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YOLOv8优化策略：轻量化改进 | MobileNetV3，轻量级骨架首选

YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.MobileNetV3介绍论文：https://arxiv.org/

会AI的学姐·2024-01-11 08:38

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | MobileNetV3，轻量级骨架首选

YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg；2）模型创新，提升分割性能

会AI的学姐·2024-01-11 08:38

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为GhostNet再升级，全系列硬件上最优极简AI网络G_ghost | IJCV22

本文改进：巧妙引入跨层的廉价操作，减少计算量的同时减少的内存数据搬运，基于此设计了GPU版GhostNet，G-GhostNet与YOLOV8建立轻量结合YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn

会AI的学姐·2024-01-11 08:37

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 超越RepVGG！浙大&阿里提出OREPA：在线卷积重参数化

本文改进：OREPA在线卷积重参数化巧妙的和YOLOV8结合，并实现轻量化YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研

会AI的学姐·2024-01-11 08:37

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为Ghostnet，超越谷歌MobileNet | CVPR2020

本文改进：Ghostbottleneck为堆叠Ghost模块，与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckYOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv

会AI的学姐·2024-01-11 08:07

《YOLOv8-seg改进》专栏指导书册 &手把手创新教程

YOLOv8-seg创新专栏：https://blog.csdn.net/cv_20231007/category_12490532.html?

会AI的学姐·2024-01-11 08:07

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22 Spotlight

本文改进：GhostNetV2是GhostNet的增强版本，GhostBottleneckV2与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckV2YOLOv8-seg创新专栏：http://

会AI的学姐·2024-01-11 08:34

STM32F1的IIC硬件调试之EV5,EV6,EV7,EV8,EV9

以前接触的都是车规级芯片，最近了解了一下STM32F1，用到了其IIC。听说STM32F1库函数的IIC有许多坑，很多人都推荐用IO模拟IIC，只能说这很“51”。上手两天发现，官方库函数的IIC是可以用的，这里介绍一下我解题思路。初调IIC，很容易陷入库函数中的死循环，为啥呢。EV5,EV6,EV7是啥，死循环干什么；查询了芯片手册，对症下药，一步一步调试，对症下药。芯片手册中有IIC的传送时序

Code_DZhangTeng·2024-01-11 07:12

初探arm与aarch64虚拟化兼容心得

armv8主要有三套指令集，依据执行状态（executionstate）的不同可以划分为：AArch64AArch64状态只支持一套指令集,叫做A64.A64为定长32位的指令集，即每个指令的大小为32bit

fjh1997·2024-01-11 04:57

aarch64下运行aarch32程序

查看我们先查看两个分别用gcc-arm-linux-gnueabihf和aarch64-linux-gnu编译出来两个程序文件appv7和appv8的文件信息hsq@ares:~$fileappv7#查看

饭后吃西瓜·2024-01-11 04:57

去年双11淘宝销售额多少钱？交易额怎么那么高？

飞智导师，氧惠首码邀请码666999，注册送V8体验等

氧惠_飞智666999·2024-01-11 03:41

YOLOv8 损失函数改进 | 引入 Shape-IoU 考虑边框形状与尺度的度量

️改进YOLOv8注意力系列一：结合ACmix、Biformer、BAM注意力机制论文讲解加入代码本文提供了改进YOLOv8注意力系列包含不同的注意力机制以及多种加入方式，在本文中具有完整的代码和包含多种更有效加入

一休哥※·2024-01-10 23:30

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。而且，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精度。本次介绍引入了一种新的轻量级卷积技术GSConv，该模型可以减轻重量但保持准确性。GSConv在模型的准确性和速度之间实现了出色的权衡。并且，我们提供了一种设计范

kay_545·2024-01-10 21:16

掌上实验室V8系列教程（五）定时器中断及应用

1项目目标利用定时器产生周期为1ms的中断，作为系统时基。并在数码管上显示开机时间（分辨率为0.1秒）；同时实现LED4、LED5、LED6和LED7分别以300ms、220ms、450ms和700ms为周期闪烁。2硬件电路3中断系统3.1什么是中断中断就是正常执行的工作被一些突发的事件所打断。比如我们在看书，电话铃响了。看书是我们正在进行的事情，电话铃响就是一个突发事件。电话铃响了，我们就会停下

