yolo从入门到精通

YOLO部署实战（1）：YOLO数据集制作

FasterR-CNN，YOLO，SSD等目标检测网络所需要的数据集，均需要借此工具标定图像中的目标。生成的XML文件是遵循PASCALVOC的格式的。
马上到我碗里来·2024-02-04 11:01

YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读

YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读一、前言二、我的环境三、yolov5s.yaml源文件内容四、Parameters
Prime's Blog·2024-02-04 11:01

YOLOv5算法进阶改进（15）— 引入密集连接卷积网络DenseNet

前言：Hello大家好，我是小哥谈。DenseNet（密集连接卷积网络）是一种深度学习神经网络架构，它在2017年由GaoHuang等人提出。DenseNet的核心思想是通过密集连接（denseconnection）来促进信息的流动和共享。在传统的卷积神经网络中，每个层的输入只来自于前一层的输出。而在DenseNet中，每个层的输入不仅来自于前一层的输出，还来自于之前所有层的输出。这种密集连接的方
小哥谈·2024-02-04 11:30

基于Python淘宝图书销售数据可视化系统设计与实现(Django框架) 研究背景与意义、国内外研究现状

所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！
黄菊华老师·2024-02-04 10:33

ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)从入门到精通

简介“ELK”是三个开源项目的首字母缩写，这三个项目分别是：Elasticsearch、Logstash和Kibana。Elasticsearch是一个搜索和分析引擎。Logstash是服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到诸如Elasticsearch等“存储库”中。Kibana则可以让用户在Elasticsearch中使用图形和图表对数据进行可视化。原理图
kuokay·2024-02-04 10:57

logstash快速入门实战指南-Logstash简介

作者其他ELK快速入门系列文章Elasticsearch从入门到精通Kibana从入门到精通Logstash是一个具有实时流水线功能的开源数据收集引擎。
weixin_30593443·2024-02-04 10:27

基于Python淘宝玩具销售数据可视化系统设计与实现(Django框架) 研究背景与意义、国内外研究现状

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黄菊华老师·2024-02-04 10:06

深入了解 Ansible：全面掌握自动化 IT 环境的利器

本文以详尽的篇幅介绍了Ansible的方方面面，旨在帮助读者从入门到精通。无论您是初学者还是有一定经验的Ansible用户，都可以在本文中找到对应的内容，加深对Ansible的理解和应用。
xcbeyond·2024-02-04 07:13

Vim工具使用全攻略：从入门到精通

引言在软件开发的世界里，Vim不仅仅是一个文本编辑器，它是一个让你的编程效率倍增的神器。然而，对于新手来说，Vim的学习曲线似乎有些陡峭。本文将手把手教你如何从Vim的新手逐渐变为高手，深入理解Vim的操作模式，并掌握一些实用的技巧。Vim的基本概念Vim，一款自诞生以来就以其强大和灵活性著称的文本编辑器，其独特之处在于它的模式化操作，这也是它与其他编辑器最大的不同。理解Vim的模式对于掌握Vim
hqxnb666·2024-02-04 07:54

vue中的数据代理

本篇只是我对尚硅谷张老师课程代码自己做的一个注释，只是一个学习笔记，所以要结合视频看才行啊课程视频（看12和13节）尚硅谷Vue2.0+Vue3.0全套教程丨vuejs从入门到精通_哔哩哔哩_bilibili1
m0_74176885·2024-02-04 06:15

基于Python淘宝零食销售数据可视化系统设计与实现(Django框架) 研究背景与意义、国内外研究现状

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黄菊华老师·2024-02-04 05:07

基于Java的企业财务管理系统的设计与实现(Springboot框架）研究背景和意义、国内外现状

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黄菊华老师·2024-02-04 04:58

基于JAVA电子商务电商网上生鲜购物商城系统设计与实现（Springboot框架）研究背景和意义、国内外现状

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黄菊华老师·2024-02-04 04:58

Codeforces Gym 100733A Shitália 计算几何

cid=88994#problem/ADescriptionAftersuddenlybecomingabillionaire,ShiadoptedYOLOashismottoanddecidedtobuyasm
weixin_34075268·2024-02-04 00:52

基于Python淘宝体育用品销售数据可视化系统设计与实现(Django框架) 研究背景与意义、国内外研究现状

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黄菊华老师·2024-02-03 23:35

【牛客网题目解析：从入门到精通】173道基础题详解 (第五期）

本文作者：大家好，我是原始豌豆，欢迎来到牛客网刷题解析第五期，感谢你阅读本文欢迎评论，收藏，点赞哦。内容专栏：这里是《牛客网在线编程》专栏，笔者用重金(时间和精力)打造，每道题目提供多种解法，从基础到拓展，希望可以帮到读者们。写作不易：本文对每道题目提供了多种解法并加上了详细的注释，意在帮助读者锻炼思维灵活性，提高分析、解决问题的能力)。开端   本次更新，全篇共一万多字，详细解析了每道题目，对其
原始豌豆·2024-02-03 22:35

