YOLOv5问题汇总

Django 模型迁移遇到的问题

Django模型迁移遇到的问题汇总一、Django迁移前，数据库已经有迁移中建立的表了问题描述：没有注册子应用contents，但是在客户端已经插入对应的数据表了。这时迁移会报错。
weixin_42073290·2024-01-19 18:59

快速搭建Docker环境

二、安装问题汇总1、因为之前已经安装过旧版本的docker，在安装的时候报错如下：2、docker启动报错3、docker启动报错4、docker基础容器中bash:vi:commandnotfound
sanduo112·2024-01-19 15:32

Docker 安装 MongoDb4

Docker安装mongoDb获取mongodb安装问题汇总参考获取mongodb注意：WARNING:MongoDB5.0+requiresaCPUwithAVXsupport,andyourcurrentsystemdoesnotappeartohavethat
sanduo112·2024-01-19 15:58

yolov5-6.0快速训练助手使用教程傻瓜式训练不需要写代码配置

第一步：自己按照网上教程安装好yolov5环境第二步：打开软件，导入自己的图片和labelImg标注格式voc格式xml文件夹目录软件界面修改batchsize占满自己的显
未来自主研究中心·2024-01-19 11:13

YOLOv5全网独家首发：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ，助力检测实现暴力涨点

本文独家改进：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，完美和YOLOv5结合，助力涨点DCNv4优势：(1)去除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态性和表达能力；(2)优化存储器访问以最小化冗余操作以加速
AI小怪兽·2024-01-19 02:46

八皇后问题汇总（C++版）

八皇后问题汇总（C++版）八皇后问题八皇后问题（来源：openjudge）八皇后（来源：openjudge）[P1219[USACO1.5]八皇后CheckerChallenge（来源：洛古）](https
小芒果_01·2024-01-18 23:03

YOLODet 最强PyTorch版的YOLOv5、YOLOv4、PP-YOLO、YOLOv3复现

github地址：https://github.com/wuzhihao7788/yolodet-pytorchYOLODet-PyTorchYOLODet-PyTorch是端到端基于pytorch框架复现yolo最新算法的目标检测开发套件，旨在帮助开发者更快更好地完成检测模型的训练、精度速度优化到部署全流程。YOLODet-PyTorch以模块化的设计实现了多种主流YOLO目标检测算法，并且提供
wuzhihao7788·2024-01-18 22:35

YOLOv5-第Y6周：模型改进

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章来源：K同学的学习圈子一、本周任务模型改进：修改YOLOv5的网络结构图，根据网络结构图以及Y1~Y5周的内容修改对应代码
夏伊呀·2024-01-18 19:13

linux 连接中断相关问题汇总

为什么SSH连接会出现中断问题？$TMOUT=0环境变量问题无数据传输的会话超过一定时间会自动断开，系统设置问题防火墙问题IP冲突无法连接root不能直连问题screen工具后台进程执行01.echo$TMOUTLinux远程连接，可以通过在环境中设置TMOUT达到用户输入空闲一段时间后自动断开的效果，防止过多的远程连接同时提高安全性。设置：将以下字段加入到/etc/profile中即可（对所有用
Zhao.Mr·2024-01-18 19:59

Linux 建立互信问题汇总

01.互信原理介绍什么是SSH？简单说，SSH是一种网络协议，用于计算机之间的加密登录。例如，一个用户从本地计算机，使用SSH协议登录另一台远程计算机。最早的时候，互联网通信都是明文通信，一旦被截获，内容就暴露无疑。1995年，芬兰学者TatuYlonen设计了SSH协议，将登录信息全部加密，成为互联网安全的一个基本解决方案，迅速在全世界获得推广，目前已经成为Linux系统的标准配置。SSH基本用
Zhao.Mr·2024-01-18 19:59

【Flask 连接数据库，使用Flask-Migrate实现数据库迁移及问题汇总】

Flask连接数据库，使用Flask-Migrate实现数据库迁移安装Flask-Migrate插件piplistallFlask-Migrate#安装失败使用以下方式安装pipinstall–ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleflask-migrate使用Flask-Migrate步骤app.py主要用于数据库连接fromflaskimportFl
Ban_a·2024-01-18 19:45

