YOLOv5车牌识别实战教程第28页

YOLOv5 添加 OTA，并使用 coco、CrowdHuman数据集进行训练。

YOLO-OTA第一步：拉取YOLOv5的代码第二步：添加ComputeLossOTA函数第二步：修改train和val中损失函数为ComputeLossOTA函数1、在train.py中首先添加ComputeLossOTA

浅冲一下·2023-10-25 11:22

分库分表-ShardingSphere 4.x（1）

文章目录分库分表-ShardingSphere4.x（1）ShardingSphere概述Sharding-JDBC实战教程（上）Sharding-JDBC分库分表（⭐）必备环境（数据库和Spr

摸鱼打酱油·2023-10-25 07:07

分库分表-ShardingSphere 4.x（2）

文章目录分库分表-ShardingSphere4.x（2）ShardingSphere概述Sharding-JDBC实战教程（下）Sharding-JDBC广播表Config实体类ConfigM

摸鱼打酱油·2023-10-25 07:17

K3S 入门级实战教程，和 K8S 有何不同？

我们知道Kubernetes（或K8s）是用于管理容器化工作负载和服务的便携式开源平台。它有助于在集群中编排和管理pod中的应用程序。它还有效地改进了任务，例如重新部署的零停机时间或容器的自我修复。如果我们想在嵌入式系统中使用K8s，或者快速建立一个带有节点的本地Kubernetes集群，我们可能有必要试试K3s[1]。在本教程中，我们将讨论K3s的主要特性并制作一个简单的集群示例。2.K3s：轻

开源Linux·2023-10-25 04:30

订水商城H5实战教程-03用户协议

目录1创建页面2为文本组件增加事件3检查用户协议是否勾选最终效果我们上一篇介绍了打开首页时弹出登录窗口的功能，本篇我们实现一下用户协议。1创建页面功能是点击用户协议的时候打开具体的协议内容，需要先创建一个页面。打开自定义应用，点击新建页面的图标输入页面名称在页面里添加一个数据详情组件数据模型选择用户协议，数据筛选设置为协议名称等于用户协议然后清空数据详情的组件，我们添加一个富文本展示组件给内容属性

低代码布道师·2023-10-25 03:46

【教程】-在rknn-toolkit2模拟器中验证测试语义分割模型Yolov5-seg

yolov5下载地址：ultralytics/yolov5atv7.0(github.com)训练和如何导出ONNX这里就不说了，yolov5已经是非常成熟的算法了，网上有其数不清的教程，所以这里就不

计算机幻觉·2023-10-24 23:39

Jmeter接口测试、性能测试详细讲解+实战教程，堪称经典！

目录：导读1、接口简介2、接口测试简介3、环境搭建4、RESTful风格5、Json说明6、Jmeter简介7、Jmeter环境搭建8、Jmeter使用8.1Jmeter发GET请求8.2线程组8.2.1并发执行8.2.2顺序执行8.2.3线程组-Ramp-UpPeriod(insenconds)8.2.4线程组-循环次数8.2.5线程组-调度器8.2.6setUp和tearDown8.3POST

bug捕手·2023-10-24 22:38

YOLOv8优化：独家创新（Partial_C_Detect）检测头结构创新，实现涨点 | 检测头新颖创新系列

独家创新（Partial_C_Detect）检测头结构创新，适合科研创新度十足，强烈推荐Partial_C_Detect|亲测在多个数据集能够实现大幅涨点Yolov8魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5

AI小怪兽·2023-10-24 21:06

深度学习标注工具（包括自动标注）总结——持续更新

首次记录日期2023年10月24日名称导出格式支持形状地址1anylabeling支持yolov5和v8，自动标注的软件沿物体轮廓分割https://github.com/vietanhdev/anylabeling2RectLabel

