yolo数据集第3页

pytorh基础知识和函数的学习：torchvision.transforms()

它提供了一组工具，用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作，以便更好地训练深度学习模型。

深蓝海拓·2024-09-10 19:30

【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数

《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·2024-09-10 17:39

pytorch训练后pt模型中保存内容详解(yolov8n.pt为例)

以YOLO系列pt保存

yueguang8·2024-09-10 16:02

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

本书的内容分成三个部分：1.初始阶段初始阶段学习：机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

实训day4 yolo1代码运行

yolo1代码运行今天主要是在pycharm上运行pytorch的yolo1训练和测试代码。

Hazelyu27·2024-09-10 16:28

深度学习目标检测入门COCO数据集

常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root=".

日暮途远z·2024-09-10 13:45

【数据获取与读取】JSON & CSV

数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview

yogurt=b·2024-09-10 13:14

gpt-2语言模型训练

一、通过下载对应的语言模型数据集1.1根据你想让回答的内容，针对性下载对应的数据集，我下载的是个医疗问答数据集1.2针对你要用到的字段信息进行处理，然后把需要处理的数据丢给模型去训练，这个模型我是直接从

谷隐凡二·2024-09-10 09:48

说说百度大模型算法工程师二面经历

2.Leetcode题具体题意记不清了，但是类似【208.实现Trie(前缀树)】题目内容Trie（发音类似“try”）或者说前缀树是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的

AI小白熊·2024-09-10 08:15

第三章-数据预处理

数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。3.1数据清洗数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据，重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值，异常值等。

moke冲冲·2024-09-10 08:11

mongoDB 对一个做了索引的字段，要不要给默认值？

MongoDB中的索引与字段设置在MongoDB中，索引可以帮助提高查询性能，特别是在处理大规模数据集时。

hongkid·2024-09-10 07:35

[数据集][目标检测]街道乱堆垃圾检测数据集VOC+YOLO格式94张1类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：94标注数量(xml文件个数

FL1623863129·2024-09-10 04:12

Loutos 开源项目教程

MacandLinuxoperatingsystems项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/loutos1.项目介绍Loutos是一个开源项目，旨在提供一个高效、灵活的解决方案，用于处理大规模数据集

甄如冰Lea·2024-09-10 00:34

深度学习思考

对理论话深度学习很有意义，一个思路是经验值，将每一层在特定任务下都有输出，对结果作经验总结，比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征，高层输出语意特征，我曾经在objecttracking用过这样的方法,在大数据集测试

夜雪朝歌·2024-09-09 19:45

地平线旭日x3派部署yolov8

地平线旭日x3派部署yolov8总体流程1.导出onnx模型导出YOLOV8_onnxruntime.py验证onnxutils.py2.在开发机转为bin模型2.1准备数据图片2.2转换必备的yaml

巴啦啦魔仙变！！·2024-09-09 18:28

YOLOv8改进 | 检测头篇 | YOLOv8引入DynamicHead检测头

1.DynamicHead描述1.1摘要：在目标检测中，定位和分类相结合的复杂性导致了各种方法的蓬勃发展。以往的工作试图提高各种目标检测头的性能，但未能呈现出统一的观点。本文根据目标检测的特点，推导了一种新的动态头部框架，将目标检测头部与注意力统一起来。该方法通过在特征层次间、空间位置间和输出通道内协调组合多种自注意机制，在不增加计算开销的情况下显著提高了目标检测头的表示能力。进一步的实验表明，本

小李学AI·2024-09-09 16:14

starrocks和clickhouse数据库比较

它设计用于高效处理大规模数据集，并且支持复杂查询和数据处理。支持多种数据源的集成，并且可以与其他大数据技术（如Hadoop、Spark）协同工作。C

CodeMaster_37714848·2024-09-09 16:12

YOLOv8 只检测人只画框不要标签

参考了这个：YOLOv8只检测人（或其他一种或者多种类别）_yolov8只检测指定类别-CSDN博客1.只检测人：predict的时候指定参数classes=[0]2.只画框不要标签：plot的时候传入

