YOLO芒果全系列改进第3页

【ai】mocap：conda 安装python3.8+ cuda+ pytorch+torchaudio、torchvision

安装pytorch就是会带上cudacudnn啥的pytorch【ai】tx2nx：安装torch、torchvisionforyolov5这里就发现pytorch和torchvision有依赖关系的，

等风来不如迎风去·2025-03-21 05:41

洛谷每日1题-------Day25__P1424 小鱼的航程（改进版）

题目描述有一只小鱼，它平日每天游泳250公里，周末休息（实行双休日)，假设从周x开始算起，过了n天以后，小鱼一共累计游泳了多少公里呢？输入格式输入两个正整数x,n，表示从周x算起，经过n天。输出格式输出一个整数，表示小鱼累计游泳了多少公里。输入输出样例输入#1复制310输出#1复制2000说明/提示数据保证，1≤x≤7，1≤n≤106。题解#includeusingnamespacestd;int

__雨夜星辰__·2025-03-21 04:08

多家车企接入DeepSeek，AI汽车战争爆发，谁站上风口，谁会下牌桌？

其中东风汽车宣布旗下自主品牌已完成DeepSeek全系列大语言模型接入工作，并将于近期陆续搭载应用于包括东风岚图、东风猛士、东风奕派、东风风神、东风纳米在内的东风自主品牌车型。

高工智能汽车·2025-03-21 04:35

DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK

【DeepLabv3+改进专栏！探索语义分割新高度】你是否在为图像分割的精度与效率发愁？

AICurator·2025-03-21 03:01

重构革命：如何通过C#代码优化实现软件的华丽转身

本文将深入探讨C#代码重构的最佳实践，帮助开发者掌握这一技能，在不改变外部行为的前提下对内部实现进行改进，使程序更加健壮、灵活且易于扩展。一、1.1为什么需要重构？当一个项目随着时间推移而不断增长时

墨夶·2025-03-21 00:38

YOLO11改进-模块-引入频率谱动态聚合模块FSDA 去除噪声

本文将其与YOLOv11相结合，增强YO

一勺汤·2025-03-20 22:46

YOLO魔改之频率分割模块（FDM）

深度学习方法，如FasterR-CNN和YOLO系列，已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略，通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。

清风AI·2025-03-20 21:11

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别（续）

目录3.2实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析3.4基于卷积神经网络的目标识别算法3.4.1卷积神经网络的基本理论3.4.2卷积神经网络框架设计3.4.3实验及结果分析基于图像的目标检测算法4.1目标检测算法一般流程4.2典型目标检测算

林聪木·2025-03-20 21:35

Python 的 ultralytics 库详解

ultralytics是一个专注于计算机视觉任务的Python库，尤其以YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型为核心，提供了简单易用的接口，支持目标检测、实例分割、姿态估计等任务。

白.夜·2025-03-20 17:40

指令系统和计算机体系结构——一文解析冯·诺依曼架构

文章目录一、核心思想二、核心组成部分1.中央处理器（CPU）2.内存（Memory）3.输入/输出（I/O）设备4.总线（Bus）三、工作流程四、冯·诺依曼架构的局限性五、现代计算机的改进1.流水线技术

点滴汇聚江河·2025-03-20 16:30

使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）

2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-20 12:28

C++20 新特性全面解析：从概念到协程的编程革命

一、引言：C++20的里程碑意义2020年发布的C++20标准被公认为继C++11之后最重要的版本更新，带来了4大核心特性和20+项重大改进。

小乌龟登顶记·2025-03-20 08:19

uni-app全局弹窗的实现方案

背景为了解决uni-app任意位置出现弹窗解决方案一、最初方案受限于uni-app调用组件需要每个页面都引入注册才可以使用，此方案繁琐，每个页面都要写侵入性比较强二、改进方案app端：新建一个页面进行跳转

-Dayer-·2025-03-20 06:36

智慧城市道路防护栏破损缺陷检测数据集VOC+YOLO格式6939张3类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：6939标注数量(xml

FL1623863129·2025-03-20 06:05

SMOTE算法的改进与扩展

一、SMOTE的改进算法1、Boderline-SMOTE只考虑分布在分类边界附近的少数类样本，并将其作为根样本首先通过k-NN方法将原始数据中的少数类样本划分成“Safe”、“Danger”和“Noise

Java 第一深情·2025-03-20 06:33

将 VOC 格式 XML 转换为 YOLO 格式 TXT

目录1.导入必要的模块2.定义类别名称3.设置文件路径完整代码1.导入必要的模块importosimportxml.etree.ElementTreeasETos：用于文件和目录操作，例如创建目录、遍历文件等。xml.etree.ElementTree：用于解析XML文件，从中提取信息。2.定义类别名称class_names=['nest','balloon','kite','trash']这是一