大胡子大叔·2023-10-24 21:12

Nginx 实战教程

本篇博客我会演示日常的工作中，我们是怎么利用nginx部署项目的。我们以部署一套前后分离的项目为本次讲述的内容一、搭建后端项目创建一个最简单的springboot项目：只需要依赖一个web模块即可：提供一个api接口，可以获取服务端的主机地址和服务端口：@RestControllerpublicclassNginxControllerimplementsApplicationListener{pr

小钟不想敲代码·2023-10-24 20:58

YOLOv5/YOLOv7损失函数改进：SlideLoss创新升级，结合IOU动态调整困难样本的困难程度，提升小目标、遮挡物性能

Yolov5/Yolov7魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以

AI小怪兽·2023-10-24 19:32

肝了一周总结的SpringBoot实战教程，太实用了！

天天在用SpringBoot，但有些SpringBoot的实用知识点却不是很清楚！最近又对SpringBoot中的实用知识点做了个总结，相信对从Spring过渡到SpringBoot的朋友会很有帮助！前言首先我们来了解下为什么要有SpringBoot？Spring作为J2EE的轻量级代替品，让我们无需开发重量级的EnterpriseJavaBean（EJB），通过依赖注入和面向切面编程，使用简单的

macrozheng·2023-10-24 18:16

SpringBoot实战教程：SpringBoot 网抑云音乐项目开发及讲解

SpringBoot实战教程：SpringBoot网抑云音乐项目开发及讲解git地址：https://gitee.com/zhenghuanrong/wangyiyyun欢迎大家多多cloneANDstar

zhr2012236442·2023-10-24 18:45

SpringBoot实战教程：SpringBoot 停车场监控项目开发及讲解

SpringBoot实战教程：SpringBoot停车场监控项目开发及讲解git地址：https://gitee.com/zhenghuanrong/tingchechangback欢迎大家多多cloneANDstar

zhr2012236442·2023-10-24 18:45

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOv5的航拍图像旋转目标检测（下）

目录无边界问题的旋转框回归损失函数R-CIoULoss4.1现存的可缓解边界问题的损失函数4.1.1平滑交并比损失

林聪木·2023-10-24 13:39

YOLOv5独家最新改进《新颖高效AsDDet检测头》VisDrone数据集mAP涨点1.4%，即插即用｜检测头新颖改进，性能高效涨点

芒果汁没有芒果·2023-10-24 09:02

YOLOv7和YOLOv5对比

YOLOv7和YOLOv5是YOLO的不同版本，其中YOLOv7是较新的版本。在计算效率和精度方面，YOLOv7相对YOLOv5有所提升。

优游的鱼·2023-10-24 07:35

YOLOv5：修改backbone为SPD-Conv

YOLOv5：修改backbone为SPD-Conv前言前提条件相关介绍SPD-ConvYOLOv5修改backbone为SPD-Conv修改common.py修改yolo.py修改yolov5.yaml

FriendshipT·2023-10-24 07:57

Python合并同类别且相交的矩形框

FriendshipT·2023-10-24 07:57

YOLOv5/v7/v8改进实验（七）之使用timm更换YOLOv8模型主干网络Backbone篇

YOLO系列实验实战篇：YOLOv5/v7/v8改进实验（一）之数据准备篇YOLOv5/v7/v8改进实验（二）之数据增强篇YOL

w94ghz·2023-10-24 06:46

【大数据】Kafka 实战教程（二）

Kafka实战教程（二）1.下载2.安装3.配置4.运行4.1启动Zookeeper4.2启动Kafka5.第一个消息5.1创建一个Topic5.2创建一个消息消费者5.3创建一个消息生产者1.下载你可以在

G皮T·2023-10-24 05:55

YOLOv5项目实战（1）— 如何去训练模型

YOLOv5基础知识入门系列、YOLOv5源码中的参数超详细解析系列、YOLOv5入门实践系列、YOLOv5论文作图教程系列和YOLOv5算法改进系列学习完成之后，接着就进入YOLOv5项目实战系列了。

小哥谈·2023-10-24 04:09

YOLOV8损失函数改进：SlideLoss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题

YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVKYolov8魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步