【Flask 连接数据库，使用Flask-Migrate实现数据库迁移及问题汇总】

Flask连接数据库，使用Flask-Migrate实现数据库迁移安装Flask-Migrate插件piplistallFlask-Migrate#安装失败使用以下方式安装pipinstall–ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleflask-migrate使用Flask-Migrate步骤app.py主要用于数据库连接fromflaskimportFl
Ban_a·2024-01-18 19:44

YOLOv5改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)

一、本文改进本文给大家带来的改进机制是CCFM配合Dyhead检测头实现融合涨点，这个结构配合在一起只能说是完美的融合，看过我之前的检测头篇的读者都知道Dyhead官方版本支持的输入通道数是需要保持一致的，但是CCFM作为RT-DETR的Neck结构其输出通道数就是一致的，所以将这两种模块结合起来可以说是完美融合，我也将其进行了实验，在我的数据上已经做到了完美涨点！，我之前发的Damo-YOLO和
Snu77·2024-01-18 18:31

TypeScript--类型问题汇总

学过js你认识的类型：boolean、number、string、undefined、null、symbol、object你可能不认识的类型：void、any、unknown、never类型声明是TS非常重要的一个特点，通过类型声明可以指定TS中变量（参数、形参）的类型。指定类型后，当为变量赋值时，TS编译器会自动检查值是否符合类型声明，符合则赋值，否则报错TS拥有自动的类型判断机制：当对变量的声
程序媛-静儿·2024-01-18 18:51

恒源云GPU服务器使用Linux图形化界面

干货满满，不要走开~前言前一节分享了如何在GPU云服务器上创建实例并运行YOLOV5项目，但是使用命令行的方式容易劝退很多小白，并且有些环境配置是需要图形化界面的，所以这一节就教大家如何在服务器上使用图形化界面
爱敲代码的panda·2024-01-18 12:12

【目标检测】YOLOv5算法实现(九)：模型预测

本系列文章主要以YOLOv5为例完成算法的实现，后续修改、增加相关模块即可实现其他版本的YOLO算法。
初初初夏_·2024-01-18 10:39

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

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

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》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-u5【yolov5
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

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》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-u5【yolov5
Together_CZ·2024-01-18 07:43

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

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》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-u5【yolov5
Together_CZ·2024-01-18 07:08

『HTTP知识点』什么是HTTP协议？（HTTP协议详解）

面试问题汇总：谈一下什么是HTTP协议？谈一下请求、请求报文？谈一下响应报文？HTTP请求/响应的步骤是什么，简单说一下？get和post请求有什么区别，简单谈一下？简单说一下抓包工具？
拎壳儿跑的蜗牛·2024-01-17 20:13

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

宝塔发布网站问题汇总和记录

1、添加网站站点后打不开解决办法，关闭防跨站攻击22、laravel项目部署到linux的时候出现Thestreamorfile"/home/www/storage/logs/laravel.log"couldnotbeopenedinappendmode给目录加权限chmod-R777storage3、Class"Redis"notfoundphp中redis扩展没有安装，需要安装一下4、数据库
qs1137981843·2024-01-17 12:18

【菜鸡常见网络问题汇总】之：STP与RSTP的区别

STP(spanningtreeprotocol）生成树协议，一种最最常用的二层破环技术。RSTP(rapidspanningTreeProtocol):快速生成树协议，可看做STP的进阶版本。在以太网交换网中部署STP,如果出环，STP通过拓扑计算，可实现：消除环路，通过阻塞冗余链路消除可能存在的网络通信环路；链路备份，当前活动的路径发生故障是，集火冗余备份链路，回复网络连通性。日常网络工作中，
云南菜鸡·2024-01-17 12:45

