yolo树莓派

YOLO系列详解（YOLOV1-YOLOV3）

YOLO算法简介本文主要介绍YOLO算法，包括YOLOv1、YOLOv2/YOLO9000和YOLOv3。
X.AI666·2024-02-12 14:49

赛事班1

1.树莓派1.指令树莓派代码作用ls显示当前文件夹内所有文件cd+空格+文件名打开当前文件cd..退出当前文件raspistill-o'(文件名）.jpg'拍摄照片pwd查看当前文件地址raspivid-o
孔颢博·2024-02-12 12:48

利用YOLOv8 pose estimation 进行 人的 头部等马赛克

文章大纲马赛克几种OpenCV实现马赛克的方法高斯模糊poseestimation定位并模糊：三角形的外接圆与膨胀系数实现实现代码实现效果参考文献与学习路径之前写过一个文章记录，怎么对人进行目标检测后打码，但是人脸识别有个问题是，很多人的背影，或者侧面无法识别出来人脸，那么我们就可以用姿态估计中的关键点信息进行补充，对人头进行打码，从而进一步的保护隐私信息。目标跟踪与检测后进行OpenCV人脸识别
shiter·2024-02-12 09:38

树莓派编程基础与硬件控制

1.编程语言Python是一种泛用型的编程语言，可以用于大量场景的程序开发中。根据基于谷歌搜索指数的PYPL（程序语言流行指数）统计，Python是2019年2月全球范围内最为流行的编程语言相比传统的C、Java等编程语言，Python具备一些优势。（1）较强的易读性。Python是一种高级编程语言，其在设计上更为接近人类使用的自然语言（英语）。具备英语基础和少许编程基础的人可以很轻松地阅读Pyt
vv不说话·2024-02-12 06:56

opencv计算机视觉

树莓派主机的无键盘解决进入控制面板，更改适配器设置，WIFI属性，勾选1.将网线两头分别接入树莓派和笔记本的网线接口2.在无线连接属性那里勾选允许其他用户连接3.运行cmd使用arp-a查看树莓派ip地址
vv不说话·2024-02-12 06:53

探索海洋世界，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建海洋场景下海洋生物检测识别分析系统

前面的博文中，开发实践过海底相关生物检测识别的项目，对于海洋场景下的海洋生物检测则很少有所涉及，这里本文的主要目的就是想要开发构建基于YOLOv8的海洋场景下的海洋生物检测识别系统。
Together_CZ·2024-02-12 05:32

树莓派4B raspberrypi离线安装Docker

下载Docker和相关依赖docker包和相关依赖下载地址#下载docker相关的最新包https://download.docker.com/linux/debian/dists/buster/pool/stable/armhf/containerd.io_1.4.4-1_armhf.debhttps://download.docker.com/linux/debian/dists/buster
beyond阿亮·2024-02-12 05:01

树莓派 Raspberry Pi 4B 初体验

背景网上一句话说树莓派买回来都是吃灰的，这句话真没错，刚买回来的时候新鲜感还是挺强的，下镜像、安系统，做完这些之后就搁置了。最近忽然又来了兴趣，之前装系统和简单配置都忘了，现在再玩一遍，来记录一下。
勤奋刘哈哈·2024-02-12 05:31

Raspberry Pi 4B（树莓派4B）开启VNC服务正确流程（亲测有效）

系统版本：RaspberryPiOS(64-bit)RaspberryPiOSwithdesktopReleasedate:October10th2023System:64-bitKernelversion:6.1第一步：正常SSH登陆进去（干净系统，除了SSH什么都没配置）。第二步：sudoraspi-config->AdvancedOptions->Wayland->选第一项OK->OK->F
vwm2019cn·2024-02-12 05:31

树莓派4B raspberry pi 交叉环境编译

PC环境：Ubuntu20.04VMware64位在项目中，用到树莓派的编程控制，由于树莓派的某些不稳定性质，经常导致SD卡坏死，或者读写出错，很多因素有关，比如说RUN的时候短暂断电，树莓派4B的TYPE_C
无乐不作Cypher·2024-02-12 05:31

关于买阿里云还是树莓派（Raspberry Pi）做服务器的一点建议

前提使用Linux搭建属于自己的服务器，练习项目谈谈对阿里云的看法从我个人的使用角度出发，我更建议你购买树莓派。
航行在夜空·2024-02-12 05:30

树莓派4B（Raspberry Pi 4B） 使用docker搭建单机版nacos

树莓派4B（RaspberryPi4B）使用docker搭建单机版nacos⚠️由于树莓派上的芯片是ARM架构，而官方推出的docker镜像不适用于ARM架构，所以想用树莓派搭建最新版的Nacos服务的小伙伴们可以忽略我这篇文章了
航行在夜空·2024-02-12 05:00

树莓派＞Raspberry Pi 4b OLED显示

RaspberryPi树莓派>RaspberryPi4bOLED显示硬件设备接线开启树莓派I2c安装i2c通信工具和python3驱动oled显示**方案1采用luma.core库****方案2采用Adafruit-SSD1306
VerTicalVerTical·2024-02-12 05:58

树莓派4B安装官方发布64位 Raspberry Pi OS 系统

前言树莓派4B性能强劲，早就有许多大神做了一些64位系统，官方也终于推出了RaspberryPiOS(64bit)，也就是64位的系统，话不多说，开淦！
Lizaozao96·2024-02-12 05:28

