YOLO高级篇

PaddleDetection学习1——使用Paddle-Lite在 Android 上实现实时的目标检测功能

AndroidStudio1.1.1安装JAVAJDK1.1.2AndroidStudio安装步骤1.1.3AndroidStudio配置NDK1.2Android手机2部署步骤2.1下载Paddle-Lite-Demo2.2打开yolo_detection_demo
waf13916·2024-01-18 08:16

基于yolov5的PCB缺陷检测

1.简述基于图像识别技术实现自动印刷电路板（PCB）缺陷检测，具有高效、准确、可靠、自动化程度高和可扩展性强等优点，大大提高了检测效率，节省了人力成本。传统的检测方法通常需要大量的人力和时间，并且容易受到环境、工人技能和疲劳等因素的影响，而基于图像识别的缺陷检测方法可以实现自动化的缺陷检测，无需人工干预，提高了生产效率。此外，图像识别技术可以通过不断的学习和训练，不断完善自身的识别能力，适应更多的
liguiyuan112·2024-01-18 07:14

YOLO目标检测——PCB缺陷数据集下载分享【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

生产线的自动化检测、以及产品可靠性验证等方面数据集说明：PCB缺陷检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富标签说明：使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo
YOLO数据集工作室·2024-01-18 07:10

基于RK3399+YOLO目标检测人工智能图像系统设计

随着5G通信技术的大范围普及，传统的目标检测系统已经不再能满足如今步入智能化的各行各业的需求。消费者对以往依靠机器学习的传统目标检测系统提出了更高的要求，相关的生产企业也开始向智能化和低功耗化过渡。其中如何将图像增强技术、目标检测技术与神经网络相结合，移植到便携的嵌入式平台已经成为了如今开发人员研究的热点。本课题设计了一种基于异构处理器的目标检测系统，可以针对一些目标物体密集的特定环境下可以对目标
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2024-01-18 07:08

yolo使用tensorboard查看训练过程

#tensorboard--logdir="绝对路径"tensorboard--logdir="D:\Learning\PycharmProjects\yolov8\ultralytics-main\runs
爱编码的小陈·2024-01-18 07:15

大创项目推荐 深度学习的口罩佩戴检测 - opencv 卷积神经网络 机器视觉 深度学习

文章目录0简介1课题背景2口罩佩戴算法实现2.1YOLO模型概览2.2YOLOv32.3YOLO口罩佩戴检测实现数据集2.4实现代码2.5检测效果3口罩佩戴检测算法评价指标3.1准确率（Accuracy
laafeer·2024-01-18 07:44

助力工业焊缝质量检测，YOLOv7【tiny/l/x】不同系列参数模型开发构建工业焊接场景下钢材管道焊缝质量检测识别分析系统

焊接是一个不陌生但是对于开发来说相对小众的场景，在我们前面的博文开发实践中也有一些相关的实践，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：《轻量级模型YOLOv5-Lite基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程
Together_CZ·2024-01-18 07:43

助力工业焊缝质量检测，YOLOv3开发构建工业焊接场景下钢材管道焊缝质量检测识别分析系统

焊接是一个不陌生但是对于开发来说相对小众的场景，在我们前面的博文开发实践中也有一些相关的实践，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：《轻量级模型YOLOv5-Lite基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程
Together_CZ·2024-01-18 07:43

探索工业智能检测，基于轻量级YOLOv5s开发构建焊接缺陷检测识别系统

首先看下效果图：接下来看下数据集情况：YOLO格式标注文件如下所示：VOC格式标注文件如下所示：这里共有10种缺陷类别，如下：0:chongkong1:h
Together_CZ·2024-01-18 07:13

探索工业智能检测，基于轻量级YOLOv8开发构建焊接缺陷检测识别系统

焊接缺陷相关的开发实践在前面的博文中已经有所涉及了，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：《探索工业智能检测，基于轻量级YOLOv5s开发构建焊接缺陷检测识别系统》将智能模型应用和工业等领域结合起来是有不错市场前景的
Together_CZ·2024-01-18 07:13

YOLOv7姿态估计pose estimation(姿态估计-目标检测-跟踪)

YOLOv7姿态估计（poseestimation）是一种基于YOLOv7算法的姿态估计方法。该算法使用深度学习技术，通过分析图像中的人体关键点位置，实现对人体姿态的准确估计。
毕设阿力·2024-01-18 07:10

助力工业焊缝质量检测，基于YOLOv8【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业焊接场景下钢材管道焊缝质量检测识别分析系统