【菜鸡常见网络问题汇总】之：OSPF邻居建立失败

OSPF(OpenShortestPathFirst开放式最短路径优先)是一个内部网关协议(InteriorGatewayProtocol，简称IGP)，是一种链路状态协议。OSPF分为OSPFv2和OSPFv3两个版本,其中OSPFv2用在IPv4网络，OSPFv3用在IPv6网络。OSPFv2是由RFC2328定义的，OSPFv3是由RFC5340定义的。因为大部分人遇到的都是OSPFv2,本
云南菜鸡·2024-01-17 12:43

Mac-工具-Homebrew快速安装/卸载/使用

Markdown编辑器提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档Mac-工具-Homebrew教程前言一、安装1.安装前置2.安装Homebrew3.卸载Homebrew二、遇到的问题汇总问题
South_BJ·2024-01-17 08:13

服务器使用中容易遇见的问题和处理方法

下面精心整理一些服务器的常见问题汇总，帮助各位排忧解难。一、攻击问题问题1：服务器无法连接【问题现象】服务器被DDOS攻击无法正常连接，处于黑洞状态，服务器无法正常访问【解决方案】1、选择带有
德迅云安全小李·2024-01-17 07:29

【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

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

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

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

YOLOv5改进 | 主干篇 | 12月份最新成果TransNeXt特征提取网络（全网首发）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是TransNeXt特征提取网络,其发表于2023年的12月份是一个最新最前沿的网络模型，将其应用在我们的特征提取网络来提取特征，同时本文给大家解决其自带的一个报错，通过结合聚合的像素聚焦注意力和卷积GLU，模拟生物视觉系统，特别是对于中心凹的视觉感知。这种方法使得每个像素都能实现全局感知，并强化了模型的信息混合和自然视觉感知能力。TransNeXt在各种视觉任
Snu77·2024-01-16 07:58

【目标检测】YOLOv7算法实现(一)：模型搭建

本系列文章在YOLOv5算法实现的基础上，进一步完成YOLOv7算法的实现。
初初初夏_·2024-01-16 06:36

目标检测-One Stage-YOLOv8

创新点详解CSP、C3和C2fTaskAlignedAssigner正样本分配策略DistributionFocalLoss关闭Mosiac总结前言终于到了YOLO系列最新最火爆的网络–YOLOv8，前面YOLOv5
学海一叶·2024-01-16 06:34

RecycleView基本使用及常见问题汇总

RecycleView属于android基础组件，比较常用，下面总结下其使用的基础流程及常见问题解决办法（常见问题会定期更新）基础使用首先在xml里引入RecycleView编写adapter，分以下几步1.创建自定义adapter类,创建内部类MyViewHolder,并实现RecycleView的ViewHolder,参数传递viewclassMyAdapter(valdata:List){c
八哥记笔记·2024-01-16 06:04

基于OpenCV和ROS的Yolov5模型推理部署

Yolov5-OpenCV-Cpp-Python-ROS项目地址：Yolov5-OpenCV-Cpp-Python-ROS使用OpenCV4.5.4推理YOLOv5模型，分别使用C++，Python和ROS
黄不盈·2024-01-16 03:08

java生产者消费者代码_在Java面试中常遇到的技术问题汇总

在Java面试中常遇到的技术问题汇总如果你正准备参加Java开发岗位面试，那么你会遇到很多有关多线程的面试问题。为什么呢?因为多线程和并发问题已经成为Java面试中必不可少的一部分。
weixin_39766109·2024-01-16 01:38

YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合层（适用于分割和目标检测）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是ASF-YOLO（发布于2023.12月份的最新机制），其是特别设计用于细胞实例分割。这个模型通过结合空间和尺度特征，提高了在处理细胞图像时的准确性和速度。在实验中，ASF-YOLO在2018年数据科学竞赛数据集上取得了卓越的分割准确性和速度，达到了0.91的boxmAP（平均精度），0.887的maskmAP，以及47.3FPS的推理速度，效果非常的好，这个
Snu77·2024-01-16 00:48

springer期刊LaTex模板投稿问题汇总

springer期刊LaTex模板使用问题汇总1、sn-basic.bst书目样式文件使用问题要求（1）文中的参考引文应用方括号中的数字标识。
xiang--ying·2024-01-16 00:47

