YOLO网络学习

yolov作者简介

地址：‪JosephRedmon‬-巨人学术搜索‬‬(cljtscd.com)他提出了最著名的YOLO算法。其中YOLOV1的引用量达到了40287次。
我闻 如是·2024-02-04 12:34

“兴成长计划”心得体会

我是一名农村的小学教师，我感谢“兴成长计划”，这个互加计划专为各地教师定制的暑期公益课程培训计划，这项符合新时代教师的网络学习工程。
公主岭722韩晓亮·2024-02-04 11:31

onnx转换为rknn置信度大于1，图像出现乱框问题解决

前言环境介绍：1.编译环境Ubuntu18.04.5LTS2.RKNN版本py3.8-rknn2-1.4.03.单板迅为itop-3568开发板一、现象采用yolov5训练并将pt转换为onnx，再将onnx
zfenggo·2024-02-04 11:45

基于YOLOv8算法的照片角度分类项目实践

目录一、任务概述二、YOLOv8算法简介2.1算法改进2.2算法特点2.3网络结构2.4性能比较三、工程实践3.1安装算法框架库ultralytics3.2库存照片预处理3.2.1提取所有图片3.2.2
钱彬 (Qian Bin)·2024-02-04 11:33

使⽤COCO数据集训练YOLOX

(yolox)xuefei@f123:/mnt/d/BaiduNetdiskDownload/CV/YOLOX$lsLICENSEREADME.mdassetscheckpointsdemoexpsrequirements.txtsetup.pytoolsyoloxMANIFEST.inYOLOX_outputsbuilddatas
a flying bird·2024-02-04 11:01

YOLO部署实战（1）：YOLO数据集制作

FasterR-CNN，YOLO，SSD等目标检测网络所需要的数据集，均需要借此工具标定图像中的目标。生成的XML文件是遵循PASCALVOC的格式的。
马上到我碗里来·2024-02-04 11:01

YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读

YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读一、前言二、我的环境三、yolov5s.yaml源文件内容四、Parameters
Prime's Blog·2024-02-04 11:01

YOLOv5算法进阶改进（15）— 引入密集连接卷积网络DenseNet

前言：Hello大家好，我是小哥谈。DenseNet（密集连接卷积网络）是一种深度学习神经网络架构，它在2017年由GaoHuang等人提出。DenseNet的核心思想是通过密集连接（denseconnection）来促进信息的流动和共享。在传统的卷积神经网络中，每个层的输入只来自于前一层的输出。而在DenseNet中，每个层的输入不仅来自于前一层的输出，还来自于之前所有层的输出。这种密集连接的方
小哥谈·2024-02-04 11:30

网络基础知识

计算机网络学习的核心是网络协议的学习。网络协议是为进行数据交换而建立的规则，标准或约定。1.网络层次划分开放系统互联参考模型OSI/RM，将计算机网络体系结构的通信协议分为七层。
Xu_297c·2024-02-04 10:29

好父母智慧网络学习初级二期 李俊 坚持分享第56天 2021.2.10

好父母智慧网络学习初级二期李俊坚持分享第56天2021.2.10孩子在情绪状态差的时候，他是无法学习的，学不进去。无论是你说他让他情绪差，还是家长天天吵架让他情绪差，只要他心情差，就学不下去。
世因你而美丽·2024-02-04 07:56

晨间日记第116天

成为国学家庭教育践行分享者目标2:坚持锻炼身体，艾灸自然养生目标3:学习能力训练本月重要成果--8月份1:参加学习九商三能广州动能营2:整理完善经典进班级的学期方案活动3:坚持三伏灸今日番茄钟读经典:137阅读：网络学习
张利平专注国学教育139876·2024-02-04 04:57

Python GCN、GAT、MP等图神经网络学习，从入门全面概述和讲解GNN，入门到精通图神经网络

1.图的分类：1.1根据边的方向性：有向图（DirectedGraph）：图中的边具有方向性，表示节点之间的单向关系。例如，A指向B的边表示节点A指向节点B。无向图（UndirectedGraph）：图中的边没有方向性，表示节点之间的双向关系。例如，A和B之间的边表示节点A和节点B之间存在连接关系。1.2根据边的是否具有权重：加权图（WeightedGraph）：图中的边具有权重，表示节点之间的强
医学小达人·2024-02-04 03:14

《基于小组合作学习下学科与信息技术的融合研究》学习心得

又是一次网络学习，学习的是希沃学苑的直播，由冯光景老师为我们讲解《基于小组合作学习下学科与信息技术的融合研究》。
朱卉大余水小·2024-02-04 01:36

结束语_从困惑到启动

附，部分网络学习资料《计算机网络*自顶向下方法》《TCP/IP详解*卷一》左耳
【随风飘流】·2024-02-04 01:26

Codeforces Gym 100733A Shitália 计算几何

cid=88994#problem/ADescriptionAftersuddenlybecomingabillionaire,ShiadoptedYOLOashismottoanddecidedtobuyasm
weixin_34075268·2024-02-04 00:52