JeJe同学·2025-03-20 04:18

MySQL 8主从复制配置最佳实践

1.2MySQL8主从复制的新特性概述MySQL8引入了多项改进，包括：GTID（全局事务标识符）：简化复制配置和管理。半同步复制：提高数据一致性。

随风九天·2025-03-20 04:17

信创系统安全优化与持续改进策略有哪些？

信创系统（信息技术应用创新系统）的安全优化与持续改进是保障国产化技术生态安全可靠运行的关键。

weixin_37579147·2025-03-19 23:37

PyCINRAD读取探测中心天气雷达拼图系统v3产品

作为一个开源项目，PyCINRAD对所有用户免费开放，鼓励社区贡献和改进。据悉已遍布CMA的各个系统角落。PyCINRAD官网https://p

pysoer·2025-03-19 22:28

分布式事务3PC解决了2PC哪些问题？

三阶段提交（3PC，Three-PhaseCommit）是对二阶段提交（2PC，Two-PhaseCommit）的改进，旨在解决2PC的一些固有缺陷，特别是在分布式系统中的容错性和性能问题。

java干货仓库·2025-03-19 21:50

PDCA循环：从目标设定到持续改进的流程图

通过图形天下的关系数据可视化，PDCA循环关系清晰地展现了从目标设定到改进措施的动态流程。

·2025-03-19 21:56

告别繁琐！5分钟搞定Linux上MySQL 8安装，小白也能轻松上手！

MySQL8引入了许多新特性和性能改进，因此在Linux服务器上安装MySQL8是一个常见的需求。本文将指导大家如何在Linux系统上安装MySQL8，并假设已经完成了安装过程。

IT_狂奔者·2025-03-19 18:55

Yolov8训练自己的数据集(脱离ultralytics库)

爱吃肉的鹏·2025-03-19 17:22

基于android平台的斗地主AI

本软件是基于android平台的斗地主AI，我们在源代码的基础之上，旨在改进AI的算法，使玩家具有更丰富的体验感，让NPC可以更为智能。

清源Eamonmon·2025-03-19 16:09

如何改进Mybatis的xml自定义sql

如何改进Mybatis的xml自定义sqlmybatis的用法：a)使用动态SQL最常见情景是根据条件包含where子句的一部分。

abckingaa·2025-03-19 15:37

【从零开始学习计算机科学】软件工程（四）结构化需求分析与面向对象需求分析

从零开始学习计算机科学】软件工程（四）结构化需求分析与面向对象需求分析结构化需求分析数据模型E-R图基于E-R图的建模过程功能模型分层DFD简介基于DFD的建模原则DFD建模流程DFD的建模中的核心过程分层DFD的改进

贫苦游商·2025-03-19 12:13

使用 jQuery 实现一键复制功能

本文将详细讲解如何实现一键复制功能，并通过代码优化和用户体验改进，确保功能的稳定性和易用性。

几度泥的菜花·2025-03-19 11:31

PyCharm 2024.1最新变化

增强的调试功能：PyCharm2024.1改进了调试器，增加了更多的调试选项和功能。现在，开发人

望舒巴巴·2025-03-19 11:00

标签转换脚本 - VOC格式转COCO格式，即voc2coco，xml2json 附VOC及COCO标签格式详解

专栏目录：YOLO训练/写作脚本目录一览|涉及标签转换、数据扩充、热力图、感受野、精度曲线、数量统计等近百个脚本文件专栏地址：YOLO训练/写作脚本——丰富文章内容，增强实验信服力，助力发文！！！

Limiiiing·2025-03-19 04:57

标签转换脚本 - VOC格式转YOLO格式，即voc2yolo，xml2txt 附VOC及YOLO标签格式详解

前言本文的脚本功能为将VOC数据集的标签文件xml转成YOLO的标签文件，指定自己的VOC数据集的标签文件路径后，可一键运行转成YOLO的标签文件。

Limiiiing·2025-03-19 04:26

数据集格式转换——json2txt、xml2txt、txt2json【复制就能用】

kay_545·2025-03-19 04:25

《A++ 敏捷开发》- 19 协作改进整个系统

“专注用户，从顾客的角度生产产品。”某次现场培训，我分享了丰田汽车故事后，请学员分组讨论，写出对工作最有帮助的3条。以上是某组的第一条，我请他们解释说明。“我是做开发的，反思时发现其实不清楚我的工作对客户有什么作用。”一位年轻的编码人员说。因为编码工作大部分都是由产品经理或项目经理过滤后分配，所以如果你随便问身边的编码人员，70-80%的可能不知道用户为什么要这样做，要开发的功能有什么价值。这位年

EdmondSung·2025-03-19 02:12

C/C++高效编译工具ccache

ccache的基本原理是通过将头文件高速缓存到源文件之中而改进了构建性能，因而通过减少每一步编译时添加

工头阿乐·2025-03-19 02:08

yolo模型coco数据集详解

深度学习文章目录深度学习前言前言instances_train2017.json和instances_val2017.json文件均分为五大部分，这五部分对应的关键字分别为info、licenses、images、annotations、categories。{"info":info,"licenses":[license1,license2,license3,...],"images":[ima

