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深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测 - python opencv 计算机竞赛

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向
Mr.D学长·2023-11-16 15:57

深度学习YOLO图像视频足球和人体检测 - python opencv 计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov5算法5数据集6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习YOLO图像视频足球和人体检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐
Mr.D学长·2023-11-16 15:53

NewStarCTF2023 Week3 Reverse方向 题目STL WP

先用Z3解出V7：fromz3import*s=Solver()v1,v2,v3,v4,v5,v6=BitVecs('v1v2v3v4v5v6',32)v7,v8,v9,v10,v11=BitVecs(
Sciurdae·2023-11-16 14:52

yolo5 onnx2rknn 瑞芯微香橙派 rk3588

pythonexport.py--weightsD:\project\Pythonproj\yolov5\yolo5\runs\train\exp5\weights\best.pt--img640--batch1
define_mine·2023-11-16 14:46

Yolov5 口罩识别

自定义口罩数据集进行目标检测目录自定义口罩数据集进行目标检测Yolov5代码地址数据集一、手动收集标记数据集二、使用公开数据集改动源码训练结果迁移学习制作自定义数据集的注意事项Yolov5代码地址https
钟鸣_·2023-11-16 13:10

yolov5增加一层小目标检测层

1.原始YOLOv5模型#YOLOv5headhead:[[-1,1,Conv,[512,1,1]],[-1,1,nn.Upsample,[None,2,'nearest']],[[-1,6],1,Concat
非鱼nll·2023-11-16 13:09

YOLOv5简介

YOLOv5一、输入端1.Mosaic数据增强：CutMix数据增强：随机生成一个裁剪框Box，裁剪掉A图中的相应位置，然后用B图相应位置的ROI放到A中被裁剪的区域中形成新的样本。
大白菜～·2023-11-16 13:37

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 58 but got size 57 fo

出现报错：在使用yolov5n进行网络训练时使用的输入尺寸为900*900，在第12层Concat处连接第11层和第6层的FeatureMap时出现维度不同的问题。
梦在黎明破晓时啊·2023-11-16 13:36

yolov5的concat是什么层

yolov5concat在YOLOv5中，concat是指在网络的不同层之间进行张量拼接操作。
梦在黎明破晓时啊·2023-11-16 13:02

centos6服务异常及主机崩溃原因分析

日志1：Nov503:43:08主机名snmpd[154096]:Cannotstatfs/mailbackup#012:Stalefilehandle解释1：statfs是一个linux系统调用，是上层应用程序与系统内核之间进行交互的途径
查士丁尼·绵·2023-11-16 13:52

从零开始的机械臂yolov5抓取gazebo仿真（导航贴）

本篇博客为《从零开始的机械臂yolov5抓取gazebo仿真》系列的导航贴该导航帖将会不断更新从零开始的机械臂yolov5抓取gazebo仿真视频链接：项目视频链接一.教程部分从零开始的机械臂yolov5
Lord_ZYX·2023-11-16 10:21

yolov5报错信息：tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: runs is not a directory

当你在用yolo模型训练时，明明有runs文件，但是还会报错：runsisnotadirectory报错原因报错的原因是因为代码尝试创建一个名为"runs"的目录，但是该名称已经被一个非目录的文件占用了。换句话说，这里期望"runs"是一个目录，但实际上它可能是一个文件或者其他非目录类型的实体。这可能能是因为版本的问题。可以根据需求文档更新torch和torchvision到指定版本解决临时解决方
halo0416·2023-11-16 10:10

YOLOV5中parser参数配置

源码下载链接：ultralytics/yolov5:YOLOv5inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLite(github.com)需要配置的参数：--dataparser.add_argument
halo0416·2023-11-16 10:40

AI 图片截取、ffmpeg使用及安装, anaconda环境，图片标注(labelme)，模型训练(yolov5)，CUDA+Pytorch安装及版本相关问题

AI图片截取(ffmpeg),anaconda环境，图片标注(labelme)，模型训练(yolov5)，CUDA+Pytorch安装及版本相关问题一、截取有效图片录制RTSP视频脚本#!
XC_SunnyBoy·2023-11-16 10:20

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进YOLO v5的排水管网缺陷智能识别(续)