AI小怪兽·2023-10-24 04:31

订水商城H5实战教程-02系统登录

目录1创建数据源2创建自定义应用3创建全局变量4实现登录功能5控制弹窗是否显示6最终的效果上一篇我们分析了订水商城的功能，功能分析好了之后，就需要开发功能。用户登录商城的第一步就是进行登录，登录的时候需要同意用户协议，并且录入个人信息。因此我们先设计两个数据源用来满足数据展示和录入的需求。1创建数据源打开控制台，点击数据模型，点击创建按钮输入模型名称，先输入用户协议点击编辑按钮，添加字段先添加一个

低代码布道师·2023-10-23 20:10

YOLOv5论文作图教程（1）— 软件介绍及下载安装（包括软件包+下载安装详细步骤）

在学习YOLOv5算法的过程中，很多同学都有发表论文的需求。作为文章内容的支撑，图表是最直接的整合数据的工具，能够更清晰地反映出研究对象的结果、流程或趋势。

小哥谈·2023-10-23 14:23

【车牌识别】part1先设计个“好看”的界面

用c++写界面，用MFC库和Qt库的比较多。Qt相比MFC而言，更加的简易，更加容易上手，所以博主选择了用Qt写界面（其实是我MFC太生疏了，逃。。。）首先得装上个Qt，就Qt5.8好了，我选择了MSVC版本的，因为我要在VS上调用Qt。另外下载qs-vs-tools工具，装好之后，稍加配置，就可以愉快地写代码了。VS配合Qt使用，美滋滋。。。下面是我设计的界面，觉得怎么样呢？是不是一股浓重的乡村

llooRice·2023-10-23 10:56

使用yolov5模型实现佩戴口罩的检测

本文使用yolov5模型实现对人脸是否佩戴口罩进行检测，检测结果的类别为两种情况，一是佩戴口罩，二是没有佩戴口罩。先上模型训练后的测试结果：第一种情况：没有佩戴口罩，标签简称为（no_mask）。

The black panther·2023-10-23 08:38

k8s部署devops

k8s部署devops开源镜像市场部署k8s的监控prometheus【Devops教程100集】2022年B站最适合新手学的Devops运维实战教程(kuboard一键安装k8sha集群)1、kuboard

kunwen123·2023-10-23 08:24

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOv5的航拍图像旋转目标检测（中）

目录2.2目标检测基础2.2.1目标检测定义2.2.2目标检测原理2.3基于CNN的目标检测网络结构

林聪木·2023-10-23 08:06

大数据日志传输之Kafka实战教程

大数据日志传输之Kafka实战本套课程围绕Kafka架构详细讲解kafka的核心架构组件,broker,consumer,producer,以及日志的分段存储,稀疏索引,副本平衡,重分区,数据同步,Kafka的核心组控制器和消费者控制器等机制.全面讲解java最新版的api,指定分区消费,流控制,手动commit,异步Callback,同步的按照Partition进行批量commit等.实战集成S

weixin_34279184·2023-10-23 07:53

【大数据】Kafka 实战教程（一）

Kafka实战教程（一）1.Kafka介绍1.1.主要功能1.2.使用场景1.3详细介绍1.3.1消息传输流程1.3.2Kafka服务器消息存储策略1.3.3与生产者的交互1.3.4与消费者的交互2.Kafka

G皮T·2023-10-23 07:49

YOLO系列（YOLOv5/YOLOv7/YOLOv8）算法训练数据集保姆级教程

本博文教大家如何快速便捷有效的跑通YOLO系列算法。如果有需要更正的请留言，我会进一步更新修正。一、实验环境关于实验环境，YOLO系列算法官网源码用的是PyTorch框架写的，所以需要大家在自己电脑安装PyTorch环境，不同YOLO算法或者不同版本的同一算法再根据requirement.txt进行安装所需要的库即可。关于如何搭建PyTorch环境本人前期已进行教学，可以点击下方链接。【学习经验分

