YOLO学习笔记

yolov8使用Python训练识别

环境要求:根据《yolov8训练环境搭建》搭建好运行环境参考文献:1、yolo官方文档python版本：https://docs.ultralytics.com/usage/python/2、github
枫林古月·2025-02-01 03:58

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-tasks.py

tasks.pyultralytics\nn\tasks.py目录tasks.py1.所需的库和模块2.classBaseModel(nn.Module):3.classDetectionModel(BaseModel):4.classOBBModel(DetectionModel):5.classSegmentationModel(DetectionModel):6.classPoseModel
红色的山茶花·2025-02-01 03:27

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-checks.py

checks.pyultralytics\utils\checks.py目录checks.py1.所需的库和模块2.defparse_requirements(file_path=ROOT.parent/"requirements.txt",package=""):3.defparse_version(version="0.0.0")->tuple:4.defis_ascii(s)->bool:5
红色的山茶花·2025-02-01 03:27

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-loss.py

loss.pyultralytics\utils\loss.py目录loss.py1.所需的库和模块2.classVarifocalLoss(nn.Module):3.classFocalLoss(nn.Module):4.classBboxLoss(nn.Module):5.classRotatedBboxLoss(BboxLoss):6.classKeypointLoss(nn.Module)
红色的山茶花·2025-02-01 03:27

YOLOv9-0.1部分代码阅读笔记-common.py

common.pymodels\common.py目录common.py1.所需的库和模块2.defautopad(k,p=None,d=1):3.classConv(nn.Module):4.classAConv(nn.Module):5.classADown(nn.Module):6.classRepConvN(nn.Module):7.classSP(nn.Module):8.classMP
红色的山茶花·2025-02-01 03:26

YOLOv7-0.1部分代码阅读笔记-common.py

common.pymodels\common.py目录common.py1.所需的库和模块2.defautopad(k,p=None):3.classMP(nn.Module):4.classSP(nn.Module):5.classReOrg(nn.Module):6.classConcat(nn.Module):7.classChuncat(nn.Module):8.classShortcut
红色的山茶花·2025-02-01 03:26

YOLOv8-ultralytics-8.2.103部分代码阅读笔记-block.py

block.pyultralytics\nn\modules\block.py目录block.py1.所需的库和模块2.classDFL(nn.Module):3.classProto(nn.Module):4.classHGStem(nn.Module):5.classHGBlock(nn.Module):6.classSPP(nn.Module):7.classSPPF(nn.Module):
红色的山茶花·2025-02-01 03:26

基于深度学习的行人检测与识别系统：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型，作为目前目标检测领域
2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:25

基于深度学习的行人检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

随着深度学习技术的迅猛发展，基于卷积神经网络（CNN）的方法，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，在行人检测中取得了显著的效果。
2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:55

侯捷 C++ 课程学习笔记：深入理解 C++ 核心技术与实战应用

目录引言第一章：C++基础回顾1.1C++的历史与发展1.2C++的核心特性1.3C++的编译与执行第二章：面向对象编程2.1类与对象2.2构造函数与析构函数2.3继承与多态第三章：泛型编程与模板3.1函数模板3.2类模板3.3STL容器与算法第四章：高级特性4.1智能指针4.2移动语义与右值引用4.3Lambda表达式第五章：实战应用5.1项目结构设计5.2性能优化5.3调试与测试第六章：学习心
不能只会打代码·2025-02-01 00:34

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

一、简述语音识别技术是将音频信号转化为文本的过程。其基本原理如下：1.音频录制：首先需要对口语发音进行录制，并将其转化为数字形式的音频文件。2.预处理：对音频信号进行预处理，包括去除杂音干扰、增加音频的信噪比以及消除不必要的语音、噪声等。3.特征提取：特征提取是语音信号处理的一个重要部分，通过对音频数据进行分析，提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征，并转化成数字特征。4.模型训练：在特征提取完
坐望云起·2025-02-01 00:32

Mac系统安装 deepxde +VS code + pytorch

deepxde在Mac系统安装和学习笔记系列因为换了苹果电脑MacBookPro，所以软件都需要重新安装，记录一下安装过程。我的配置是python+VSCode。
积分酱·2025-01-31 21:09

YOLOv10：面向下一代目标检测模型的创新探索

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列作为实时目标检测的代表性模型，自发布以来便因其速度与精度的平衡性得到了广泛关注和应用。
AgriTube·2025-01-31 20:31