lg28870983·2024-01-10 18:23

掌上实验室V8系列教程（八）ADC模数转换

目录1项目功能2ADC工作原理3电路原理图4AT32ADC应用4.1ADC基础操作流程4.2ADC触发4.3ADC采样和转换时间4.4读取ADC转换结果5示例程序1项目功能热敏电阻测量温度2ADC工作原理模拟数字转换器（Analog-to-digitalconverter,ADC,A/D）是用于将模拟形式的连续信号转换为数字形式的离散信号的一类设备。常见的ADC有并行比较型、逐次逼近型、双积分型、

lg28870983·2024-01-10 18:23

掌上实验室V8系列教程（三）数码管动态显示

目录1项目功能2电路原理3动态显示原理4示例代码6扩展功能7参考资源1项目功能4位数码管动态显示2电路原理3动态显示原理一位八段式数码管内部有8个LED，习惯上称为a,b,c,d,e,f,g,dp，排列顺序如上图所示。根据公共端的接法不同，分为共阳极数码管和共阴极数码管两类。如果要显示3，就要点亮对应的a,b,c,d,g等5个LED。数码管的8个LED刚好对应一个字节。为了编程方便，我们把显示的字

lg28870983·2024-01-10 18:53

linux 小技巧：执行 ls -al 命令后第一行出现的total 是什么意思？

可知total代表文件系统块的总数#ls-sltotal124drwxrwxr-x6zhihuizhihui4096Oct2310:29qin_pro4drwxr-xr-x2rootroot4096Nov819

tianyingang·2024-01-10 17:34

通用机V8R6集群部署_1主1备1见证_图形化_Centos7

KingbaseES提供数据库部署工具进行数据库集群的部署。KingbaseES提供基于图形化和命令行操作的集群部署方式，本文档主要用于指导不支持GUI的服务器上的KingbaseES集群部署工作。集群简介KingbaseES软件能够提供一主一备以及一主多备的高可用集群架构，实现数据及实例级(异地)故障容灾，也能够提供多节点并行服务，内存融合及存储共享，实现高并发性能利用最大化，结合读写分离或备份

福娃筱欢·2024-01-10 15:28

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

【致远FAQ】V8.0_甘特图能不能实现行表头一级一级显示（树形结构）

问题描述甘特图能不能实现行表头一级一级显示（树形结构）问题解决设置统计时把合并同类型和显示行合计都勾选上就可以了效果参考

数字化转型体验官·2024-01-10 15:17

在android studio里面，加载so库

在androidstudio里面，加载so库：在app目录下新建libs目录，把libvideo_color_converter.so拷贝到app/libs:app/libs/├──arm64-v8a│

技术笔记·2024-01-10 14:31

Spring几种引入Bean的方式

视频地址：https://www.bilibili.com/video/av831645711:scope参数2：@Lazy懒加载3：BeanFactory和FactoryBean区别4：判断Spring

Lion_H·2024-01-10 11:18

YOLOv8分割任务数据集标注流程

YOLOv8分割任务数据集标注流程半自动化标注JSON转TXT半自动化标注这里使用了半自动化标注工具链接：https://pan.baidu.com/s/1x22BtI_bHKH0iUUg0eTUdA提取码

计算机CV民工·2024-01-10 10:01

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

Ubuntu18.04安装cudnn v8

下载安装包下载cuDNNLibarayforLinux和下面的三个Runtime、Developer和CodeSamples然后开始安装解压cuDNN代码tar-xzvfcudnn-x.x-linux-x64-v8

chch2010523·2024-01-10 07:57

Nodejs教程01：Nodejs简介

Node.js是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行环境。Node.js使用了一个事件驱动、非阻塞式I/O的模型，使其轻量又高效。

weixin_33997389·2024-01-10 04:28

C++推箱子游戏开发

游戏自动地图生成背景音乐推箱子到目标位置美工资源美工资源：链接：https://pan.baidu.com/s/1MZv8pDBXdNDbXxuAAPSM-A**提取码：**2syq图形库:www.easyx.cncpp