【牛客网题目解析：从入门到精通】173道基础题详解 (第六期）

本文作者：大家好，我是原始豌豆，欢迎来到牛客网刷题解析第六期，感谢你阅读本文欢迎评论，收藏，点赞哦。内容专栏：这里是《牛客网在线编程》专栏，笔者用重金(时间和精力)打造，每道题目提供多种解法，从基础到拓展，希望可以帮到读者们。写作不易：本文对每道题目提供了多种解法并加上了详细的注释，意在帮助读者锻炼思维灵活性，提高分析、解决问题的能力)。开端   。本期讲解的是牛客网101~115题，都是基于循环
原始豌豆·2024-02-03 22:35

【牛客网题目解析：从入门到精通】173道基础题详解 (第二期）

本文作者：大家好，我是原始豌豆，欢迎来到牛客网刷题解析第二期，感谢你阅读本文欢迎评论，收藏，点赞哦。内容专栏：这里是《牛客网在线编程》专栏，笔者用重金(时间和精力)打造，每道题目提供多种解法，从基础到拓展，希望可以帮到读者们。写作不易：本文对每道题目提供了多种解法并加上了详细的注释，意在帮助读者锻炼思维灵活性，提高分析、解决问题的能力)。  牛客网刷题解析第三期请点这里开端   在这篇文章中，我将
原始豌豆·2024-02-03 22:04

【牛客网题目解析：从入门到精通的秘籍】173道基础题详解 (第三期）

本文作者：大家好，我是原始豌豆，欢迎来到牛客网刷题解析第三期，感谢你阅读本文欢迎评论，收藏，点赞哦。内容专栏：这里是《牛客网在线编程》专栏，笔者用重金(时间和精力)打造，每道题目提供多种解法，从基础到拓展，希望可以帮到读者们。：写作不易，本文对每道题目提供了多种解法并加上了详细的注释，意在帮助读者锻炼思维灵活性，提高分析、解决问题的能力)。开端   本次爆更，全篇共13826字，详细解析了每道题目
原始豌豆·2024-02-03 22:04

【牛客网题目解析：从入门到精通的秘籍】173道基础题详解 (第四期）

本文作者：大家好，我是原始豌豆，欢迎来到牛客网刷题解析第四期，感谢你阅读本文欢迎评论，收藏，点赞哦。内容专栏：这里是《牛客网在线编程》专栏，笔者用重金(时间和精力)打造，每道题目提供多种解法，从基础到拓展，希望可以帮到读者们。写作不易：本文对每道题目提供了多种解法并加上了详细的注释，意在帮助读者锻炼思维灵活性，提高分析、解决问题的能力)。开端   本次更新，全篇共一万多字，详细解析了每道题目，对其
原始豌豆·2024-02-03 22:04

【牛客网题目解析：从入门到精通】173道基础题详解 (第一期）

本文作者：大家好，我是原始豌豆，欢迎来到牛客网刷题解析第一期，感谢你阅读本文，欢迎评论，点赞，收藏哦。内容专栏：这里是《牛客网在线编程》专栏，笔者用重金(时间和精力)打造，每道题目提供多种解法，从基础到拓展，希望可以帮到读者们。写作不易：本文对每道题目提供了至多五种解法，意在帮助读者锻炼思维灵活性，提高分析、解决问题的能力)。  牛客网刷题解析第二期请点这里#博客前言   本文中我们将一起探讨如何
原始豌豆·2024-02-03 22:32

LLM App SDK：LangChain vs. LlamaIndex

NSDT工具推荐：Three.jsAI纹理开发包-YOLO合成数据生成器-GLTF/GLB在线编辑-3D模型格式在线转换-可编程3D场景编辑器-REVIT导出3D模型插件-3D模型语义搜索引擎-
新缸中之脑·2024-02-03 20:28

基于YOLOv7算法的高精度实时海上船只目标检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv7）

摘要：基于YOLOv7算法的高精度实时海上船只目标检测系统可用于日常生活中检测与定位海上船只目标，此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出
BestSongC·2024-02-03 17:57

基于YOLOv8的船舶目标检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）

博主简介AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富；原创自研系列，2024
AI小怪兽·2024-02-03 17:26

计算机设计大赛 深度学习 python opencv 火焰检测识别

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景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4YOLOV54.1
iuerfee·2024-02-03 16:31