目录3.3构建方法3.3.1样本库框架3.3.2总体流程3.3.3图像获取3.3.4质量控制3.3.5数据扩增
林聪木·2023-11-16 07:58

[Mac软件]Adobe XD(Experience Design) v57.1.12.2一个功能强大的原型设计软件

AdobeXD是一个直观、强大的UI/UX开发工具，旨在设计、原型设计、用户之间共享材料，以及通过数字技术设计交互。AdobeXD为您提供开发网站、应用程序、语音界面、游戏界面、电子邮件模板等所需的一切。无限制地创建设计各种互动，创建看起来和感觉真实的互动原型。感谢你的时间使用基于内容的布局、自适应调整大小、重复网格和自动动画等创新功能加快您的工作流程。随心所欲地工作自己或与您的队友一起在macO
黑果魏叔·2023-11-16 07:26

YOLOV5部署Android Studio安卓平台NCNN

坑非常多，兄弟们，我已经踩了三天的坑了，我这里部署了官方的yolov5s和我自己训练的yolov5n的模型下载AndroidStudio，配置安卓开发环境，这个过程比较漫长。
Ye-Maolin·2023-11-16 07:22

WordPress 媒体库文件夹管理插件 FileBird v5.5.4和谐版下载

FileBird是一款WordPress按照文件夹管理方式的插件。拖放界面拖放功能现已成为现代软件和网站的标配。本机拖动事件（包括仅在刀片中将文件移动到文件夹以及将文件夹移动到文件夹）极大地减少了完成任务所需的点击次数。一流设计的文件夹树展示我们紧跟组合图标、按钮、标签、部分和可拖动元素的最新设计趋势。NinjaTeam所有的插件都是用优质代码和灵感来源于UI/UX的设计编写的。文件夹主题选择您可
软希源码·2023-11-16 05:29

LeetCode（17）罗马数字转整数【数组/字符串】【简单】

字符数值I1V5X10L50C100D500M1000例如，罗马数字2写做II，即为两个并列的1。12写做XII，即为X+II。27写做XXVII,即为XX+V+II。
ACGkaka_·2023-11-16 05:23

LeetCode（18）整数转罗马数字【数组/字符串】【中等】

字符数值I1V5X10L50C100D500M1000例如，罗马数字2写做II，即为两个并列的1。12写做XII，即为X+II。27写做XXVII,即为XX+V+II。
ACGkaka_·2023-11-16 05:15

NC 56 单据接口报错排查一例

操作环境NC客户端是windows的V56版本。生产环境数据库是oracle、数据库访问用了PL/SQL。
无名无姓某罗·2023-11-16 04:37

YOLOV8改进：添加Wiseiou，有效涨点

1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。
dg68668·2023-11-16 02:23

YOLOV5改进-手把手教你添加WIOU 实测高效涨点

步骤1打开utils/metrics.py,找到以下代码defbbox_iou(box1,box2,xywh=True,GIoU=False,DIoU=False,CIoU=False,eps=1e-7):#ReturnsIntersectionoverUnion(IoU)ofbox1(1,4)tobox2(n,4)#Getthecoordinatesofboundingboxesifxywh:#
村东头的二狗子·2023-11-16 02:53

YOLOv5独家原创改进：最新原创WIoU_NMS改进点，改进有效可以直接当做自己的原创改进点来写，提升网络模型性能精度

该教程为属于《芒果书》系列，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容本篇文章为YOLOv5独家原创改进：独家首发最新原创WIoU_NMS改进点，改进有效可以直接当做自己的原创改进点来写
芒果汁没有芒果·2023-11-16 02:52

学习经验分享【NO.19】YOLOv5可视化训练过程

将train.py中project的参数设置为如下：点击AutoPanel即可：得到如下的训练过程，可以观察所进行提升效果是否有用以及可以作为论文中的图，提高论文的档次。
人工智能算法研究院·2023-11-16 01:41

学习经验分享【NO.18】YOLOv5可视化特征图教程（持续更新）

YOLOv5项目的6.0以上版本中的detect.pt中集成了可视化相关模块，直接调用即可。一、可视化特征提取网络中所有模块的可视化图添加形参如下所示，加载相应的权值文件后，选择相应的图片。
人工智能算法研究院·2023-11-16 01:41

YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进【NO.77】引入百度最新提出RT-DETR模型中AIFI模块

由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大
人工智能算法研究院·2023-11-16 01:37

【基于Ubuntu下Yolov5的目标识别】保姆级教程 | 虚拟机安装 - Ubuntu安装 - 环境配置(Anaconda/Pytorch/Vscode/Yolov5) |全过程图文by.Akaxi

【YOLOV5算法原理】1.输入端2.Backbone3.Neck4.输出端二．
Akaxi-1·2023-11-16 00:40

深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶 计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8
Mr.D学长·2023-11-15 22:45

cubemx工程更换同系列stm32芯片型号

cubemx工程更换stm32芯片型号实验平台软件：cubemxv6.10、vscode、MDKv5.27旧型号芯片：stm32f103c8t6新型号芯片：stm32f103ret6步骤1、复制stm32
豆子！·2023-11-15 22:59

Docker使用及本地Yolov5打包教程

1.Docker的安装注意：官方也提供了直接PullYolov5的渠道：dockerpullultralytics/yolov5详见：https://hub.docker.com/r/ultralytics
Father_of_Python·2023-11-15 21:02

屡获殊荣 | 数美科技入选两项人工智能领域重量级榜单

2020投资界人工智能/大数据VENTURE50Venture50（简称V50）由清科集团2006年创办，是国内首家投资维度的企业评选。
数美科技·2023-11-15 20:30

开源免费的Windows应用程序强力卸载工具Bulk Crap UninstallerV5.7的简单使用

本介绍了开源的Windows应用程序强力卸载工具BulkCrapUninstallerV5.7和安装使用的简单说明。
forestqq·2023-11-15 17:26

YOLOv5 分类模型 数据集加载

YOLOv5分类模型数据集加载flyfish数据集的加载python实现，不使用torch库简化实现importosimportos.pathfromtypingimportAny,Callable,cast
文野历笑生·2023-11-15 17:10

记录yolov5目标检测算法学习（主要模块学习之sppf模块）23/10/19

上两篇讲完了conv和c3模块，本篇来介绍一下sppf模块spp和sppfspp的全称是SpatialPyramidPooling，意思是空间金字塔池化，是一种用于图像识别和目标检测的技术，其作用是在不同尺度下对图像进行特征提取和编码，它可以将任意大小的输入图像重新缩放到固定大小，并生成固定长度的特征向量。而sppf，就是把spp原来并行的结构改成了串行结构，减少了计算量（速度更快，f即fast）
晴友读钟·2023-11-15 12:38

selenium之 chromedriver与chrome版本对应表

经过不懈努力终于找到了原因：谷歌驱动和浏览器搭配不合适现在附上对应的版本，以及下载地址，希望对大家有用chromedriver版本支持的Chrome版本v2.34v61-63v2.33v60-62v2.32v59
梓涵锦·2023-11-15 11:44

ACDC AC85-265V 降压12V500毫安 24V300毫安。非隔离恒压恒流芯片

概述该芯片是一款高精度恒压恒流控制芯片。适用于85Vac~265Vac全范围输入电压的非隔离电源。本芯片采用独有的电压电流控制技术，不需要环路补偿电容，即可实现优异的恒压恒流特性，极大的节约了系统成本和体积。芯片采用PWM/PFM多模式控制技术，能有效降低系统待机功耗，提高效率和动态性能，并减小系统工作在轻载时的噪声。具有多重保护功能，包括输出开路/短路保护，芯片供电欠压/过压保护，逐周期限流，过
mk99999s·2023-11-15 11:10

Xilinx Zynq 7000系列中端FPGA解码MIPI视频，基于MIPI CSI-2 RX Subsystem架构实现，提供5套工程源码和技术支持

目录1、前言免责声明2、我这里已有的MIPI编解码方案3、本MIPICSI2模块性能及其优缺点4、详细设计方案设计原理框图OV5640及其配置权电阻硬件方案MIPICSI-2RXSubsystemSensorDemosaic
9527华安·2023-11-15 10:22