线性回归常见问题汇总，你想知道的都在这里

本文以SPSSAU系统为例，针对线性回归的常见问题进行汇总说明。关于线性回归的分析思路及操作步骤，可阅读下方链接文章：SPSSAU：线性回归分析思路总结！简单易懂又全面！①问题一：SPSSAU多元线性回归在哪儿？【通用方法】--【线性回归】。当考察一个自变量对因变量的影响称为一元线性回归，多于一个自变量的情况称为多元线性回归。②问题二：控制变量如何放置？控制变量指可能干扰模型的项，比如年龄，学历等
spssau·2024-01-15 20:51

【菜鸡常见网络问题汇总】之：双点双向引入（ISIS对OSPF）

ISIS和OSPF区域的双点双向引入，一直是是比较困难的问题之一。在此给大家介绍双点双向引入最容易出问题的3个方面：本次使用如下拓扑作为讲解：怎双点双向引入会有什么问题？1、次优路径假设在R3上做引入，那么R4上访问10的网段走了次优，R4走的路径为5-3-2-1，属于次优路径。最优路径应该为4-2-1。注：不会同时存在两个次优路径，一端引入后另一端无法引入，引入的本质是将路由表中的某个协议产生的
云南菜鸡·2024-01-15 16:30

【菜鸡常见网络问题汇总】之：网络丢包

丢包是网络中最常见的问题，也是网工最会遇到的问题，下面我从多维度介绍常见丢包问题点及检查办法。一、丢包检查步骤：1、确认丢包行为2、检查丢包位置3、查找丢包问题简单判别办法：我们多次去ping目的网段及周围的多个网段，我们还可以带着源地址去ping，如是一种流量丢包，比如带源地址去ping就丢包，那么大概率是有路由策略，或者策略路由。如果是都丢包，那可能性很多，物理层，数据链路层，2.5层，网络层
云南菜鸡·2024-01-15 16:24

[易语言]使用易语言部署yolov5-7.0的图像分类模型

【官方框架地址】GitHub-ultralytics/yolov5:YOLOv5inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLite【算法介绍】YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法是一种在计算机视觉领域广泛应用的目标检测算法
FL1623863129·2024-01-15 16:30

【土堆】目标检测 YOLOv5 开源项目入门实战 1（最详尽版）—— 关于 detect.py 参数讲解与 lux ( annie ) & ffmpeg 安装

前言这是我根据B站土堆的目标检测YOLOv5开源代码项目调试与讲解实战整理撰写的第一篇文章，具体介绍了YOLOv5项目中detect.py文件的参数，同时也大致讲解了lux(annie)下载神器的安装过程
作者正在煮茶·2024-01-15 12:45

【土堆】史上最全 YOLOv5 配置问题总结 AttributeError & RuntimeError & AssertionError

目录前言一、根据requirements.txt安装缺失的包二、运行detect.py文件遇到的6个问题1、AttributeError：Can'tgetattribute'SPPF'on2、AttributeError：‘Upsample’objecthasnoattribute‘recompute_scale_facto’3、RuntimeError:Thesizeoftensora(80)m
作者正在煮茶·2024-01-15 12:14

YOLOv5 common.py文件解读

defautopad(k,p=None,d=1):#kernel,padding,dilation#Padto'same'shapeoutputsifd>1:k=d*(k-1)+1ifisinstance(k,int)else[d*(x-1)+1forxink]#actualkernel-sizeifpisNone:p=k//2ifisinstance(k,int)else[x//2forxink
风筝超冷·2024-01-15 12:52

在自定义数据集上训练 YOLOv8 进行目标检测

在这种情况下，您无需克隆存储库、设置要求并配置模型，就像在YOLOv5及其之前的版本中所做的那样。在YOLOv8中，不需要执行这些手动任务。
小北的北·2024-01-15 08:12

yolov5模型Detection输出内容与源码详细解读

Detection类初始化参数解读三、Detection的训练输出源码解读四、Detection的预测输出源码解读1、self.grid内容解读2、xy/wh内容解读3、推理输出解读总结前言最近，需要修改yolov5
tangjunjun-owen·2024-01-15 06:37
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