Colab平台使用（GPU、挂载、tf版本、运行py脚本、设置点击脚本）

重点：选择GPU、挂载谷歌云端、选择tf版本、运行py脚本、设置点击不断连脚本针对yolo模型的训练谷歌云端上传项目打开谷歌云端，类似百度网盘上传本地的项目到云端创建colab笔记本进入想保存Notebook
土Bo鼠·2024-02-03 13:39

[图像算法]-(yolov5.train)-GPU架构中的半精度fp16与单精度fp32计算

GPU架构中的半精度与单精度计算  由于项目原因，我们需要对darknet中卷积层进行优化，然而对于像caffe或者darknet这类深度学习框架来说，都已经将卷积运算转换成了矩阵乘法，从而可以方便调用cublas库函数和cudnn里tiling过的矩阵乘。  CUDA在推出7.5的时候提出了可以计算16位浮点数据的新特性。定义了两种新的数据类型half和half2.之前有师弟已经DEMO过半精度
蒸饺与白茶·2024-02-03 13:54

基于Python淘宝母婴用品销售数据可视化系统设计与实现(Django框架) 研究背景与意义、国内外研究现状

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黄菊华老师·2024-02-03 12:35

Photoshop基础教程大全，PS视频教程，一个月轻松从入门到精通

我知道，你可能已经很多次有过学习PS的想法了，或者已经尝试很多次，痛苦很多次，放弃很多次了。而这一次，可能是你学会PS最好的机会了，因为我们来了。在这套PS基础入门课程上，我们花费了很多时间和心思。我们分析和重组了PS最本质的知识要点，用清晰的逻辑、直观的案例，一步一步地带着你认识这个让人又爱又恨的软件。再给自己一次机会，你会发现之前没学会真的不是你的错^_^作为一名80后资深PS老鸟，我想用我的
我的学习机·2024-02-03 11:15

计算机视觉实战项目4（单目测距与测速+摔倒检测+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A_路径规划+行人车辆计数+动物识别等）

基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统摘要：无人机技术的快速发展和广泛应用给社会带来了巨大的便利，但也带来了一系列的安全隐患。
阿利同学·2024-02-03 10:03

商业分析从入门到精通第6.3讲：评估风险

作者|希瑟评估风险的目的是为了了解在转型过程中和未来状态时，内部和外部对企业产生的意料之外的后果。评估风险包括分析和管理风险。风险可能与现状、期望的未来状态、转型本身、转型战略、或企业执行的任何其他任务相关。风险可以从以下几个方面进行分析：风险发生时可能的后果后果的影响风险的可能性风险发生的潜在的时间对于风险的评估会用作选择和协调转型策略的考虑因素。对风险的评估包括，当发现避免风险的成本超过可能的
第3类人·2024-02-03 10:41

主成分分析PCA、KPCA，贡献度计算，特征降维，散点图，从入门到精通，Matlab程序，一键运行！

适用平台：Matlab2021及以上什么是数据降维：数据降维是指将高维度的数据映射到低维度的空间中，同时保留数据中的重要信息。这种降维的操作可以帮助我们更好地理解和处理数据，并且可以降低计算的复杂度，提高机器学习算法的效率和准确率。降维方法：PCA和KPCA都是降维技术，用于从高维数据中提取主要特征或进行非线性降维。下面将详细说明它们的原理和区别（附带程序结果）。主成分分析（PrincipalCo
预测及优化·2024-02-03 09:42

在树莓派下使用NCNN部署YOLOv5-lite

在树莓派下使用NCNN部署YOLOv5-lite前置的开发环境操作可以先看这篇文章：树莓派下部署NCNN_树莓派部署神经网络我这里的yolov5-lite的param文件和bin文件是参考这个github
TTao9·2024-02-03 09:12

YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection

Experiments2.1ImplementationDetails2.2Pre-training2.3AblationExperiments2.3.1预训练数据2.3.2对RepVL-PAN的消融研究2.3.3文本编码器2.4Fine-tuningYOLO-World2.5Open-VocabularyInstanceSegmentation2.6Vis
猛码Memmat·2024-02-03 09:41

计算机设计大赛 深度学习 YOLO 实现车牌识别算法

文章目录0前言1课题介绍2算法简介2.1网络架构3数据准备4模型训练5实现效果5.1图片识别效果5.2视频识别效果6部分关键代码7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于yolov5的深度学习车牌识别系统实现该项目较为新颖
iuerfee·2024-02-03 07:20

YOLO部署实战（2）：使用OpenCV优化视频转图片流程并设置帧数

在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个强大的开源库，它为处理图像和视频提供了丰富的工具和功能。本文将介绍如何使用OpenCV将视频文件转换为一系列图片，并演示如何通过设置转换的帧数来优化这一过程。1Win10配置OpenCV在Windows操作系统上安装OpenCV可以通过以下步骤完成。请注意，这里提供的是基于OpenCV4.x版本的安装步骤。如果有新版本发布，建议查阅官方文档以获取最新信
马上到我碗里来·2024-02-03 07:31