留给家长的作业

为了强化广大青年学习爱国的热情，为了落实区共青团“青年大学习”网络学习的效率，学校布置班主任，号召学生家长一起参与进来，学习提高，提升效率，一举两得。
孤心如水·2024-02-03 23:08

晨间日记第105天

成为国学家庭教育践行分享者目标2:坚持锻炼身体，艾灸自然养生目标3:学习能力训练本月重要成果--8月份1:参加学习九商三能广州动能营2:整理完善经典进班级的学期方案活动3:坚持三伏灸今日番茄钟读经典:137阅读：《打开幸福之门》网络学习
张利平专注国学教育139876·2024-02-03 23:43

LLM App SDK：LangChain vs. LlamaIndex

NSDT工具推荐：Three.jsAI纹理开发包-YOLO合成数据生成器-GLTF/GLB在线编辑-3D模型格式在线转换-可编程3D场景编辑器-REVIT导出3D模型插件-3D模型语义搜索引擎-
新缸中之脑·2024-02-03 20:28

网络空间，信息素养提升的一扇窗口——乐平市校长信息化领导力提升培训受邀即兴讲话

我们今天讲课是依托国家数字教育资源公共服务体系，组织广大师生开通实名制网络学习空间，促进网络学习空间与物理学习空间的融合互动。
蒋铭国江西乐平·2024-02-03 18:53

基于YOLOv7算法的高精度实时海上船只目标检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv7）

摘要：基于YOLOv7算法的高精度实时海上船只目标检测系统可用于日常生活中检测与定位海上船只目标，此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出
BestSongC·2024-02-03 17:57

基于YOLOv8的船舶目标检测系统（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，2024
AI小怪兽·2024-02-03 17:26

计算机设计大赛 深度学习 python opencv 火焰检测识别

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·2024-02-03 16:31

工作实例 | 最快的学习不来自于书本？

图片来源于网络学习应该是个不拘泥于形式的习惯。校园时代，学习大多是上课、看书、做作业。
和水清一起橙长·2024-02-03 16:06

Colab平台使用（GPU、挂载、tf版本、运行py脚本、设置点击脚本）

重点：选择GPU、挂载谷歌云端、选择tf版本、运行py脚本、设置点击不断连脚本针对yolo模型的训练谷歌云端上传项目打开谷歌云端，类似百度网盘上传本地的项目到云端创建colab笔记本进入想保存Notebook
土Bo鼠·2024-02-03 13:39

[图像算法]-(yolov5.train)-GPU架构中的半精度fp16与单精度fp32计算

GPU架构中的半精度与单精度计算  由于项目原因，我们需要对darknet中卷积层进行优化，然而对于像caffe或者darknet这类深度学习框架来说，都已经将卷积运算转换成了矩阵乘法，从而可以方便调用cublas库函数和cudnn里tiling过的矩阵乘。  CUDA在推出7.5的时候提出了可以计算16位浮点数据的新特性。定义了两种新的数据类型half和half2.之前有师弟已经DEMO过半精度
蒸饺与白茶·2024-02-03 13:54

计算机视觉实战项目4（单目测距与测速+摔倒检测+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+行人车辆计数+动物识别等）

基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统摘要：无人机技术的快速发展和广泛应用给社会带来了巨大的便利，但也带来了一系列的安全隐患。
阿利同学·2024-02-03 10:03

在树莓派下使用NCNN部署YOLOv5-lite

在树莓派下使用NCNN部署YOLOv5-lite前置的开发环境操作可以先看这篇文章：树莓派下部署NCNN_树莓派部署神经网络我这里的yolov5-lite的param文件和bin文件是参考这个github
TTao9·2024-02-03 09:12

YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection

Experiments2.1ImplementationDetails2.2Pre-training2.3AblationExperiments2.3.1预训练数据2.3.2对RepVL-PAN的消融研究2.3.3文本编码器2.4Fine-tuningYOLO-World2.5Open-VocabularyInstanceSegmentation2.6Vis
猛码Memmat·2024-02-03 09:41

计算机设计大赛 深度学习 YOLO 实现车牌识别算法

文章目录0前言1课题介绍2算法简介2.1网络架构3数据准备4模型训练5实现效果5.1图片识别效果5.2视频识别效果6部分关键代码7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于yolov5的深度学习车牌识别系统实现该项目较为新颖
iuerfee·2024-02-03 07:20

YOLO部署实战（2）：使用OpenCV优化视频转图片流程并设置帧数

在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个强大的开源库，它为处理图像和视频提供了丰富的工具和功能。本文将介绍如何使用OpenCV将视频文件转换为一系列图片，并演示如何通过设置转换的帧数来优化这一过程。1Win10配置OpenCV在Windows操作系统上安装OpenCV可以通过以下步骤完成。请注意，这里提供的是基于OpenCV4.x版本的安装步骤。如果有新版本发布，建议查阅官方文档以获取最新信
马上到我碗里来·2024-02-03 07:31