Xilinx Kintex7中端FPGA解码MIPI视频，基于MIPI CSI-2 RX Subsystem架构实现，提供工程源码和技术支持

目录1、前言免责声明2、我这里已有的MIPI编解码方案3、本MIPICSI2模块性能及其优缺点4、详细设计方案设计原理框图OV5640及其配置权电阻硬件方案MIPICSI-2RXSubsystemSensorDemosaic
9527华安·2023-11-15 10:45

如何改进多图表展示：LightningChart JS v5

ImproveMulti-ChartDisplayPerformanceNovember14,2023LightningChartJSv5.0introducesWebGLcontextsharingtoboostperformancewhendisplayingmultiplecharts.LightningChartJSisahigh-performanceJavaScriptcharting
sdk大全·2023-11-15 09:48

yolov5/v7 xml转txt

yolov7项目格式如下：detection文件是我放数据集的目录，转换的脚本代码应该和detection同级，detection里的目录结构如下：Annotations是放xml文件，images是放图片的地方，labels是放转换后的txt文件，这里推荐使用images，如果是JPEGImages需要修改源码。这3个txt文件是脚本生成的，用来存放切分后的训练、验证、测试集图片的路径，如下图所
LH_China·2023-11-15 06:03

【内网渗透】vulnhub三个基础靶场wp

.访问80端口查看信息3.xff4.得到：alice:4lic3登陆靶机5.接下来继续做信息收集2.narak1.扫描主机扫描端口2.访问80端口查看信息3.使用dirb扫描目录4.尝试爆破webdav5
Sunlight_614·2023-11-15 04:34

深度学习之基于YoloV5钢材表面缺陷检测系统

本文将介绍基于YoloV5的钢材表面缺陷检测系统，该系统融合了先进的深度学习算法，实现了高效而准确的缺陷检测。YOLOv5（YouOnlyLookOnce）是一种流行的目标检测算法，其第五个版本在
雅致教育·2023-11-15 02:49

优化改进YOLOv5算法之感受野注意力卷积运算（RFAConv），效果秒杀CBAM和CA等

目录1RFAConv原理1.1回顾标准卷积1.2回顾空间注意力1.4创新空间注意力与标准卷积
AI追随者·2023-11-15 00:02

keil5的暗色配色方案

keil5的暗色配色方案配置方法如下:在keil的安装路径C:\Keil_v5\UV4中有一个名为global.prop的文件,先把它备份一下,然后用记事本打开,删除里面的内容,再把以下内容复制进去,保存好后再打开
追风450·2023-11-14 20:59

Keil暗黑主题配置文件（自用配色方案）

下载配置文件：链接：https://pan.baidu.com/s/1jcPTmRn-KMNVQaxVkM0IVw提取码：1234找到\Keil_v5\UV4\global.prop进行替换即可效果如下也可以在
Kong bo·2023-11-14 19:36

深度学习之基于YoloV5的目标检测和双目测距系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介  双目测距系统利用两个相机的图像来计算目标到相机的距离。通过对左右相机图像进行立体匹配，可以获得目标的三维坐标信息。深度学习在双目测距中的应用，例如使用卷积神经网络（CNN）进行立体匹配，提高了测距的准确性和稳定性。二、功能  环境：Python3.8.5、torch1.8.
雅致教育·2023-11-14 19:59

YOLOv5改进，论文阅读建议

"EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks"，这是一篇在2019年提出的论文，提出了一种新的CNN模型缩放方法，可以根据目标任务的复杂性自适应地缩放网络深度、宽度和分辨率，从而在不增加计算量的情况下提高模型精度。"BagofTricksforImageClassificationwithConvolution
DeepQi·2023-11-14 17:20

YOLOV5----修改损失函数-SimAM

主要修改yolo.py、yolov5s.yaml及添加SimAM.py一、SimAM.pyimporttorchimporttorch.nnasnnclassSimAM(torch.nn.Module)
weixin_44119674·2023-11-14 17:39

YOLOV5----修改损失函数-ShuffleAttention

主要修改yolo.py、yolov5s.yaml及添加ShuffleAttention.py一、ShuffleAttention.pyimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitfromtorch.nn.parameterimportParameterclassShuffleAttention
weixin_44119674·2023-11-14 17:52
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