焊接是一个不陌生但是对于开发来说相对小众的场景，在我们前面的博文开发实践中也有一些相关的实践，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：《轻量级模型YOLOv5-Lite基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程
Together_CZ·2024-01-18 07:08

yolov7混淆矩阵

测试部分代码importargparseimportjsonimportosfrompathlibimportPathfromthreadingimportThreadimportnumpyasnpimporttorchimportyamlfromtqdmimporttqdmfrommodels.experimentalimportattempt_loadfromutils.datasetsimp
沐雲小哥·2024-01-18 06:11

Yolov8_使用自定义数据集训练模型1

前面几篇文章介绍了如何搭建Yolov8环境、使用默认的模型训练和推理图片及视频的效果、并使用GPU版本的torch加速推理、导出.engine格式的模型进一步利用GPU加速，本篇介绍如何自定义数据集，这样就可以训练出识别特定物体的模型
PWRJOY·2024-01-18 06:34

[C#]winform部署官方yolov8-rtdetr目标检测的onnx模型

【官方框架地址】https://github.com/ultralytics/ultralytics【算法介绍】RTDETR，全称“Real-TimeDetectionwithTransformerforObjectTrackingandDetection”，是一种基于Transformer结构的实时目标检测和跟踪算法。它在目标检测和跟踪领域中具有广泛的应用，尤其是在需要实时处理和高准确率的场景中
FL1623863129·2024-01-18 06:34

YoloV8改进策略：Agent Attention|Softmax与线性注意力的融合研究|有效涨点|代码注释与改进|全网首发（唯一）

摘要涨点效果：在我自己的数据集上，mAP50由0.986涨到了0.991，mAP50-95由0.737涨到0.753，涨点明显！本文提出了一种新型的注意力机制——AgentAttention，旨在平衡计算效率和表示能力。该机制在传统的注意力模块中引入了额外的agenttokensA，这些agenttokens首先为querytokensQ聚合信息，然后将其广播回Q。由于agenttokens的数量
静静AI学堂·2024-01-18 06:32

C# OpenCvSharp DNN FreeYOLO 人脸检测&人脸图像质量评估

目录效果模型信息yolo_free_huge_widerface_192x320.onnxface-quality-assessment.onnx项目代码frmMain.csFreeYoloFaceFaceQualityAssessment.cs
乱蜂朝王·2024-01-18 06:59

yolov5s.yaml 文件解读

#YOLOv5byUltralytics,AGPL-3.0license#Parametersnc:81#numberofclassesdepth_multiple:0.33#modeldepthmultiplewidth_multiple
风筝超冷·2024-01-18 04:08

python的xml转txt(linux)

importosfromglobimportglobimportxml.etree.ElementTreeasETxml_dir=r'D:\llq\yolov5-master\yolov5-master
New___dream·2024-01-17 21:25

跟我学c++高级篇——基础类型和POD结构体反射

一、基础类型反射在前面以枚举体和函数进行了反射的实践，在其中也提到过，其实更应该进行反射的是类（结构体）。毕竟现在以面向对象编程基本已经普及，类（结构体）的应用几乎已经是无法避免的。所以对类（后面再提到类即包含结构体）的反射，其实应用的范围会更大。对基础类型和POD类型的结构体进行反射，一般就是下面的情况：1、对名称进行反射来动态获取和创建对象2、对结构体变量的反射这里只是POD类型的结构体，复杂
fpcc·2024-01-17 18:32

CMake入门教程【高级篇】创建自定义目标add_custom_target

1.概述信息add_custom_target命令在CMake中用于创建一个不生成任何输出文件的自定义目标。这个命令非常有用，尤其是当你需要执行非构建任务时，比如清理操作、生成文档或运行一些自定义的脚本。
编程小鱼酱·2024-01-17 18:30

YOLOv5改进 | 检测头篇 | ASFFHead自适应空间特征融合检测头（全网首发）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用ASFF改进YOLOv5的检测头形成新的检测头Detect_ASFF，其主要创新是引入了一种自适应的空间特征融合方式，有效地过滤掉冲突信息，从而增强了尺度不变性
Snu77·2024-01-17 17:26

yolov5 主要流程

1.介绍本文包含了有关yolov5目标检测的基本流程，包括模型训练与模型部署，旨在帮助小伙伴们建立系统的认知YOLO是"Youonlylookonce"的首字母缩写，是一个开源软件工具，它具有实时检测特定图像中物体的高效能力
isserendipity·2024-01-17 17:47

YOLOv5改进系列（26）——添加RFAConv注意力卷积（感受野注意力卷积运算）

【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制YOLOv5改进系列（2）——添加CBAM注意力机制YOLOv5
路人贾'ω'·2024-01-17 14:31

ADA-YOLO：YOLOv8+注意力+Adaptive Head，mAP提升3%

为了解决这个问题，作者提出了一种名为ADA-YOLO的轻量级但有效的医学目标检测方法，该方法将注意力机制与YOLOv8架构相结合。作者提出的这种方法通过自适应头模
AI追随者·2024-01-17 13:00