wangwei830·2024-01-10 00:22

GC8549 大电流，双通道 12V，短地短电源保护等功能可替代ONSEMI的LV8548/LV8549

GC8549可以工作在3.8~12V的电源电压上，每通道能提供高达1.5A持续输出电流或者2.5A峰值电流，睡眠模式下功耗小于1uA。具有PWM（IN/EN）输入接口,与行业标准器件兼容，并具有过温保护，欠压保护，短路保护，过流保护等功能。内置LDO，不需要逻辑电源，输入兼容3.3V与5V。也是一款双通道12V直流电机驱动芯片，为摄像机、消费类产品、玩具和其他低压或者电池供电的运动控制类应用提供了

2301_79716471·2024-01-09 21:47

yolov8使用详解

文章目录一.安装yolov81.通过Pip安装2.通过Conda安装3.Git克隆源码安装二.yolov8基本设置三.yolov8模型1.目标检测2.实例分割3.图像分类4.姿态估计5.多对象跟踪(1)

AoDeLuo·2024-01-09 19:15

五月天天顺利，借花献你一份假期漫威宇宙观影指南

钻tips：如果你想在自己的文章里插入音频，那你需要达到Lv8（5000＜钻≦30000）起床了起床了，赶快起来呼吸假日的清新空气昨天在微博热搜榜看到#都礼拜一了还不让讨论剧情#，笑岔气了，求求漫威粉都赶紧把复联

简书钻首席小管家·2024-01-09 17:50

网上快速赚钱有哪些方法，在家有哪些赚钱方法？

2023全新模式，我的直推也会放到你下面，注册送V8等级，欢迎各位团队长体验！也期待你的加入。氧惠邀请码166666，注册就帮你推广，一起做到百万团队！

氧惠好物·2024-01-09 17:00

[易语言]使用易语言部署yolov8-onnx模型

【官方框架地址】github地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics【易语言介绍】易语言作为一种中国自主研发的编程语言，具有其独特的优点和缺点。以下是对易语言的优缺点的详细分析：优点：简单易学：易语言的语法和操作方式都非常接近自然语言，使得学习和理解更加容易。对于初学者来说，可以快速上手，轻松掌握编程的基本概念和技能。可视化编程：易语言支持可视化编

FL1623863129·2024-01-09 16:53

Keil MDK的一些操作

项目名和输出文件名保持一致1.2,调用fromelef.exe转化*.axfintobin.例如做如下设置：C:\Keil_v5\ARM\ARMCC\bin\fromelf.exe--bin-o…\OBJ\MOPAV8LS09V3.1.10925

Kent Gu·2024-01-09 15:36

YOLOv8改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、FocalLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全)

一、本文介绍本文给大家带来的是分类损失SlideLoss、VFLoss、FocalLoss损失函数，我们之前看那的那些IoU都是边界框回归损失，和本文的修改内容并不冲突，所以大家可以知道损失函数分为两种一种是分类损失另一种是边界框回归损失，上一篇文章里面我们总结了过去百分之九十的边界框回归损失的使用方法，本文我们就来介绍几种市面上流行的和最新的分类损失函数，同时在开始讲解之前推荐一下我的专栏，本专

Snu77·2024-01-09 15:16

Docker 安装 MySQL（M1 芯片版）

1.下载MySQL的镜像文件从dockerhub官网搜索MySQL然后点击Tags查看那个版本支持linux/arm64/v8平台，对于M1芯片的电脑这个很重要！！！

文大奇Quiin·2024-01-09 15:14

Python将Labelme文件的真实框和预测框绘制到图片上

FriendshipT·2024-01-09 14:51

YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架进行姿势估计

YOLOv8Ultralytics：使用Ultralytics框架进行姿势估计前言相关介绍前提条件实验环境安装环境项目地址LinuxWindows使用Ultralytics框架进行姿势估计参考文献前言由于本人水平有限

FriendshipT·2024-01-09 14:50

Golang使用redis在 Gin 框架中集成使用 go-redis

，做个记录；接入步骤在Gin框架中集成使用go-redis，你需要完成以下步骤：安装go-redis包：在终端或命令行中运行以下命令：goget-ugithub.com/go-redis/redis/v8