waketzheng·2024-09-09 16:41

垂类大模型：领域专家参与的重要性

这些模型通常是在大型数据集上训练的，标注任务多可以由具有一般技能的人类执行，早期模型中的缺陷可以被标注员轻松识别和纠正。然而近年，AI领域经历了重大变革。

澳鹏Appen·2024-09-09 15:39

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计3.1数据分析3.1.1Iris数据集基本介绍

Ausgelebt·2024-09-09 15:08

目标检测-YOLOv1

YOLOv1介绍YOLOv1（YouOnlyLookOnceversion1）是一种用于目标检测的深度学习算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。

wydxry·2024-09-09 15:06

深度学习回归任务训练代码模版

深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化

槐月初叁·2024-09-09 13:17

数据仓库系列篇之基本概述

http://blog.csdn.net/bocai8058文章目录前言什么是数据仓库数据仓库与数据库的区别为什么要建立数据仓库及数仓平台的优势为什么要建立数据仓库大数据数仓平台的特点或优势数据仓库和数据集市的关系前言通过收集资料

小学僧来啦·2024-09-09 09:53

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法，特别是在处理大规模数据集时非常有效。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4

专栏介绍：YOLOv9改进系列|包含深度学习最新创新，主力高效涨点！！！一、改进点介绍AKConv是一种具有任意数量的参数和任意采样形状的可变卷积核，对不规则特征有更好的提取效果。

今天炼丹了吗·2024-09-09 04:48

Python青少年简明教程：文件处理

Python青少年简明教程：文件处理计算机科学中的文件是指存储在计算机存储设备上的数据集合。这些数据可以是程序代码、文本、图像、音频、视频等各种形式的信息。

学习&实践爱好者·2024-09-09 02:36

揭开数据可视化的神秘面纱：《Python数据可视化：科技图表绘制》深度解析

丰富的实践案例与操作示例2.3视频教学与配套资源文件2.4作者的专业背景与权威性三、适读人群3.1科研人员与工程师3.2数据分析师与从业者3.3大学生与研究生3.4零基础的编程爱好者四、配套资源与学习支持4.1公共数据集与示例代码

屿小夏·2024-09-09 00:23

[数据集][目标检测]人脸口罩佩戴目标检测数据集VOC+YOLO格式8068张3类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：8068标注数量(xml

FL1623863129·2024-09-09 00:23

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。

维生素￥·2024-09-08 23:43

葡萄检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）

葡萄检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1YMwAaSJc8H5SI0f8RVSidw?

数据集_深度学习·2024-09-08 20:26

在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【4.2】RK3588获取USB摄像头图像推流RTSP更多内容见视频

本专栏主要是提供一种国产化图像识别的解决方案，专栏中实现了YOLOv5/v8在国产化芯片上的使用部署，并可以实现网页端实时查看。根据自己的具体需求可以直接产品化部署使用。

橘子的战斗日记·2024-09-08 20:56

GraphRAG入门:基本概念、应用场景及学习方法

的用途是什么GraphRAG用于复杂信息分析,适合处理跨文档、有噪音或主题抽象的数据.二、GraphRAG能做什么GraphRAG能连接大量信息,回答普通难搜索难以解答的问题.她可以回答跨文档的问题,也能总结数据集的主要主题

学习中的程序媛~·2024-09-08 18:41

基于云原生向量数据库 PieCloudVector 的 RAG 实践

这些主流的模型能够取得卓越表现，归功于创新的算法、模型规模的大幅扩展，以及海量的高质量数据集。然而AIGC依然面临一系列挑战，检索增强生成（RAG）技术作为LLM的一项重要补充被提出。

OpenPie｜拓数派·2024-09-08 17:08

OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影

阿利同学·2024-09-08 17:07

目标检测-YOLOv4

YOLOv4介绍YOLOv4是YOLO系列的第四个版本，继承了YOLOv3的高效性，并通过大量优化和改进，在目标检测任务中实现了更高的精度和速度。

wydxry·2024-09-08 13:11

[数据集][目标检测]井盖丢失未盖破损检测数据集VOC+YOLO格式2890张5类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2890标注数量(xml