开发者实战 | 基于 C# 和 OpenVINO™ 2023.0部署 YOLOv8 全系列模型

颜国进飞桨开发者技术专家(PPDE)，OpenVINOSharp工具包作者，中国矿业大学硕士研究生文章指导：杨雪锋英特尔边缘计算创新大使，中国矿业大学副教授1基于C#和OpenVINO™2023.0部署YOLOv8
OpenVINO 中文社区·2024-01-17 12:59

C# OpenCvSharp DNN 部署yolov3目标检测

目录效果yolov3.cfg项目代码下载C#OpenCvSharpDNN部署yolov3目标检测效果yolov3.cfg[net]#Testing#batch=1#subdivisions=1#Trainingbatch
天天代码码天天·2024-01-17 12:57

【深度学习】Anaconda3 + PyCharm 的环境配置 5：手把手带你运行 predict.py 文件，史上最全的问题解决记录

GitHub-SZU-AdvTech-2022/213-Rethinking-Image-Restoration-for-Object-Detection相关文档：睿智的目标检测26：Pytorch搭建yolo3
作者正在煮茶·2024-01-17 11:23

windows环境下安装CUDA（用GPU训练Tensorflow-YOLOv3）

训练tensorflow-yolov3这个网络模型，图集400张，4个分类，要训练十多个小时才能看到检出效果，现在可以尝试使用GPU训练了。
dvlee1024·2024-01-17 11:47

【目标检测实验系列】YOLOv5模型改进：融入坐标注意力机制CA，多维度关注数据特征，高效涨点！（内含源代码，超详细改进代码流程）

1.文章主要内容本篇博客主要涉及坐标注意力机制CA结构融合到YOLOv5模型中。（通读本篇博客需要7分钟左右的时间）。2.详细代码改进流程2.1
弗兰随风小欢·2024-01-17 06:12

海思SD3403,SS928/926,hi3519dv500,hi3516dv500移植yolov7,yolov8（9）

上一节yolov8的训练已经完成了，现在要开始做模型的转换了，这里和yolov7方式相似，但是有一些差异，尤其是yolov7的不带NMS部分的输出顺序和yolov8的输出顺序与格式是有差异的。
LittroInno·2024-01-17 06:15

深度学习常见数据集格式解析

深度学习中常见的数据集格式（主流的目标检测网络要求的格式）主要分为VOC、COCO以及YOLO格式，但是不同的数据标注软件导出的标注格式可能不尽相同，所以我们需要了解不同数据格式的特点以及如何互相转化。
不想动脑筋的亮亮·2024-01-17 04:15

YOLOv7检测视频报错解决-module ‘cv2.cv2‘ has no attribute ‘CAP_PROP_ORIENTATION_META‘

项目地址：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases报错信息：module‘cv2.cv2’hasnoattribute‘CAP_PROP_ORIENTATION_META
erin_wu·2024-01-17 04:52

[软件工具][windows]yolov8自动标注工具自动打标签工具

软件截图如下：这个工具可以自动将图片识别为指定类别并保存为VOC格式xml文件，软件只支持官方80类别，您可以选择其中一部分或者一部分进行自动标注，标注的效果依据图片而定，通过自动标注您可以减少很多标注工作量，同时相比较于手动标注可以节约至少80%时间，自动标注完成后，我们只需要用labelImg打开重新审核，查缺补漏即可完成标注。十分方便，具体使用步骤如下：第一步：打开软件后选择图片所在路径以及
FL1623863129·2024-01-17 00:02

[C#]winform部署官方yolov8-obb旋转框检测的onnx模型

【官方框架地址】https://github.com/ultralytics/ultralytics【算法介绍】Yolov8-obb（YouOnlyLookOnceversion8withOrientedBoundingBoxes
FL1623863129·2024-01-17 00:02

YOLOv8训练自己的数据集

文章目录1.创建数据集文件结构数据集标注脚本分割数据集转换数据格式2.配置文件2.1数据集配置2.2选择需要的模型3.模型训练4.测试1.创建数据集环境：UltralyticsYOLOv8.0.230Python
李日音·2024-01-16 22:16

