Yolov5进阶学习

小程序进阶学习（视频完结）（核心，重点）

首先上面是一个视频播放器把视频的宽度设置为100%即可铺满全屏然后视频的标题和作者最后就是一个视频播放列表，设置一个固定位置开始滚动即可还有一个问题没有解决，大家出出主意。在播放页面在点击一个新的视频去播放，点进去的新视频获取不到自身的id,就导致后面的数据无法显示。页面代码{{mvInfos.name}}-{{mvInfos.artistName}}//pages/video-info/vide
冯运山·2024-01-21 21:00

小程序进阶学习（音乐首页-轮播图）

轮播图样式轮播图的重点是轮播图的大小，因为每个手机的屏幕大小不一样，但是轮播图的大小是固定的就需要一些技术获取到手机的轮播图大小，然后再设置图片的大小和轮播图边框的大小。页面代码//pages/main-music/mian-music.jsimport{getMusicBannerList}from"../../services/request/music"import{querySelect,
冯运山·2024-01-21 21:00

小程序进阶学习（视频首页-上拉刷新，下拉加载）

首先改造之前的发送请求的代码下拉加载：需要把之前的数据和请求回来的数据重新结合成一个新的的数据，然后再把这新的数据赋值给videoLists中，然后重新渲染页面。触发下拉加载后需要给offset这个属性加上10，下次请、求的数据就是新的数据。这里请求的回来的参数中有一个hasMore这个属性，如果是false就说明没有更多数据了，然后就弹窗提醒灭有更多数据了，如果有则继续发送请求。上拉刷新：原理：
冯运山·2024-01-21 21:30

小程序进阶学习（轮播图-补充截流，获取轮播图大小）

exportfunctionquerySelect(querySelect){returnnewPromise(resolve=>{console.log("第一次执行")constquery=wx.createSelectorQuery()query.select("querySelect").boundingClientRectquery.exec((res)=>{resolve(res)})
冯运山·2024-01-21 21:30

YOLOv5改进 | 主干篇 | 华为GhostnetV1一种移动端的专用特征提取网络

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是华为移动端模型Ghostnetv1，华为GhostnetV1一种移动端的专用特征提取网络，旨在在计算资源有限的嵌入式设备上实现高性能的图像分类。GhostNet的关键思想在于通过引入Ghost模块，以较低的计算成本增加了特征图的数量，从而提高了模型的性能。这种方法在计算资源有限的情况下，尤其适用于图像分类任务，并在一些基准测试中表现出了很好的性能。本文将通过首
Snu77·2024-01-21 08:42

（超详细）7-YOLOV5改进-添加 CoTAttention注意力机制

1、在yolov5/models下面新建一个CoTAttention.py文件，在里面放入下面的代码代码如下：importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportflatten
我要变胖哇·2024-01-21 08:06

基于深度学习的车牌识别（YOLOv5和CNN）

基于深度学习的车牌识别(YOLOv5和CNN）目录一、综述二、车牌检测一、综述本篇文章是面向的是小白，想要学习深度学习上的应用，本文中目前应用了YOLOv5和CNN来对车牌进行处理，最终形成一个完整的车牌信息记录
AAI机器之心·2024-01-21 07:48

年底了，准备跳槽的可以看看...

所以准备3月跳槽、找工作的朋友，就一定要好好准备抓住机会，补一补自己的知识体系，完善自己的能力模型为此我专门找了一份《软件测试进阶学习+面试宝典》分享给大家，共206页包含
程序员.二黑·2024-01-21 02:23

篇二：MindSpore在实际项目中的应用与挑战

在完成昇思MindSpore技术公开课的学习后，我尝试将所学知识应用到YOLOv5开发中。在这个过程中，我遇到了一些挑战和问题，但也收获了很多宝贵的经验。我们使用迁移学习的方法进行微调。
GT开发算法工程师·2024-01-20 22:05

助力焊接场景下自动化缺陷检测识别，基于YOLOv5【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业焊接场景下缺陷检测识别分析系统