YOLOv5：目标检测新星，解锁高性能实时识别

YOLOv5：目标检测新星，解锁高性能实时识别【下载地址】yolov5改进策略案例分析资源合集YOLOv5，作为目标检测领域的一颗明星，基于经典的YOLOv4算法进行了一系列创新性优化，显著提升了检测速度与精度
殷连靖Harlan·2025-01-31 20:28

MVIKotlin学习笔记：时光旅行软件设计

时光旅行是一种引人入胜且令人兴奋的概念。在软件设计领域，我们可以借用这个概念来创建可预测和可追溯的应用程序。本篇文章将介绍如何使用MVIKotlin框架来实现时光旅行功能，并提供相应的源代码示例。MVIKotlin是一个基于MVI（Model-View-Intent）架构的库，它提供了一种结构化的方法来构建响应式、可测试和可维护的Android应用程序。时光旅行是MVIKotlin框架的一个强大特
UtoBug·2025-01-31 19:43

vue3学习笔记（ref, reactive, setup, hook...）

目录一、搭建项目二、常用的CompositionAPI1.ref函数（实现响应式）2.reactive函数3.vue2和vue3响应式的区别4.setup参数5.计算属性和监视6.vue3生命周期7.自定义hook8.toRef和toRefs9.其他组合式api10.新的组件一、搭建项目npminitvite-app进入项目npminpmrundev二、常用的CompositionAPI1.ref
***无名小卒·2025-01-31 18:41

Docker学习笔记(全网最详细)

Docker学习笔记(全网最详细)一、Docker的简介1.Docker是什么?1.1问题：为什么会有docker出现?一款产品从开发到上线，从操作系统，到运行环境，再到应用配置。
Asher0509·2025-01-31 17:32

YOLO系列之训练环境（GPU）搭建篇

YOLOv8专栏导航：点击此处跳转Pytorch环境配置（Windows）Anaconda安装此处下载安装即可⭐温馨提示：安装路径
w94ghz·2025-01-31 17:01

YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含二次创新）

一、本文介绍本文记录的是基于EMA模块的YOLOv10目标检测改进方法研究。EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。
Limiiiing·2025-01-31 17:31

Elasticsearch学习笔记——Mapping创建及dynamic_templates

Mappingmapping可以理解为Elasticsearch的表结构，作用是为了定义index的schema。包含有定义字段的数据类型，存储形式等等。创建Mappingmapping创建Elasticsearch在创建索引的时候可以显式定义mapping，也可以不指定mapping，通过写入数据的形式让Elasticsearch自己推断mapping。显示指定mapping创建index#显示
凌凌岛·2025-01-31 17:30

Python学习笔记 - 探索5种数据类型

在当今的数字时代，编程已经成为一种基本技能，不仅适用于软件开发人员，更广泛地应用于数据分析、人工智能、自动化和科学研究等领域。Python作为一种强大且易于学习的编程语言，因其简洁的语法和广泛的应用场景，成为了初学者学习编程的首选语言。在学习Python编程的过程中，理解和掌握数据类型是至关重要的。数据类型决定了程序中可以进行的操作类型，以及如何存储和处理信息。理解不同数据类型的特性和使用场景，不
Mr数据杨·2025-01-31 16:55

基于YOLOv11无人机视角船舶检测系统：项目概述与技术实现

文章目录YOLOv11无人机视角船舶检测系统：项目概述与技术实现项目背景项目简介核心目标YOLOv11的技术优势1.**更强的特征提取能力**2.**改进的多尺度检测**3.**轻量化设计**4.
qq1309399183·2025-01-31 14:03

Effective Objective-C 2.0学习笔记(部分)

10.关联对象（通过关联对象机制来把两个对象连起来；定义关联对象时可指定内存管理语意，用以模仿定义属性时采用的拥有关系与非拥有关系；只有在其他做法不可行时才应该选用关联对象，因为这种做法会引入难于查找的bug。）11.理解objc_msgSend的作用（消息由接收者、选择子及参数构成；发给某对象的全部消息都要由“动态消息派发系统”来处理，该系统会查出对应的方法，并执行其代码）12.消息转发机制（首
bigjar_W·2025-01-31 13:58

【C语言基础习题】C语言练习题——bite 寒假班作业（7）

如何高效记录并整理编程学习笔记？在编程学习的海洋中，高效的笔记记录和整理方法就像一张珍贵的航海图，能够帮助我们在浩瀚的知识中找到方向。如何建立一个既能快速记录又易于回顾的笔记系统？
拾贰_C·2025-01-31 12:21

探索高效嵌入式视觉应用：RK3588/RK3568/RK3566 Linux QT Opencv NPU YoloV5摄像头实时检测系统...