HackTheBox - Medium - Linux - Faculty

利用该库中的LFi会泄露一个密码，该密码可用于通过SSH以名为“gbyolo”的低级用户身份登录。用户“gbyolo”有权作为“developer”用户运行名为“meta-git”的“npm”包。
Sugobet·2024-01-16 22:09

linux高级篇基础理论十一（GlusterFS）

♥️作者：小刘在C站♥️个人主页：小刘主页♥️不能因为人生的道路坎坷,就使自己的身躯变得弯曲;不能因为生活的历程漫长,就使求索的脚步迟缓。♥️学习两年总结出的运维经验，以及思科模拟器全套网络实验教程。专栏：云计算技术♥️感谢CSDN让你我相遇！目录GFS简介1、GlusterFS特点：2、GFS术语3、GlusterFS的工作流程4、弹性HASH算法算法优点5、GFS的七种卷的类型：6、GFS多卷
小刘在C站·2024-01-16 18:09

linux高级篇基础理论十二（ 自动化运维工具Ansible ）

♥️作者：小刘在C站♥️个人主页：小刘主页♥️不能因为人生的道路坎坷,就使自己的身躯变得弯曲;不能因为生活的历程漫长,就使求索的脚步迟缓。♥️学习两年总结出的运维经验，以及思科模拟器全套网络实验教程。专栏：云计算技术♥️感谢CSDN让你我相遇！目录ansible是什么？使用者Ansible工具集作用对象Ansible初始环境Ansible配置ansible语法Ansible返回结果Ansible模
小刘在C站·2024-01-16 18:36

yolov8seg onnx推理

yolov8分割模型的后处理-分割输出解释输入：(1,3,640,640)输出：output[0](1,4+80+32=116,8080+4040+20*20=8400),output[1](1,32,160,160
Ctrl_Cver·2024-01-16 17:34

yolov7 onnx推理

环境介绍用的mmyolo0.6.0导出的yolov7，如果导出模型有问题，参考我之前的文章。我的数据集只有两个类别。下图是我模型的输入输出。
Ctrl_Cver·2024-01-16 17:04

coco标签处理

frompycocotools.cocoimportCOCOimportrandomimportcopyimportjson#原始的COCO标注文件路径original_annotations_path='/workspace/datasets/soccer6/yolo
Ctrl_Cver·2024-01-16 17:28

标准卷积、深度可分离卷积与GSConv，YOLOv8引入SlimNeck

摘要：目标检测是计算机视觉中一项重要的下游任务。对于嵌入式边缘计算平台来说，很难实现实时检测的要求，使用巨大的模型也是困难的。此外，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准确性。我们引入了一种新的轻量级卷积技术，GSConv，以减轻模型但保持准确性。GSConv在模型的准确性和速度之间实现了卓越的平衡。此外，我们提供了一种设计范式，即“slim-neck”，以实现更高的检测器计算成本
masterMono·2024-01-16 16:31

Go语言之高级篇beego框架之参数配置与路由配置

一、参数配置beego默认会解析当前应用下的conf/app.conf文件1.1、beego的参数配置appname=WEBhttpport=8080runmode=dev几种开发模式[dev]httpprot=8080[prod]httpport=8081[test]httpport=8082//备注：beego.AppConfig.String("dev::mysqluser")//dev标签
weixin_30521161·2024-01-16 15:28

人工智能任务4-读懂YOLOv5模型的几个灵魂拷问问题，深度理解 YOLOv5模型架构

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能任务4-读懂YOLOv5模型的几个灵魂拷问问题，深度理解YOLOv5模型架构。
微学AI·2024-01-16 14:15

yolov1：背景介绍与算法精讲

目录一、背景介绍1.1yolo发展历史1.2作者介绍二、算法精讲2.1预测阶段2.2训练阶段三、论文细节一、背景介绍  其实在写这篇博客的时候yolov1~yolov8的所有网络结构以及算法思想和源码都已经研究很久了
慕溪同学·2024-01-16 14:37

毕业设计-基于深度学习的输电线路电力铁塔识别系统 YOLO

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试
Krin_IT·2024-01-16 13:34

YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DySnakeConv改进检测头专用于分割的检测头（全网独家首发，Seg）

这种卷积方法的核心思想是，通过动态形状的卷积核来增强感知能力，针对管状结构的特征提取进行优化，所以将这个卷积针对于YOLOv8的分割头进行融合是非常合适的
Snu77·2024-01-16 13:47

YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientViT高效的特征提取网络完爆MobileNet系列(轻量化网络结构)

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是主干网络，一个名字EfficientViT的特征提取网络(和之前发布的只是同名但不是同一个)，其基本原理是提升视觉变换器在高效处理高分辨率视觉任务的能力。它采用了创新的建筑模块设计，包括三明治布局和级联群组注意力模块。其是一种高效率的特征提取网络训练速度非常快，推理速度也要比基础版本的要快，其效果完爆之前的MobileNetV3等轻量化网络模型。欢迎大家订阅本
Snu77·2024-01-16 13:17

YOLOv5姿态估计：HRnet实时检测人体关键点

今天来学习一下利用YOLOv5进行姿态估计，HRnet与SimDR检测图片、视频以及摄像头中的人体关键点，欢迎大家一起前来探讨学习~本文目录：一、项目准备1Pycharm中克隆github上的项目2.具体步骤
是Dream呀·2024-01-16 12:00
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