莫忘初心丶·2024-01-09 13:43

人大金仓V8R6进阶授权操作

授权用户myuser在模式myschema单表的所有权限GRANTALLONTABLE"myschema"."mytable"to"myuser";授权用户myuser在模式myschema单表的查询权限GRANTSELECTONTABLE"myschema"."mytable"to"myuser";授权用户myuser在模式myschema所有表的查询权限GRANTSELECTONALLTABL

checkQQ·2024-01-09 11:10

YOLOv8模型训练和部署

YOLOv8是Ultralytics开发的YOLO（YouOnlyLookOnce）物体检测和图像分割模型的最新版本。

AI小白龙*·2024-01-09 11:47

Rust 编程视频教程（进阶）——007_3 文档注释（pub use 导出合适的公有 API）

视频地址头条地址：https://www.ixigua.com/i6775861706447913485Ｂ站地址：https://www.bilibili.com/video/av81202308/讲解内容使用

令狐壹冲·2024-01-09 10:05

基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

交通标志检测是交通标志识别系统中的一项重要任务。与其他国家的交通标志相比，中国的交通标志有其独特的特点。卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。CCTSDB数据集是由长沙理工大学的相关学者及团队制作而成的，其有交通标志样本图片有近20000张，共含交通标志近40000个，但目前只公开了其中的10000张图片，标注了常见的指示标志、禁令标志及警告

Together_CZ·2024-01-09 09:49

C++ OpenGL 3D Game Tutorial 2: Making OpenGL 3D Engine学习笔记

v=PH5kH8h82L8&list=PLv8DnRaQOs5-MR-zbP1QUdq5FL0FWqVzg&index=3一、main类接上一篇内容，main.cpp的内容增加了一些代码，显得严谨一些：

ttod_qzstudio·2024-01-09 07:01

前后端交互（Ⅳ）

前后端交互（Ⅳ）初识Node.js与内置模块初识Node.jsNode.js简介什么是Node.jsNode.js®isaJavaScriptruntimebuiltonChrome’sV8JavaScriptengine

小白加菲·2024-01-09 03:30

如何使用 YOLOv8 做对象检测

介绍对象检测是一项计算机视觉任务，涉及识别和定位图像或视频中的对象。它是许多应用的重要组成部分，例如自动驾驶汽车、机器人和视频监控。多年来，已经开发了许多方法和算法来查找图像中的对象及其位置。卷积神经网络对于此类任务有着非常好的性能和质量。用于此任务的最流行的神经网络之一是YOLO，由JosephRedmon、SantoshDivvala、RossGirshick和AliFarhadi在2015年

guohuang·2024-01-09 02:22

如何使用 Python、Node.js 和 Go 创建基于 YOLOv8 的对象检测 Web 服务

1.介绍这是有关YOLOv8系列文章的第二篇。

guohuang·2024-01-09 02:20

CINTA第六次作业

文章目录第十章习题第一题第二题第三题第七题第十章习题第一题运用CRT求解：x≡8(mod11)x≡3(mod19)运用CRT求解：x\equiv8(mod\11)\\x\equiv3(mod\19)运用

Day-Bleeds·2024-01-09 01:07

JavaScript中call,apply,bind实现

因为我们的js引擎，主流的v8引擎源代码是通过c++编写的，所以我们只能说是模拟实现，但是实现的功能都是一样的，但是一些edgecase可能会考虑的不是很充分。

狮子歌歌_丶·2024-01-09 01:22

信创之路数据库人大金仓篇

概要信创大势所趋，吾等上下求索参考文档Linux：人大金仓数据库-KingBaseESV8与php7的连接配置laravel9适配人大金仓（kingbase）数据库thinkphp6适配人大金仓（Kingbase

F_angT·2024-01-08 20:26

YOLOv8训练参数解析

全部参数表首先罗列一下官网提供的全部参数。文章目录1.model✰✰✰✰✰2.data✰✰✰✰✰3.epochs✰✰✰4.patience5.batch✰✰✰✰✰6.imgsz✰✰✰✰✰7.save、save_period✰✰✰8.cache9.device✰✰✰✰✰10.workers11.project12.name13.exist_ok14.pretrained15.optimizer16.

悠悠小船长·2024-01-08 19:13

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