探索高效嵌入式视觉应用：RK3588/RK3568/RK3566LinuxQTOpencvNPUYoloV5摄像头实时检测系统rk_yolov5.zip项目地址:https://gitcode.com/
陆依嫣·2025-01-31 12:48

目标检测入门教程：使用Python实现目标检测算法

我们将使用一种广泛应用的目标检测算法——基于深度学习的单阶段检测器YOLO（YouOnlyLookOnce）的最新版本YOLOv4作为示例。
晨曦之光，优美芝麻·2025-01-31 10:05

MySQL系列之(一)---MySQL使用方法总结(不断更新)

MySQL的使用方法总结在这里先标注上个人认为其他朋友总结的最好的MySQL的学习笔记:这个网站是一大佬博客,名字叫格物,特别值得学习,还有资料可以学习一千行MySQL学习笔记MySQL复习笔记(实例全
Frodo先生·2025-01-31 08:45

yolov11网页版2.0（附源码+响应式）

演示视频：（功能演示）yolov11网页版2.0（附源码+响应式）_哔哩哔哩_bilibili项目链接：https://blog.csdn.net/Pan_peter/article/details/145130452
Pan_peter·2025-01-31 01:13

Go Gin 框架学习笔记

GoGin框架学习笔记Gin描述轻量级httpweb框架，允许速度非常快最擅长的是Api接口的高并发入门创建默认的路由引擎r=gin.Default()启动http服务，默认在8080端口r.Run("
「已注销」·2025-01-31 00:09

Go语言学习笔记——gin实现验证码

文章目录Golang验证码知识结构下载包导包配置session创建中间件生成图片生成验证码验证前端页面测试Golang验证码知识结构ginsession中间件表单处理路由下载包gogetgithub.com/dchest/captcha导包import("bytes""net/http""time""github.com/dchest/captcha""github.com/gin-contrib
PPPsych·2025-01-31 00:36

gin框架学习笔记

gin框架学习笔记官网reviewgin是用go编写的web框架，由于httprputer(基于radix树路由)速度快了40倍，支持中间件，路由组处理，json等多方式验证，内置了json/xml/html
蛮吉(lambda)·2025-01-31 00:05

COCO8 数据集上训练 YOLO11n：从入门到跑路（100 轮训练实战）

前言训练YOLO11n，听起来就像是给赛博世界的“战斗天使”装上双核发动机，而COCO8数据集，则是那个小小的试验场。
星际编程喵·2025-01-30 23:27

SpringBoot：RabbitMQ-延迟队列

《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》，点击传送门，即可获取！
csdnlaoban·2025-01-30 21:13

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-head.py

head.pyultralytics\nn\modules\head.py目录head.py1.所需的库和模块2.classDetect(nn.Module):3.classSegment(Detect):4.classOBB(Detect):5.classPose(Detect):6.classClassify(nn.Module):7.classWorldDetect(Detect):8.cl
红色的山茶花·2025-01-30 19:53

Vue 响应式渲染 - 模板语法

Vue渐进式JavaScript框架基于Vue2的学习笔记-Vue响应式渲染-模板语法目录模板语法渲染变量（状态）绑定事件简写事件修改属性样式修改绑定图片路径动态显示和隐藏总结模板语法渲染变量（状态）在页面中直接渲染变量
JSON_L·2025-01-30 19:51

OpenEuler学习笔记（十四）：在OpenEuler上搭建.NET运行环境

一、在OpenEuler上搭建.NET运行环境基于包管理器安装添加Microsoft软件源：运行命令sudorpm-Uvhhttps://packages.microsoft.com/config/centos/8/packages-microsoft-prod.rpm，将Microsoft软件源添加到系统中，以便后续能够从该源安装.NET相关的包。安装.NET运行时或SDK：若只需要运行.NET
向上的车轮·2025-01-30 16:24

