-01 16:38

npm和yarn区别

都是包管理工具，但是yarn的出现是为了弥补npmV4（npmV5结合yarn和自身的一些问题做了很大的升级，性能和速度都提高了）及之前版本的一些问题npmV4的缺点npminstall的时候巨慢。
前端碎碎念·2024-02-01 15:58

简单了解YOLOv8

简单介绍YOLOv8这里主要关注模型的backbone和后处理的过程，并通过对比YOLOv5的架构来更深入的了解YOLOv8。
望外追晚·2024-02-01 15:45

YOLOV8原理和实现全解析

目录1.简介2.YOLOv8概述3.模型结构设计4.Loss计算5.训练数据增强6.训练策略7.模型推理过程8.总结1.简介YOLOv8是Ultralytics公司在2023年1月10号开源的YOLOv5
香菜烤面包·2024-02-01 15:12

《YOLOv5原创自研》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战&专栏目录

YOLOv5原创自研https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html全网独家首发创新（原创），适合paper！！！
AI小怪兽·2024-02-01 15:39

《YOLO小目标检测》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战&专栏目录

Yolo小目标检测，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，带你轻松实现小目标检测涨点重点：通过本专栏的阅读，后续你可以结合自己的小目标检测数据集
AI小怪兽·2024-02-01 15:37

《YOLOv8魔术师》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战&专栏目录

Yolov8魔术师，独家首发创新（原创），持续更新，适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络
AI小怪兽·2024-02-01 15:07

《YOLOv5/YOLOv7魔术师》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战&专栏目录

YOLOv5/YOLOv7魔术师，独家首发创新（原创），持续更新，适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络重点：通过本专栏的阅读
AI小怪兽·2024-02-01 15:07

基于YOLOv8的足球赛环境下足球目标检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）

博主简介AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富；原创自研系列，paper
AI小怪兽·2024-02-01 15:36

溯源取证-iphone取证-高难度篇

ileappGUI.exegithub一款开源且免费的移动介质取证工具MagnetAxiomCyber一款付费的移动介质取证工具DB.Browser.for.SQLite-3.12.2-win64一款免费的数据库查看工具DCodev5.5
vlan911·2024-02-01 12:18

FPGA高端项目：Xilinx Artix7系列FPGA 多路视频缩放拼接 工程解决方案 提供4套工程源码+技术支持

前言版本更新说明给读者的一封信FPGA就业高端项目培训计划免责声明2、相关方案推荐我这里已有的FPGA图像缩放方案我已有的FPGA视频拼接叠加融合方案本方案的XilinxKintex7系列FPGA上的ov5640
9527华安·2024-02-01 10:58

Yolov8_obb（prob loss) 基于anchor_free的旋转框目标检测，剪枝，跟踪（ByteTracker）

Yolov8_obb（probloss)基于anchor_free的旋转框目标检测，剪枝，跟踪（ByteTracker）效果好于yolov5，并能在小数据集上大幅度超越v5的结果，不过针对不同的数据集需要进行一些调参
早茶和猫·2024-02-01 09:48
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