FL1623863129·2024-09-08 12:30

【无标题】大数据之批处理，流处理，批流一体概念

批处理批处理是将一定量的数据集合在一起，形成一个数据批次，然后对这个批次中的数据进行处理。

数字天下·2024-09-08 09:43

python指南之Pandas和Matplotlib进行数据清洗

通过实际代码示例，我们将处理一个包含缺失值、不一致格式和噪声数据的示例数据集，最终将其转换为可视化友好的形式。1.准备工作在开始之前，我们需要安装必要的Python库。如果尚未安装，可以使用

步入烟尘·2024-09-08 09:12

Tensorflow2 如何扩展现有数据集(缩放、随机旋转、水平翻转、平移等)，从而提高模型的准确率 -- Tensorflow自学笔记14

实际生活中的数据集，往往不是标准的数据，而是有倾斜角度、有旋转、有偏移的数据，为了提高数据集的真实性，提高模型预测的准确率，可以用ImageDataGenerator函数来扩展数据集importtensorflowastffromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorimage_gen_train

青瓷看世界·2024-09-08 09:07

K近邻法（K-nearest neighbor,K-NN）—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、线性模型、参数化模型、批量学习、核方法

定义输入：训练数据集（T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}\left\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\dots,(x_N,y_N)\right\}{(x1,y1),(x2

剑海风云·2024-09-08 09:37

YOLOv8改进更换轻量级网络结构

一、GhostNet论文论文地址：1911.11907.pdf(arxiv.org)二、GhostNet结构GhostNet是一种高效的目标检测网络，具有较低的计算复杂度和较高的准确性。该网络采用了轻量级的架构，可以在计算资源有限的设备上运行，并能够快速地实时检测图像中的目标物体。GhostNet基于MobileNetV3的设计思路，采用了Ghost模块来减少网络参数数量，从而减少计算量并提高模型

学yolo的小白·2024-09-08 08:37

yolov8 模型架构轻量化 | 极致降参数量

模型轻量化加速是深度学习领域的重要研究方向，旨在减小模型的体积和计算复杂度，从而提高在资源受限设备上的运行效率，模型参数量在轻量化加速中扮演着至关重要的角色。首先，模型参数量直接决定了模型的复杂度和存储空间需求。随着深度学习技术的不断发展，模型参数数量急剧增加，导致模型体积庞大，给存储和传输带来了巨大挑战。通过减少模型参数量，可以有效降低模型的体积，从而减小存储空间需求，使模型更容易在嵌入式设备和

机＿长·2024-09-08 08:05

python flink_《Flink官方文档》Python 编程指南测试版

原文链接译者：hjjxd校对：清英Flink中的分析程序实现了对数据集的某些操作(例如，数据过滤，映射，合并，分组)。这些数据最初来源于特定的数据源(例如来自于读文件或数据集合)。

weixin_39846361·2024-09-08 08:04

yolov5在windows上傻瓜式训练工具和教程

本工具支持yolov5快速训练，使用者基本无需了解yolov5知识即可开启自己的训练任务，本工具支持yolov5内建的4个框架傻瓜式训练，支持yolov5syolov5myolov5lyolov5x先看看截图使用步骤

踩着代码过河·2024-09-08 04:33

LightGBM使用

样本分布非平衡数据集：

透明的红萝卜123·2024-09-08 03:02

LeYOLO 用于目标检测的新型可扩展和高效CNN架构 | 最新轻量化SOTA! 5GFLOP下无对手！

本改进已集成到YOLOv8-Magic框架。

迪菲赫尔曼·2024-09-08 02:21

Flink(1.13) 的window机制(一)

流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数

万事万物·2024-09-07 22:31

PLC边缘网关在实际应用中的作用-天拓四方

然而，随着工业物联网的兴起，PLC设备面临着数据集成、远程监控以及安全性等方面的挑战。为了解决这些问题，PLC边缘网关应运而生，它作为连接PLC设备与上层应用系统的桥梁，发挥着至关重要的作用。

北京天拓四方·2024-09-07 20:42

颜色识别基于高斯混合模型（GMM）的查找表分类器（LUT）

文章目录create_class_gmm创建高斯混合模型（GMM）以进行分类任务add_samples_image_class_gmm提取训练样本，并将其添加到高斯混合模型(GMM)的训练数据集中train_class_gmm

吃个糖糖·2024-09-07 18:27

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