YOLOv8魔术师

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

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

GitHub Copilot：你的代码魔术师，编程从未如此有趣！

Copilot不是一位普通的飞行员，而是一位编程界的魔术师，可以帮助你在代码的海洋中航行。1.什么是GitHubCopilot？
_rtf·2024-01-17 23:56

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

成长的阶梯：学会弹性思维、打破认知误区

有个魔术师说，他能把一个乒乓球扔出去，然后在不借助任何物体和工具的情况下，让球自己回来。在思考这个人怎么做到的时候，我们脑海中都显露出一个固定的图像：一个人将乒乓球抛向桌面或者地面。
子玉stepup·2024-01-17 12:51

《垫底辣妹》：我最羡慕沙耶加的，是她有一个像坪田这样的老师!

他只是一个补习班的老师，但却像是魔术师一样却点燃了沙耶加的信念，给了她改变的勇气和决心，甚至就连庆应大学这个她以前想都不敢想的目标，也是他帮助她确立的。
九月樱绯·2024-01-17 09:30

《再见，黑鸟》

“日本小说魔术师”伊坂幸太郎继《金色梦乡》后又一暖心小说。因为一辆即将到来的神秘巴士，主角星野开启了五段温暖的告别之旅。曲折离奇的故事背后，依然是人性和人心的呈现。
simple过往·2024-01-17 07:15

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

一个掏粪工的发迹史

包里的东西每天翻新，就象魔术师的口袋，永远会变幻出不同的物品来。服装、皮带、皮鞋、收音机等应有尽有。这是农民工日夜想象的起居生活用品。一些工友
074b72178c09·2024-01-17 03:14

[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

通过黑白棋通信对奇偶校验位的理解

案例魔术师和徒弟在台上表演，下面有3位观众。魔术师蒙着眼睛。（1）桌上随机摆放着7个黑白棋的棋子，魔术师蒙着眼睛，看不到棋子。
furuiyang·2024-01-17 00:08

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-3.8.18torch-2.3.0.dev20231226+cu118CUDA:0(NVIDIAGeForceRTX3060LaptopGPU,6144MiB)文件结构mydata–da
李日音·2024-01-16 22:16

读安东尼·布朗绘本《魔术师威利》（20200508）

#三叶草悦读美一天#Day15《魔术师威利》（英）安东尼·布朗文/图崔维燕译威利喜欢足球，可是他没钱买不起足球鞋，即使再努力训练，也进不了球队。
麦草香馨·2024-01-16 22:18

雪趣

清晨，我和妹妹推开大门，只见冬爷爷这个魔术师早已给大地换了件洁白的新装，整个世界银装素裹，分外妖娆！我们俩迫不及待地飞奔到雪的世界里，此刻还有什么事是比堆一个可爱的雪人更让我们欣喜的事情呢？
小鑫沛·2024-01-16 18:32

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

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

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

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

人工智能对我们的生活影响有多大

它像魔术师一样，帮我们解决问题、提供建议，甚至预测未来。从智能手机到智能家居，人工智能让我们的生活变得更便捷、更智能。它是我们生活中的得力助手，让我们感受到科技的魅力！
胡图不迷糊·2024-01-16 07:07

YOLOv8目标检测中数据集各部分的作用

自学答疑使用，持续更新…在目标检测任务中，通常将整个数据集划分为训练集（trainingset）、验证集（validationset）和测试集（testset）。这三个数据集在训练和评估过程中具有不同的作用：训练集（TrainingSet）：用于模型的训练，即通过反向传播和梯度下降等优化算法来调整模型的权重，使其能够从数据中学到有用的特征和模式。验证集（ValidationSet）：用于在训练过程
Asus.Blogs·2024-01-16 06:09

YOLOv8自带的追踪算法简单使用教程

YOLOv8自带的追踪算法使用的是BoT-SORT和ByteTrack，默认是BoT-SORT算法，总体效果感觉不如deepsort。
万里不留行·2024-01-16 06:38

目标检测-One Stage-YOLOv8

文章目录前言一、YOLOv8的网络结构和流程二、YOLOv8的创新点三、创新点详解CSP、C3和C2fTaskAlignedAssigner正样本分配策略DistributionFocalLoss关闭Mosiac
学海一叶·2024-01-16 06:34

以YOLOv8为例详解YOLO系列

一、HistoryYOLO：Youonlylookonce,其特征如其名，快！只看一次的速度就可以实现图片检测和分割。由华盛顿大学的Redmon和Farhadi在15年发表，以其高超的速度和准确率迅速得到普及。1.1v2提供了合并批量正则化；固定盒子；维度簇；1.2v3使用更快速的主干网络，多重anchor和大椎池化层1.3v4引入Mosaic数据增强方法；一种无anchor的检测头；以及一种新的
AIzealot无·2024-01-16 02:01