Deepseek 对种猪市场会带来哪些影响？

2.推动智能化养殖技术的应用和提到，深度学习技术（如YOLOv5模型）已经被应用于生猪的
百态老人·2025-01-30 16:23

22、JavaScript学习笔记——ES5严格模式

ES5严格模式当前使用的ES语法是基于ES3.0的方法加上ES5.0的新增方法。默认情况下，ES3.0和ES5.0冲突的部分，会沿用ES3.0的方法；而在ES5.0严格模式下，冲突部分会使用ES5.0的方法。1.“usestrict”不再兼容ES3.0的一些不规则语法。使用全新的ES5.0规范。1.1ES5.0严格模式的启动要选择使用严格模式，需要使用严格模式编译指示（pragma），即一个不赋值
lvh98·2025-01-30 14:42

spring mvc java 8 rest idea_springmvc学习笔记---面向移动端支持REST API

编程少了以往很大一坨配置项.另一方面移动互联网的到来,使得RESTAPI变得流行,甚至成为主流.因此我们来关注下springmvc对restapi的支持程度,以及需要做的工作评估.样例设计和准备:springmvc学习笔记系列的文章目录
射命丸咲·2025-01-30 14:37

Spring MVC学习笔记

文章目录SpringMVC什么是MVC设计模式？SpringMVC的核心组件SpringMVC的工作流程如何使用？SpringMVC注解SpringMVC数据绑定SpringMVC模型数据解析SpringMVC自定义数据转换器SpringMVCREST特点如何使用SpringMVC文件上传下载SpringMVC表单标签库常用的表单标签SpringMVC数据校验SpringMVCSpringMVC是
万般滋味皆生活·2025-01-30 13:34

YOLOv11小白的进击之路（六）创新YOLO的iou及损失函数时的源码分析

iou或者说是损失函数的修改经常作为论文的创新点之一，那这篇文章就总结分析了在对YOLO11进行损失函数创新时需要关注的源代码，新的一年祝大家论文与财都发发发！
水静川流·2025-01-30 12:23

备赛蓝桥杯之第十五届职业院校组省赛第三题：产品360度展示

提示：本篇文章仅仅是作者自己目前在备赛蓝桥杯中，自己学习与刷题的学习笔记，写的不好，欢迎大家批评与建议由于个别题目代码量与题目量偏大，请大家自己去蓝桥杯官网【连接高校和企业-蓝桥云课】去寻找原题，在这里只提供部分原题代码本题目为
云端·目前学前端·2025-01-30 11:20

【学习笔记总结】华为云：应用上云后的安全规划及设计

一、背景和问题数字化时代，随着信息技术的飞速发展，企业和各类组织纷纷将自身的应用程序迁移至云端。云计算凭借其诸多优势，如成本效益、可扩展性、灵活性以及便捷的资源共享等，已然成为了现代业务运营的重要支撑。今年，我所在企业也将IT系统全面迁移上XX云，究其原因是为了在激烈的市场竞争中保持敏捷性和创新性，需要快速部署新的应用并实现高效的数据处理，云平台提供的丰富资源和便捷的服务模式使其能够迅速满足这些需
通信_楠木·2025-01-30 09:03

SpringBoot中运行Yolov5程序

文章目录SpringBoot中运行Yolov5程序一、引言二、环境搭建1、SpringBoot项目创建2、YOLOv5环境配置三、SpringBoot与YOLOv5集成1、创建Python服务2、SpringBoot
eqa11·2025-01-30 09:58

YOLO 目标检测编程详解

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种流行的目标检测算法，因其速度快且准确度高而广受好评。本文将深入探讨YOLO的原理及其实现方法，并提供一个使用Python和PyTorch的示例代码。
不知名靓仔·2025-01-30 04:56

Python实现YOLO目标检测

#-*-coding:utf-8-*-#载入所需库importcv2importnumpyasnpimportosimporttimedefyolo_detect(pathIn='',pathOut=None
我专门写bug·2025-01-30 04:54

【yolo目标检测】交通标志检测

鱼弦：CSDN内容合伙人、CSDN新星导师、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）YOLO
鱼弦·2025-01-30 04:54

【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（五）：LMDeploy 量化部署

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI1；；爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接
GoAI·2025-01-30 03:18

【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+MobileNetV2（2018）: 相比于 MobileNetV1 而言准确率更高，模型更小；

YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏目录YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏本文介绍1.完整代码获取2.MobileNetv2介绍摘要亮点优势3.MobileNetv2
算法conv_er·2025-01-30 02:42

【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+TransNext特征提取网络（CVPR2024）: 基于YOLOv11的主干网络改进超轻量；

YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏目录YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏本文介绍1.完整代码获取2.TransNext介绍摘要亮点优势3.TransNext网络结构图
算法conv_er·2025-01-30 02:12
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