人工智能算法研究院·2023-10-23 06:36

改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入 Dynamic Snake Convolution | 动态蛇形卷积

准确分割拓扑管状结构，如血管和道路，在各个领域中至关重要，可以确保下游任务的准确性和效率。然而，许多因素使任务复杂化，包括细小的局部结构和可变的全局形态。在这项工作中，我们注意到管状结构的特殊性，并利用这一知识来引导我们的DSCNet，以在三个阶段同时增强感知：特征提取、特征融合和损失约束。首先，我们提出了一种动态蛇卷积，通过自适应地关注细长且弯曲的局部结构，以精确捕捉管状结构的特征。随后，我们提

迪菲赫尔曼·2023-10-23 06:02

使用香橙派在Linux环境中安装并学习Python

前言在实际项目中，经常会遇到需要使用人工智能的场景，如人脸识别，车牌识别等...其一般的流程就是由单片机采集数据发送给提供人工智能算法模型的公司（百度云，阿里云...）

mjmmm·2023-10-23 06:33

基于YOLOv5的FPS类游戏瞄准辅助（附可用于CSGO的模型）

本文来自作者去年写的一个小项目，项目使用YOLOv5-2.0和PyTorch，实现了一款基于目标检测算法的射击类游戏瞄准辅助，俗称“AI外挂”。（文中含项目地址及演示视频，项目中提供了作者预训练的可用于CSGO的模型。）项目地址：https://github.com/Aa-bN/AimYolo文章目录一、前言1.1项目地址1.2项目结构1.3注意事项二、开发过程2.1总体设计2.2屏幕实时捕获2.

北纬38度最后的ikun·2023-10-23 00:26

YoloV5改进策略：SwiftFormer，全网首发，独家改进的高效加性注意力用于实时移动视觉应用的模型，重构YoloV5

文章目录摘要论文：《SwiftFormer：基于Transformer的高效加性注意力用于实时移动视觉应用的模型》1、简介2、相关研究3、方法3.1、注意力模块概述3.2、高效的加性注意力3.3、SwiftFormer架构4、实验4.1、实现细节4.2、基线比较4.3、图像分类4.4、目标检测和实例分割4.5、语义分割5、结论6、补充材料A、SwiftFormer的架构细节B、其他实现细节C、额外

静静AI学堂·2023-10-23 00:53

YOLOv5源码中的参数超详细解析（2）— 配置文件yolov5s.yaml（包括源码+网络结构图）

配置文件yolov5s.yaml在YOLOv5模型训练过程中发挥着至关重要的作用，属于初学者必知必会的文件！

小哥谈·2023-10-22 22:28

YOLOv5-PTQ量化部署

目录前言一、PTQ量化浅析二、YOLOv5模型训练1.项目的克隆和必要的环境依赖1.1项目克隆1.2项目代码结构整体介绍1.3环境安装2.数据集和预训练权重的准备2.1数据集2.2预训练权重准备3.训练模型

爱听歌的周童鞋·2023-10-22 22:52

yolov5自己的数据集制作

文章目录一、制作数据集1、创建文件夹结构如下2、将之前的图片以及标注数据放入mydata文件夹3、新建一个mydata.yaml文件二、基于数据集训练模型1、基于数据集训练模型2、开始根据制作好的数据集训练模型3、模型训练结束三、部署模型文章参考博主：风吹落叶花飘荡一、制作数据集1、创建文件夹结构如下2、将之前的图片以及标注数据放入mydata文件夹test与train集合一般比例为2：8或3：7

vsropy·2023-10-22 20:30

YOLOv5数据标注、训练与测试

1.数据标注（1）打开网页：https://www.makesense.ai/（2）点击“GetStarted”（3）点击“DropimagesorClickheretoselectthem”（4）上传图片，选择“ObjectDetection”（5）点击下图红色框（6）填写标签名称，如“Target”（7）点击“Startproject”（8）框选目标，并选择标签（9）点击“Actions”之后

