点击进入专栏：《人工智能专栏》Python与Python|机器学习|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程不可否认，由OpenAI带来的GPT-4已是全球最受欢迎的

随着互联网的快速发展，网络学习变得非常流行。这种躺在床上就可以获取知识的方法让大家渐渐地都喜欢上了学习，那么我们是否想要了解一下网课的幕后制作呢。

为了进一步提升代码的效率和可维护性，可以考虑以下几个方面的优化：1.**视频解码优化**：-使用OpenCV的`preprocess`功能来直接从原始视频帧中提取RGB图像，避免不必要的复制和转换。2.**模型推理优化**：-使用ONNXRuntime的定制配置，如启用自动形状推测和启用量化模式，来进一步提高模型推理速度。3.**结果后处理优化**：-使用更高效的非极大值抑制（NMS）实现，如使用

在本教程中，我将向您展示如何在Android设备上使用自定义数据集部署YOLOv8。想要了解如何在Android设备上使用您自己的数据集部署YOLOv8？本文将展示如何操作。

1.YOLOv5在"智能交通信号控制"领域的应用在智能交通信号控制领域，YOLOv5可以通过实时检测交通流量的变化来辅助信号灯的调度决策。

目录YOLOv5具体工作流程应用实例及代码优化再优化继续优化YOLOv5具体工作流程YOLOv5可以在社交媒体内容审核领域发挥重要作用，具体工作流程如下：1.

目录YOLOv1:YOLOv2:YOLOv3:YOLOv4:YOLOv5:总结：YOLO（YouOnlyLookOnce）是一系列基于深度学习的实时目标检测算法。

基于ORB-SLAM2与YOLOv8剔除动态特征点以下方法以https://cvg.cit.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download#freiburg3_walking_xyz

本篇参考山水无移大佬文章，并成功部署了yolov8pose在RK3568板子上，这里记录下全过程。在此特感谢所有分享的大佬，底部附大佬的链接。

腾讯出的热气腾腾的论文YOLO-World来啦~论文：2024.2.2v2_Real-TimeOpen-VocabularyObjectDetection代码：AILab-CVC/YOLO-World:

一、摘要改进的YOLOv8模型（DCN_C2f+SC_

此前出了目标检测算法改进专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读发表高水平学术期刊中的SCI论文，并对相应的SCI期刊进行介绍，帮助大家解答疑惑，助力科研论文投稿。解读的系列文章，本人会进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我获取。一、摘要无人机拍摄图像中的目标检测是近年来的一项热门任

YOLOv8制作自定义数据集并训练前言一、制作自定义数据集1、建立相应文件夹2、下载图片3、为图片打标签（1）安装labelimg（2）打开labelimg（3）标记图片二、按比例移动自定义数据集中的内容三

YOLOv8推理使用（指令讲解+报错解决方法）一、下载官网yolov8项目1、进入项目网址2、下载项目二、推理方法一：运行python文件方法二：通过指令进行推理1、安装yolo依赖2、输入推理指令指令讲解

好父母智慧网络学习初级二期李俊坚持分享第48天2021.2.2有人一生都活得太累，拼命地去证明自我价值，所以才要用大量的道理，大量的理论大量的证据来证明我是对的，所以当你强势的证明你是对的，同时，你就意识到了是因为你内在是不够的

1.下载文件在github上下载YOLOV8模型的文件，搜索yolov8，star最多这个就是2.准备环境环境要求python>=3.8，PyTorch>=1.8，自行安装ptyorch环境即可2.制作数据集制作数据集

importtimeimportonnxruntimeimportnumpyasnpimportcv2class_names=['person','bicycle','car','motorcycle','airplane','bus','train','truck','boat','trafficlight','firehydrant','stopsign','parkingmeter','be

-0301【周总结】第八期第8周26号高原【本周计划/总结】1、每周累计跑步10km（咕咚APP）；2、每日英语学习15m'（一点英语）；3、每日日志一篇（截图//公众号）一、职业发展在家办公、阅读、网络学习网络学习

同时每年考研人数的不断增加和各高校研究生的扩招,考研应用的市场也在快速发展.传统的线下授课辅导模式慢慢变成如今的线上线下授课的共存局面,我国的教育模式也逐渐在向"移动化"转变，因此为了方便考研的人学习交流,实现考研的网络学习环境

在线工具推荐：三维数字孪生场景工具-GLTF/GLB在线编辑器-Three.jsAI自动纹理化开发-YOLO虚幻

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1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是Yolov安全帽佩戴检测危险区域进入检测学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

好父母智慧网络学习初级二期李俊坚持分享第15天2021.3.13要想有更好的赞美的基础，就是学会去欣赏孩子的小的进步，点点滴滴正向的地方。

文章目录0前言1yolov7的整体结构2关键点-backbone关键点-head3训练4使用效果5最后0前言世界变化太快，YOLOv6还没用熟YOLOv7就来了，如果有同学的毕设项目想用上最新的技术，不妨看看学长的这篇文章

michael_nielsen前往神经网络和深度学习神经网络和深度学习是一本免费的在线图书，这本书将教给你：神经网络，是一个由于生物启发的编程规范，使计算机通过观察数据进行学习深度学习，一种强大的神经网络学习技术神经网络和深度学习目前为图像识别

在我们之前的系列博文中也有很多相应的开发实践，感兴趣的胡都可以自行移步阅读，本文的核心思想就是想要基于轻量级的实例分割模型来开发构建工业场景下的滚珠丝杠传动表面缺陷分割检测系统，首先看下实例效果：简单看下数据集：YOLOv8