基于YOLOv8的晶体管定位识别（pose），从数据集标注到训练手把手教程

本文解决什么问题：教会你如何用晶体管从标注到训练Yolov8-pose关键点检测Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12398833.html✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的yolo数据集；
AI小怪兽·2024-01-16 01:29

YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架进行MobileSAM图像分割

YOLOv8Ultralytics：使用Ultralytics框架进行MobileSAM图像分割前言相关介绍前提条件实验环境安装环境项目地址LinuxWindows使用Ultralytics框架进行MobileSAM图像分割参考文献前言由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。更多精彩内容，可点击进入Python日常小操作专栏、OpenCV-Python小应用专栏、YOLO系列专栏、自然语言处
FriendshipT·2024-01-16 01:24

YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架进行SAM图像分割

YOLOv8Ultralytics：使用Ultralytics框架进行SAM图像分割前言相关介绍前提条件实验环境安装环境项目地址LinuxWindows使用Ultralytics框架进行SAM图像分割参考文献前言由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。更多精彩内容，可点击进入Python日常小操作专栏、OpenCV-Python小应用专栏、YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看
FriendshipT·2024-01-16 01:23

YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架进行FastSAM图像分割

YOLOv8Ultralytics：使用Ultralytics框架进行FastSAM图像分割前言相关介绍前提条件实验环境安装环境项目地址LinuxWindows使用Ultralytics框架进行FastSAM图像分割参考文献前言由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。更多精彩内容，可点击进入Python日常小操作专栏、OpenCV-Python小应用专栏、YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或
FriendshipT·2024-01-15 15:50

yolov8seg 瑞芯微RKNN芯片、地平线Horizon芯片、TensorRT部署

  特别说明：参考官方开源的yolov8代码、瑞芯微官方文档、地平线的官方文档，如有侵权告知删，谢谢。  模型、测试图像、测试结果、完整代码，放在github上，参考链接模型和代码。  
山水无移·2024-01-15 15:51

yolov8 官方模型进行瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署

  由于之前写了一篇”yolov8瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署“这一篇导出的onnx模型在板端芯片部署效率非常高的，高效率体现在模型的所有操作都在加速引擎（NPU或BPU）上，模型推理没有
山水无移·2024-01-15 15:21

yolov8 瑞芯微 RKNN 的 C++部署，部署工程难度小、模型推理速度快

  之前写过两次yolov8目标检测部署，后续继续思考，针对部署还有优化空间，本示例的部署方式优化了部署难度，加快了模型推理速度（略微增加了后处理的时耗）。特别说明：如有侵权告知删除，谢谢。
山水无移·2024-01-15 15:19

yolov8模型转换

"""ExportaYOLOv8PyTorchmodeltootherformats.TensorFlowexportsauthoredbyhttps://github.com/zldrobitFormat|`format=argument`|Model---|---|---PyTorch|-|yolov8n.ptTorchScript|`torchscript`|yolov8n.torchscr
Alphapeople·2024-01-15 13:22

C练习——魔术师猜三位数

题目：有一种室内互动游戏，魔术师要每位观众心里想一个三位数abc（a、b、c分别是百位、十位和个位数字），然后魔术师让观众心中记下acb、bac、bca、cab、cba五个数以及这5个数的和值。
王小龙泽·2024-01-15 12:53

YOLOv8原理与源码解析

YOLOv8基于先前YOLO版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8使用PyTorch开发，设计了更
bai666ai·2024-01-15 12:53

在自定义数据集上训练 YOLOv8 进行目标检测

在YOLOv8中，不需要执行这些手动任务。您只需安装Ultralytics即可，我将向您展示如何通过一个简单的命令安装它。
小北的北·2024-01-15 08:12

助力工业园区作业违规行为检测预警，基于YOLOv8【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业园区场景下作业人员违规行为检测识别系统

在很多工业园区生产作业场景下保障合规合法进行作业生产操作，对于保护工人生命安全降低安全隐患有着非常重要的作用，但是往往在实际的作业生产中，因为一个安全观念的淡薄或者是粗心大意，对于纪律约束等意思薄弱，导致在进行正常的作业生产中并没有按照安全规范要求去进行操作，比如：工地内没有佩戴或者是没有正确佩戴安全帽就进行施工生产，电力设备园区场景下未穿戴绝缘手套或者是反光标识就进行作业施工，等等，对于这类问题
Together_CZ·2024-01-15 06:27