童鸢·2023-10-22 20:30

yolov图像标注工具labelimg

www.makesense.ai/#labelImg.bat快捷方式@echooffecho欢迎使用labelImg深度学习图像标注工具echo......callD:\py\Anaconda3\envs\yolov5

光明有我16620122910·2023-10-22 20:29

在Colab下快速训练yolov5

在Colab下快速训练yolov51.学习链接2.数据准备2.1图片标注方法3.项目迁移到Colab平台4.开始训练4.1.选择GPU4.2.下载源码4.3.上传和解压自己的数据集4.4.修改ymal配置文件4.5.运行train.py训练5.效果检验1.学习链接油管：YOLOv5trainingwithcustomdata百度云：YOLOv5trainingwithcustomdata(密码:5

淡然的回忆568·2023-10-22 20:55

makesense在线yolov5标注

文章目录一、创建图片文件夹和label.txt二、在线标注数据参考文章博主：风吹落叶花飘荡一、创建图片文件夹和label.txt创建一个放置图片的文件夹images，存放需要标注的图片（图片最好重命名为1,2,3…避免后面混淆）创建label.txt存放标注的标签二、在线标注数据在线标注网站：https://www.makesense.ai/选择刚创建的images文件夹选择刚创建的label.t

vsropy·2023-10-22 20:23

Mybatis-Plus 实战教程

1什么是Mybatis-Plus1.1什么是Mybatis-PlusMyBatis-Plus(opensnewwindow)（简称MP）是一个MyBatis(opensnewwindow)的增强工具，在MyBatis的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。1.2官方愿景1.3特性●无侵入：只做增强不做改变，引入它不会对现有工程产生影响，如丝般顺滑●损耗小：启动即会自动注入基本CURD，

愿你们健康快乐·2023-10-22 20:49

MyBatis-Plus 实战教程一

这里写目录标题简介快速上手数据库建立创建实体类修改参数引入依赖测试常见注解介绍@TableName@TableId@TableField常见配置仓库地址简介MyBatis-Plus（简称MP）是一个MyBatis的增强工具，在MyBatis的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。特性无侵入：只做增强不做改变，引入它不会对现有工程产生影响，如丝般顺滑损耗小：启动即会自动注入基本CURD，

过去日记·2023-10-22 20:09

YOLOv5改进系列（14）——更换NMS（非极大抑制）之 DIoU-NMS、CIoU-NMS、EIoU-NMS、GIoU-NMS 、SIoU-NMS、Soft-NMS

【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

路人贾'ω'·2023-10-22 19:19

YOLOv5改进实战 | 更换NMS之Soft-NMS、DIoU_NMS篇

前言☘️NMS（非极大值抑制）常用于目标检测任务中，用于消除重叠的边界框，保留最具代表性的边界框。NMS算法并不是一种后处理，而是一种在目标检测算法中常用的技术。在目标检测过程中，通常会生成一系列候选边界框，而NMS算法会对这些候选边界框进行筛选，去除冗余的边界框，从而提高目标检测的准确性和效率。因此，NMS可以被视为一种在目标检测后处理阶段使用的技术。目录一、添加NMS模块二、Soft-NMS代

w94ghz·2023-10-22 19:17

YOLOv5算法改进（19）— 手把手教你去更换NMS（DIoU-NMS/CIoU-NMS/EIoU-NMS/GIoU-NMS/SIoU-NMS）

YOLOv5中的NMS指非极大值抑制（Non-MaximumSuppression），它是一种用于目标检测算法中的后处理技术。在检测到多个重叠的边界框时，NMS可以帮助选择最佳的边界框。

小哥谈·2023-10-22 19:15

YOLOv5改进实战 | 更换主干网络Backbone（四）之轻量化模型MobileNetV3

前言轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层连接：通过跨越多个层

w94ghz·2023-10-22 13:45

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