目录0、引言1、环境准备2、数据集准备2.1、创建数据集存放的文件夹2.2准备用于YOLOv8-Seg训练的txt2.2.1COCO数据集json文件YOLOv8-Seg格式的txt2.2.2制作自己的

图片发自App2019年暑假参加了市教育局统一组织的网络学习班，才开始接触和了解网络直播课。从前只是听说互联网+时代的到来给教育教学带来了巨大变革，却从未有这段时间以来这样深切的体会。

诵读巜弟子规》7遍巜清靜经》巜礼记学记》《朱子治家格言》《了凡四训》改过之法，谦德之效各一遍2抄写《了凡四训》改过之法《致同志》一篇️3背诵巜致同志》上午参加直播学习，观看细讲《弟子规》第二十六集并作笔记下午观看细讲巜弟子规》第二十七集并作笔记参加伏羲云书院练习写字并交作业成长与感悟今天学习了蔡老师细讲《弟子规》26，27集，教育要先入为主，所以确实禁于未发之谓豫，一定要在他没有养成就制止，人的潜

importos后面加上os.environ[“GIT_PYTHON_REFRESH“]=“quiet“

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）和YOLO（YouOnly卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）和YOLO（YouOnlyLookOnce

一、本文介绍本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C3一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv5模型中的原有的模块，从而用你的模块去进行训练模型或者检测。

第一步肯定是先把yolo5的工程跑通啦,基本上7.0运行一下会自动下载各种，非常方便，基本不存在复杂的配置过程。

使用yolov7训练过，模型性能：ma

一、什么是神经网络机器学习中谈论的神经网络是指“神经网络学习”，或者说，是机器学习和神经网络这两个学科领域的交叉部分[1]。

AdaptiveFusionofMulti-ScaleYOLOforPedestrianDetection0.论文摘要和作者信息摘要虽然行人检测技术在不断改进，但由于不同规模的行人和遮挡行人模式的不确定性和多样性

在我们前面的系列博文中，关于田间作物场景下的作物、杂草检测已经有过相关的开发实践了，结合智能化的设备可以实现只能除草等操作，玉米作物场景下的杂草检测我们则少有涉及，这里本文的主要目的就是想要基于最新的YOLOv8

废话不多说，下面直接开始配置labellmg配置教程：一、预有的环境（建议）（不想弄的话就在默认的环境里建就行啦）用anaconda创建一个专属的虚拟环境，如创建一个环境名为yolo并带有python3.8

问题描述：最近在改进YOLOv8代码，出现了这个错误，如代码1，大家都明白这时缺少库，但是我执行pipinstallmmcv，仍然不行。

【问题记录】ImportError:cannotimportname'builder'from'google.protobuf.internal'.1.问题描述2.解决方法1.问题描述在运行yolov5s

【问题记录】YOLOv5恢复训练时精度损失问题解决1.会产生精度损失的训练过程1.1修改部分1.2训练结果展示2.减少精度损失的训练过程2.1修改部分2.2训练结果展示1.会产生精度损失的训练过程1.1

【CV论文精读】PedestrianDetectionBasedonYOLONetworkModel0.论文摘要和作者信息摘要——经过深度网络后，会有一些行人信息的丢失，会造成梯度的消失，造成行人检测不准确

多线程数据读写顺序处理一个典型的生产者-消费者模型，在这个模型中，多个工作线程并行处理从共享队列中获取的数据，并将处理结果以保持原始顺序的方式放入另一个队列。多线程处理模型，具体细节如下：1.数据:数据里必须有个递增的标识符和一个结束标识(ending)2.读队列(安全队列)：用于存放待处理的数据。处理线程：每个线程都是一个死循环读数据-处理数据-写数据,它们被编号为1、2、3、4等。这些线程负责

通过一个假期的网络学习，无论从思想认识，还是理论支撑，我都受到了一次洗礼。足不出户，网罗天下，让我尽享名师理念的精华。我深深地感受到互联网时代给教育带来了新变化、新特点。

#parametersnc:80#numberofclassesdepth_multiple:1.0#modeldepthmultiplewidth_multiple:1.0#layerchannelmultiple"nc:80"表示类别数量（numberofclasses），这里设定为80个类别。这通常用于目标检测任务中，表示模型需要检测的不同物体类别的数量。"depth_multiple:1.

文章目录一、目标检测简介二、Yolov3-tiny2.1anchorbox2.2NMS算法三、后记一、目标检测简介针对一张图片，根据后续任务的需要，有三个主要层次。

YOLO算法简介本文主要介绍YOLO算法，包括YOLOv1、YOLOv2/YOLO9000和YOLOv3。

感恩宋书记尹老师的大爱引领，搭建2020弯柳树村网络学习平台，聚集五湖四海志同道合的同仁们每天同频共振一起共学，这已经是我们第二期网络班学习。让我们在特殊时期用新的方式接受圣贤教诲，受益匪浅。

文章大纲马赛克几种OpenCV实现马赛克的方法高斯模糊poseestimation定位并模糊：三角形的外接圆与膨胀系数实现实现代码实现效果参考文献与学习路径之前写过一个文章记录，怎么对人进行目标检测后打码，但是人脸识别有个问题是，很多人的背影，或者侧面无法识别出来人脸，那么我们就可以用姿态估计中的关键点信息进行补充，对人头进行打码，从而进一步的保护隐私信息。目标跟踪与检测后进行OpenCV人脸识别