工头阿乐·2025-03-19 02:38

基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类（matlab代码）

目录1主要内容聚类中心选取步骤核方法2部分代码3程序结果4程序链接1主要内容程序复现文献《基于机器学习的短期电力负荷预测和负荷曲线聚类研究》第三章《基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类》模型，该方法不止适用于负荷聚类

电力程序小学童·2025-03-19 00:55

《基于机器学习的负荷曲线聚类算法对比与改进：K-L-isodata的创新性研究》

基于机器学习的负荷曲线聚类包括kmeansisodata和改进的L-isodata以及在其基础上再次进行改进的K-L-isodata(有创新性)，四者通过评价指标进行了对比精品代码可修改性极高有参考文献

TWHiwhjig·2025-03-19 00:52

Ultralytics包引起的编码报错问题

安装完Ultralytics包后，加载YOLO相关模型，执行报错：UnicodeEncodeError:'gbk'codeccan'tencodecharacter'\u0467'inposition3

Xylokrysen·2025-03-18 20:28

《AI大模型趣味实战》 No3：快速搭建一个漂亮的AI家庭网站-相册/时间线/日历/多用户/个性化配色/博客/聊天室/AI管家(下)

V1.3版本对AI管家模块进行了全面升级，包括使用更快速的GLM-4-Flash模型、优化语音交互体验、改进用户界面以及增强系统稳定性。本文详细解析了这些改进的技术实现，包括语音识别与合成

带娃的IT创业者·2025-03-18 17:38

Vue源码深度解析：从2.x到3.x的架构演进与核心原理剖析

Vue源码深度解析：从2.x到3.x的架构演进与核心原理剖析一、框架演变：从Vue2到Vue3的跨越1.1革命性升级Vue3的发布标志着前端框架进入新纪元，其核心改进体现在三个方面：性能飞跃：包体积减少

旧味清欢|·2025-03-18 17:33

前端面试：如何标准化处理线上用户反馈的问题？

在前端开发中，标准化处理线上用户反馈的问题是确保持续改进产品质量和用户体验的重要步骤。以下是一个有效的标准化处理流程，结合实际工作经验，以便更好地收集、分析和解决用户反馈问题。

returnShitBoy·2025-03-18 17:02

yolov4

V4贡献：亲民政策，单GPU就能训练的非常好，接下来很多小模块都是这个出发点两大核心方法，从数据层面和网络设计层面来进行改善消融实验，感觉能做的都让他给做了，这工作量不轻全部实验都是单GPU完成，不用太担心设备了Bagoffreebies(BOF)只增加训练成本，但是能显著提高精度，并不影响推理速度数据增强：调整亮度、对比度、色调、随机缩放、剪切、翻转、旋转网络正则化的方法：Dropout、Dro

zzh-·2025-03-18 16:28

【保姆级视频教程（一）】YOLOv12环境配置：从零到一，手把手保姆级教程！| 小白也能轻松玩转目标检测！

【2025全站首发】YOLOv12环境配置：从零到一，手把手保姆级教程！|小白也能轻松玩转目标检测！

一只云卷云舒·2025-03-18 16:56

yolov8的第一次实验报告

数据集数据集名称:[datasets]数据集大小:[2.68Gb]数据集描述:[数据集主要分两个类别：zdjy_ld,zdjy_gd]注释：占道经营流动，占道经营固定3.模型配置3.1基础配置·模型类型:YOLOv8

算法宇宙·2025-03-18 16:55

YOLOv8n-OBB使用C#在windows10进行部署（CPU）

1.训练YOLOv8-OBB模型1.1数据集制作所用标注工具：X-AnyLabeling下载链接：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases/download

cd_Ww777·2025-03-18 15:21

C#学习笔记（3）：调用YOLOv8

最近做的项目需要C#编写上位机程序，同时也要使用yolo进行深度学习检测。

playerofIE·2025-03-18 15:50

YOLOv8 的简介及C#中如何简单应用YOLOv8

YOLOv8是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列中的最新版本，是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称，广泛应用于实时应用程序中。

码上有潜·2025-03-18 14:46

Yolov11目标检测(ultralytics)

Yolov11目标检测（ultralytics）1.克隆仓库2.安装环境依赖3.训练、验证、推理以及onnx模型导出1.克隆仓库从官网下载Yolov11到本地。

@M_J_Y@·2025-03-18 13:02

使用 labelImg 制作YOLO系列目标检测数据集（

输出格式部分，目前LabelImg支持YOLO和PascalVOC2种格式，前者标签文件后缀是.txt件，而后者标签文件后缀是.xml件。

2401_89791028·2025-03-18 10:40

Adobe全系列软件的5个冷门技巧

我们可以通过教育邮箱，学生和教职员工可以免费获取Adobe全系列软件，包括一些收费软件。

reddingtons·2025-03-18 09:56

LeetCode 第6题：Z字形变换（Python3解法）

文章目录1：问题描述2：问题分析2.1时间复杂度和空间复杂度2.2二维矩阵2.2.1构建矩阵2.2.2判断位置2.2.3边界2.2.4代码2.3改进的二维矩阵2.3.1代码2.4构造法2.4.1代码1：

little student·2025-03-18 07:11

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