吴恩达coursera机器学习个人向笔记——9章神经网络学习

文章目录课时62非线性假设09:36课时63神经元与大脑07:47课时64模型展示Ⅰ12:01课时65模型展示Ⅱ11:46课时68例子与直觉理解Ⅰ07:15课时70例子与直觉理解Ⅱ10:20课时71多元分类03:51课时62非线性假设09:36对图1那样的作分类，逻辑斯蒂回归中，只要g(θ转X)中的(高次)项足够多，就一定能找出边界但这是2个特征的情况如果有100个特征，二次交叉项会将近5000个
选西瓜专业户·2024-02-03 06:31

【RT-DETR有效改进】利用YOLO-MS的MSBlock模块改进ResNet中的Bottleneck（RT-DETR深度改进）

欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块)，我们将其用于替换我们
Snu77·2024-02-03 02:26

毕业设计：YOLOv8车牌识别系统 深度学习 LPRNet算法 pytorch 大数据 （源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python3.8YOLOv8深度学习LPRNet算法pytorch项目介绍：基于YOLOv8+LPRNet进行车牌检测
q_3548885153·2024-02-03 01:36

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

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

GEDepth：Ground Embedding for Monocular Depth Estimation

出发点与动机相机的外参告诉了相机在世界坐标系下的位置信息，那么可以用这个外参构建一个地面基础深度作为先验，后续只需要在这个地面基础深度先验基础上添加offset就可以得到结果深度，这样可以极大简化深度估计网络学习的难度
m_buddy·2024-02-02 20:25

CV案例解析：YOLO——从v1到v5

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
CV案例精选·2024-02-02 18:51

Yolo v8 进行对象数量统计示例

Yolov8进行对象数量统计示例示例代码fromultralyticsimportYOLOfromultralytics.solutionsimportobject_counterimportcv2defobject_count_test
野生绿箭侠·2024-02-02 16:02

AI助力农作物自动采摘，基于YOLOv7【tiny/l/x】不同系列参数模型开发构建作物生产场景下番茄采摘检测计数分析系统

去年十一那会无意间刷到一个视频展示的就是德国机械收割机非常高效自动化地24小时不间断地在超广阔的土地上采摘各种作物，专家设计出来了很多用于采摘不同农作物的大型机械，看着非常震撼，但是我们国内农业的发展还是相对比较滞后的，小的时候拔草是一个人一列蹲在地里就在那埋头拔草，不知道什么时候才能走到地的尽头，小块的分散的土地太多基本上都是只能人工手工来取收割，大点的连片的土地可以用收割机来收割，不过收割机基
Together_CZ·2024-02-02 16:59

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

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
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

基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建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应用开发最新的YOLOv8检测模型，来实现大规模鸟类目标的细粒度检测识别
Together_CZ·2024-02-02 16:08

7组刘永梅弯柳树下村第二期网络学习日志总节

丨读诵《弟子规》七遍，《清静经》《礼记学记》巜朱子治家格言》，巜了凡四训》改过之法谦德之效各一遍2背诵巜浪淘沙北戴河》3抄《清静经》巜浪淘沙北戴河》各一篇上午参加直播学习，观看细讲巜弟子规》第十二集并作笔记下午观看细讲巜弟子规》第十三集并作笔记参加快而美书院学习写字并交作业成长与感悟今天学习了细讲弟子规第12，13集，弟子规是照妖镜，也是显圣镜，如何让一个人不会被坏习惯牵着走，从小教好，从小有志向
刘永梅1·2024-02-02 14:16

yolov8训练自己的关键点检测模型

参考：https://blog.csdn.net/weixin_38807927/article/details/135036450标注数据集安装labelmepipinstalllabelme-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple如果报错$labelme2024-01-3103:16:20,636[INFO]__init__:get_config:6
翟羽嚄·2024-02-02 14:49

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

1.拉取代码创建环境执行nvidia-smi验证cuda环境是否可用；拉取官方代码；clone官方代码仓库gitclonehttps://github.com/WongKinYiu/yolov7；从main
斜月三星0727·2024-02-02 14:43

【深度学习】基于PyTorch架构神经网络学习总结（基础概念&基本网络搭建）

nn.Module的使用利用PyTorch架构使用神经网络模型时，一般是利用torch.nn函数自定义神经网络框架|官方示例：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,20,5)self.
hi_ly_51·2024-02-02 13:25

YOLO系列详解（YOLO1-YOLO5）

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列是一组流行的实时对象检测算法，它们因其速度快和准确率高而闻名。
终将老去的穷苦程序员·2024-02-02 13:44
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