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·2024-01-20 18:51

助力工业焊缝质量检测，基于YOLOv5【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·2024-01-20 18:21

助力焊接场景下自动化缺陷检测识别，基于YOLOv3模型开发构建工业焊接场景下缺陷检测识别分析系统

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·2024-01-20 18:51

（超详细）5-YOLOV5改进-添加A2Attention注意力机制

1、在yolov5/models下面新建一个A2Attention.py文件，在里面放入下面的代码代码如下：importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitfromtorch.nnimportfunctionalasFclassDoubleAttention
我要变胖哇·2024-01-20 14:37

（超详细）6-YOLOV5改进-添加ECA注意力机制

1、在yolov5/models下面新建一个EfficientChannelAttention.py文件，在里面放入下面的代码代码如下：importtorch,mathfromtorchimportnnclassEfficientChannelAttention
我要变胖哇·2024-01-20 14:06

RuntimeError: result type Float can’t be cast to the desired output type long int

yolov5模型训练时候报错。
SYC_MORE·2024-01-20 12:34

TorchServe部署模型-handler文件

TorchServe打包mar文件所需的handler文件：目标检测类yolov5"""CustomTorchServemodelhandlerforYOLOv5models."""
SYC_MORE·2024-01-20 12:02

了解 YOLOv5 中的 NMS 多标签检测参数设置

“NMS多标签检测”（multi_label=False）是一个关于YOLOv5模型推理设置的参数，具体来说，它控制非最大抑制（NMS）的行为。
Aitrainee·2024-01-20 11:31

yolov5 检测封装

yolov5pytorch推理检测封装v7测试成功importcsvimportosimportplatformimportsysfrompathlibimportPathimportnumpyasnpimporttorchFILE=Path(__file__).resolve()ROOT=FILE.parents[0]#YOLOv5rootdirectoryifstr(ROOT)notinsys
AI视觉网奇·2024-01-20 11:00

解决No module named ‘ultralytics‘

win10+Python3.7环境运行yolov5的程序时，程序语句fromultralytics.utils.plottingimportAnnotator,colors,save_one_box报错
爱编码的小陈·2024-01-20 10:21

基于Yolov5+Deepsort+SlowFast算法实现视频目标识别、追踪与行为实时检测

一、核心功能设计总的来说，我们需要能够实现实时检测视频中的人物，并且能够识别目标的动作，所以我们拆解需求后，整理核心功能如下所示：yolov5实现目标检测，确定目标坐标deepsort实现目标跟踪，持续标注目标坐标
爱编码的小陈·2024-01-20 09:48

yolov5_master的下载、环境搭建、数据处理及训练全过程

香橙派5使用RK3588S内置NPU加速yolov5推理，实时识别数字达到50fps_rk3588yolov5实时检测-CSDN博客
YANQ662·2024-01-19 23:36

YoloV5改进策略：BAM瓶颈注意力模块|BAM详解以及代码注释|CBAM姊妹篇|有效涨点

论文：《BAM:瓶颈注意力模块》https://arxiv.org/pdf/1807.06514.pdf近期深度神经网络的进展主要通过架构搜索来增强其表示能力。在这项工作中，我们专注于注意力在一般深度神经网络中的作用。我们提出了一种简单而有效的注意力模块，名为瓶颈注意力模块（BAM），可以与任何前馈卷积神经网络集成。我们的模块沿两个独立的通道和空间路径推断注意力图。我们将模块放置在模型中的每个瓶颈
静静AI学堂·2024-01-19 19:24

YOLO在服务器上训练，日志文件中不显示GFLOPs参数的问题

YOLO模型在服务器上训练，日志文件中不显示GFLOPs参数的问题最近用服务器训练了YOLOv5模型，准备写论文找数据时才发现日志文件中没有GFLOPs参数，而在笔记本上训练时则会有GFLOPs参数，如下所示
Luxus1001·2024-01-19 19:49