YOLOV8目标识别与语义分割——使用OpenCV C++ 推理模型

简介深度学习在实际应用中包括训练和推理两个重要阶段，通常依赖于流行的深度学习框架，如Caffe、TensorFlow、PyTorch等。然而，这些框架的安装和配置往往复杂，在实际部署中可能面临一些挑战。自从OpenCV3.3版本起，引入了DNN模块，为用户提供了一种更加简便的方式进行深度学习推理。使用OpenCV的DNN接口，用户可以无需安装额外的依赖，直接在正常安装OpenCV的基础上，使用经过
知来者逆·2024-01-15 05:11

善待不尽人意的过去，不辜负更美好的未来

时间是很神奇的魔术师，它可以让很多曾经疑惑的答案逐渐变得清晰。正如人们常说的：时间可以验证一切。很多东西也是经过漫长的酝酿而散发芬芳的，就像那陈年的老窖，越醇越香。
谋斯特·2024-01-14 23:39

装完windows后，正确安装驱动有哪些？

就我个人(小白)而言，安装系统的方法是:使用魔术师usm直接安装系统，等他系统安装完成之后用驱动精灵万能网卡版开始打驱动。有时候我会去各驱动的官网下载，然后手动慢慢安装。
L_9175·2024-01-14 23:25

彻底解决yolov8训练中的KeyError问题

项目场景：训练yolov8时遇到的keyError问题问题描述原因分析：这是因为环境配置里面的ultralytics文件和项目文件重复解决方案：根据错误路径提示，找到环境配置里面的modules.py和
SQingL·2024-01-14 18:38

【保姆级教程】【YOLOv8替换主干网络】【1】使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-01-14 12:51

yolov8在进行目标追踪时，model.track()中persist参数的含义

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-01-14 12:51

【保姆级教程|YOLOv8添加注意力机制】【1】添加SEAttention注意力机制步骤详解、训练及推理使用

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阿_旭·2024-01-14 12:19

YOLOV8在coco128上的训练

coco128是coco数据集的子集只有128张图片训练代码main.pyfromultralyticsimportYOLO#Loadamodelmodel=YOLO("yolov8n.yaml")#buildanewmodelfromscratchmodel=YOLO("yolov8n.pt")#loadapretrainedmodel(recommendedfortraining)#Useth
andeyeluguo·2024-01-14 10:49

YOLOV8代码本地编译

下载pycharm在Linux操作系统中安装Pycharm社区版_linux中安装pycharm社区版-CSDN博客Pycharm中配置Conda虚拟环境百度安全验证https://baijiahao.baidu.com/s?id=1771914506705481878&wfr=spider&for=pc源码编译果您对参与开发感兴趣或希望尝试最新源代码，请克隆ultralytics仓库。克隆后，导
andeyeluguo·2024-01-14 10:45

Day1每日一学：让心灵软着陆

爱与宽容永远是最神奇的魔术师，在包含爱与宽容的教育中，孩子才能健康成长。
周春妮·2024-01-14 09:40

剧本杀《持斧奥夫2蒙特实验》复盘详细解析+凶手角色剧透答案真相

﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎﹎1、剧本杀《持斧奥夫2蒙特实验》角色介绍《约瑟夫的一天》——2021年12月25日19:00约瑟夫看到了《蒙城市规则》(魔术师规则
VX搜_小燕子复盘·2024-01-14 04:43

【深度学习目标检测】十六、基于深度学习的麦穗头系统-含GUI和源码（python，yolov8）

全球麦穗检测是植物表型分析领域的一个挑战，主要目标是检测图像中的小麦麦穗。这种检测在农业领域具有重要意义，可以帮助农民评估作物的健康状况和成熟度。然而，由于小麦麦穗在视觉上具有挑战性，准确检测它们是一项艰巨的任务。全球麦穗检测的挑战在于准确识别不同品种、不同生长环境、不同光照条件、不同拍摄角度下的麦穗。由于小麦麦穗经常重叠、颜色和外观变化多样，这使得检测更具挑战性。为了解决这些问题，研究者们采用机
justld·2024-01-14 00:07

【深度学习目标检测】十五、基于深度学习的口罩检测系统-含GUI和源码（python，yolov8）

YOLOv8是一种物体检测算法，是YOLO系列算法的最新版本。YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时物体检测算法，其优势在于快速且准确的检测结果。
justld·2024-01-14 00:33
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