如何才能让用例自动运行完之后，生成一张直观可看易懂的测试报告呢？

【B站最通俗易懂】Python接口自动化测试从入门到精通，超详细的进阶教程，看完这套视频就够了小编使用的是unittest的一个扩展HTMLTestRunner环境准备使用之前，我们需要下载HTMLTestRunner.py
软件测试果冻·2024-02-03 04:29

【RT-DETR有效改进】利用YOLO-MS的MSBlock模块改进ResNet中的Bottleneck（RT-DETR深度改进）

欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块)，我们将其用于替换我们
Snu77·2024-02-03 02:26

神经网络

神经网络参考资料：TENSORFLOW系列专题TensorFlow从入门到精通深度学习的概念是从人工神经网络的研究中发展而来的，早期的感知器模型只能解决简单的线性分类问题，后来发现通过增加网络的层数可以解决类似于
Fighting_No1·2024-02-03 02:43

毕业设计：YOLOv8车牌识别系统 深度学习 LPRNet算法 pytorch 大数据 （源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python3.8YOLOv8深度学习LPRNet算法pytorch项目介绍：基于YOLOv8+LPRNet进行车牌检测
q_3548885153·2024-02-03 01:36

python实现将多张图片结合为一张图片的方法

将多张图片结合为一张图片案例一：importcv2importnumpyasnpimportosimportglob#img1=cv2.imread(r"F:\myyolov5\202302141303
小飞龙程序员·2024-02-03 00:19

基于Python文档pdf和word格式转换系统(Django框架)开题答辩常规问题和如何回答(答辩指导)

所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！
黄菊华老师·2024-02-03 00:38

YOLOv5算法进阶改进（14）— 即插即用的动态卷积之ODConv | 助力涨点

本文将YOLOv5的主干网络中的Conv换成即插即用的动态卷积ODConv，希望大家学习之后能够有所收获~！前期回
小哥谈·2024-02-02 22:24

菜鸡后端的前端学习记录-2

忘了记一下看的视频了，有兴趣的可以去看一看，目前感觉讲的还不错，但是需要有一定基础：【尚硅谷Vue2.0+Vue3.0全套教程丨vuejs从入门到精通】（学习记录第二部分，都写到一个博客里太长了，不利于阅读复习
无名一小卒·2024-02-02 21:30

现代C++之万能引用、完美转发、引用折叠FrancisFrancis

转载：现代C++之万能引用、完美转发、引用折叠-知乎(zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/99524127后期参考(还未整合)：C++完美转发深度解析:从入门到精通
qq_27898413·2024-02-02 21:12

基于Python校园鲜花水果商城系统(Django框架)开题答辩常规问题和如何回答(答辩指导)

所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！
黄菊华老师·2024-02-02 18:00

CV案例解析：YOLO——从v1到v5

在YOLO诞生之前，目标检测领域热门的深度学习模型是R-CNN系列模型，这一类的模型被称之为二阶段模型（two-stage），其大致思路就是先找出可能含有物体的区域，进而再细致的找出这片区域内的物体是什么
CV案例精选·2024-02-02 18:51

Yolo v8 进行对象数量统计示例

Yolov8进行对象数量统计示例示例代码fromultralyticsimportYOLOfromultralytics.solutionsimportobject_counterimportcv2defobject_count_test
野生绿箭侠·2024-02-02 16:02

AI助力农作物自动采摘，基于YOLOv7【tiny/l/x】不同系列参数模型开发构建作物生产场景下番茄采摘检测计数分析系统

去年十一那会无意间刷到一个视频展示的就是德国机械收割机非常高效自动化地24小时不间断地在超广阔的土地上采摘各种作物，专家设计出来了很多用于采摘不同农作物的大型机械，看着非常震撼，但是我们国内农业的发展还是相对比较滞后的，小的时候拔草是一个人一列蹲在地里就在那埋头拔草，不知道什么时候才能走到地的尽头，小块的分散的土地太多基本上都是只能人工手工来取收割，大点的连片的土地可以用收割机来收割，不过收割机基
Together_CZ·2024-02-02 16:59

AI识鸟，基于YOLOv5【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业野外场景下鸟类检测识别分析系统

首先看下实例效果，如下所示：这里构建了包含20种鸟类的数据集，实例数据如下所示：本文是选择的是YOLOv5算法模型来完成本文项目的开发构建。相较于前两代的算法模型，YOLOv5可谓是
Together_CZ·2024-02-02 16:10
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