C++进阶学习——（第五天）对象模型和this指针

成员变量和成员函数是分开存储的只有非静态成员变量属于类的对象上C++编译器在执行代码时会给每个空对象也分配一个字节空间，是为了区分空对象占内存的位置每个空对象也应该有一个独一无二的内存地址我们用下面这个示例来说明上面知识点：#includeusingnamespacestd;classPerson{intm_A;//只有非静态成员变量staticintm_B;//静态成员变量静态变量，类内定义，类
JH_vision·2024-01-19 15:46

【Java学习笔记】常用API、Lambda、 常见算法

前言该文章为Java自学笔记案例：面向对象进阶学习视频为https://www.bilibili.com/video/av250694651目录前言日期与时间DateSimpleDateFormatCalendarJDK8
菜菜的大鹏·2024-01-19 12:44

Spring来了，春天还会远吗？

JavaEE进阶学习内容很多很丰富，并且也很有难度。今天我们就从Spring开始讲起。
Xua3055·2024-01-19 11:38

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

适合进阶学习的 机器学习 开源项目（可快速下载）

目录开源项目合集[>>开源的机器学习平台：mlflow/mlflow](https://gitcode.com/mlflow/mlflow)[>>机器学习路线图：mrdbourke/machine-learning-roadmap](https://gitcode.com/mrdbourke/machine-learning-roadmap)[>>机器学习理论和实践的合集：ben1234560/A
GitCode官方·2024-01-19 10:37

SQL注入入门进阶_报错注入、延时注入、python脚本盲注

SQL注入入门进阶学习目标本篇文章入门SQL注入，除了回显的SQL注入还存在报错注入、布尔盲注和延时注入。
菜鸡学安全·2024-01-19 05:43

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

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

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

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

小程序进阶学习（视频首页-完善页面）

首先把页面上展示的代码抽离成组件然后抽离好的组件编写样式再对页面的数字进行格式化一下，引用wxs即可格式完成以后就是也看看到的那个样子了页面代码//pages/main-video/main-video.jsimport{getTopMv}from"../../services/request/myvideorequest"Page({/***页面的初始数据*/data:{videoList:[]
冯运山·2024-01-18 08:22

小程序进阶学习（视频首页）

目录首先封装请求文件在用封装好的请求文件请求数据得到的数据在把数据循环放到页面即可页面代码请求文件代码首先封装请求文件在用封装好的请求文件请求数据得到的数据在把数据循环放到页面即可页面代码作者：{{item.artistName}}//pages/main-video/main-video.jsimport{getTopMv}from"../../services/request/myvideor
冯运山·2024-01-18 08:18

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

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

【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

进阶学习——Linux网络

目录一、网络配置命令1.ifconfig——IP地址1.1ifconfig的基础用法1.1.1ifconfig命令详解1.2常用格式1.3修改网卡名称1.3.1临时修改1.3.2永久修改1.4临时修改网卡1.4.1设置虚拟网卡1.4.2延伸——ethtool1.5永久修改网卡1.6实验——双网卡配置1.6.1添加新的网卡1.6.2将ens33的配置文件拷给ens361.6.3进入ens36进行配置
一坨小橙子ovo·2024-01-17 03:06

J2EE进阶学习——Spring框架（四）:Spring的bean管理（注解）

Spring注解的准备工作1.导入包2.创建类，创建方法3.创建Spring配置文件，引入约束第一天做IOC基本功能，引入约束beans做Spring的IOC注解开发，引入新的约束附上文档网站：https://docs.spring.io/spring/docs/4.2.x/spring-framework-reference/html/xsd-configuration.html4.开启注解扫描
TiHom·2024-01-17 02:36

C语言指针进阶学习心得-函数指针，指针函数，指针数组，数组指针

一：指针数组和数组指针1.指针数组：指针数组的元素都是指向某种数据类型的指针例：声明方式：int*ptr[3];ptr数组的元素都是指向int类型的数据      #include      intmain(){          int *ptr[3];//数组元素类型为整形指针         intA1=1,A2=2,A3=3;         ptr[0]=&A1;//存储整型变量的地址 
贪玩成性·2024-01-16 21:49

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
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