在 树莓派(Raspberry PI) 中使用 Docker 运行 MySQL

在树莓派(RaspberryPI)中使用Docker运行MySQL本文主要利用biarms提供的Dockerfile进行安装。笔者最新发现！
芸芸众生无名之辈·2024-02-12 05:28

树莓派4B（Raspberry Pi 4B）使用docker搭建阿里巴巴sentinel服务

树莓派4B（RaspberryPi4B）使用docker搭建阿里巴巴sentinel服务由于国内访问不了dockerhub，而国内镜像仓库又没有适配树莓派ARM架构的sentinel镜像，所以我们只能退而求其次
航行在夜空·2024-02-12 05:55

YOLOv5训练COCO2017数据集

训练COCO2017数据集namedescriptiondownloadurltrain2017.zip19G,118kimageshttp://images.cocodataset.org/zips/train2017.zipval2017.zip1G,5kimageshttp://images.cocodataset.org/zips/val2017.ziptest2017.zip7G,41k
legendarylin·2024-02-12 03:17

jetson orin nano 使用yolov8导出engine

yoloexportmodel=best.ptformat=onnxopset=12simplify=True2.解决错误在导出过程中，可能会出现错误，cmake版本问题安装好后，默认cmake版本为3.16
coder攻城狮·2024-02-12 02:36

yolov8预测不同文件夹图片保存到对应名称文件夹

最近因项目需求（吃饱了没事干想迁移下看看有没有效率上的提高），目标检测功能从yolov5换成了yolov8，不换不要紧，v8的代码结构安排的太紧凑了，想要修改结果的导出目录，发现无从下手，只能一个一个试
断某人·2024-02-12 02:06

二、yolov8图像标注和模型训练

图像标注1、按照以下的格式，将图片放入images中。（不限制文件夹路径）2、然后下载labelme标注工具，链接；按照我之前写的这篇博客进行操作，链接，如果没有下载到，可以联系我发给你。jsons转txt格式1、将以下代码用pycharm打开，修改输入路径、输出路径和classList列表。（classList就是标注的时候定义的类别）//importjsonimportosimportglob
Dakchueng·2024-02-12 02:06

三、yolov8训练结果查看和模型预测

训练结果查看1、在模型训练结束后，如下图所示，找到该文件夹。2、然后找到weights文件夹中的best.pt文件，这就是该数据训练后的模型。模型预测1、在assets文件夹下创建FPC-2文件夹，放入一些同类FPC预测结果。2、和训练同级文件夹，找到predict.py文件，即为模型预测文件。3、修改model路径，修改source文件夹名，改为我们刚才生成pt文件的文件夹和FPC-2图片文件夹
Dakchueng·2024-02-12 02:06

yolov8 1650TI训练报错

1、ributeError:‘str’objecthasnoattribute‘values’GTX16xx用户的大坑，基本上每个GTX16xx用户使用YOLO系列算法，都会遇到这些问题这个没办法，唯一的解决办法是使用
Dakchueng·2024-02-12 02:06

四、yolov8模型导出和查看

yolv8模型导出1、找到engine文件夹下的exporter.py文件。2、修改文件夹路径，改为我们训练结束后生成的文件夹。3、打开default.yaml文件夹,找到format参数，修改为onnx，找到batch改为1,然后返回exporter.py文件，运行，导出onnx模型，方便trt和onnxruntime部署。4、以上就是一个模型导出的完整流程；然而有人想要用openvino部署，
Dakchueng·2024-02-12 02:35

【OrangePi Zero2 智能家居】阿里云人脸识别方案

一、接入阿里云二、C语言调用阿里云人脸识别接口三、SystemV消息队列和POSIX消息队列一、接入阿里云在之前树莓派的人脸识别方案采用了翔云平台的方案去1V1上传比对两张人脸比对，这种方案是可行，可以继续采用
咖喱年糕·2024-02-11 21:22

yolov8之训练、验证、预测、导出

yolov8之训练、验证、预测、导出yolov8之训练、验证、预测、导出yolov8之训练、验证、预测、导出链接：https://pan.baidu.com/s/1_9hI8ZshNCJSMJVXNTVxbQ
Jumy_S·2024-02-11 20:59

YoloV8之环境配置

YoloV8之环境配置YoloV8之环境配置YoloV8之环境配置1.视频教程：B站、网易云课堂、腾讯课堂2.代码地址：GiteeGithub3.存储地址：Google云前置环境安装：安装VistualStudio2022
Jumy_S·2024-02-11 20:29

YoloV8之labelme数据集转为yolo格式

YoloV8之数据集转为yolo格式1.分类数据集制作2.检测数据集制作3.分割数据集制作1.分类数据集制作1.1首先创建存放分类数据的文件夹-my_dataset1.2然后在其文件夹分别创建train
Jumy_S·2024-02-11 20:29

YOLOv5改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是华为VanillaNet主干配合BiFPN实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验，其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数，然后再加一个检测头如果在你的数据上有涨点效果大家就可以开
Snu77·2024-02-11 18:40

[YOLOv8] - YOLO数据集格式介绍和案例

YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种目标检测算法，它使用了一个单独的神经网络来同时识别图像中的多个对象。它可以支持一下多种的训练数据集的格式。其中YOLO数据集格式是非常常用的一种。
老狼IT工作室·2024-02-11 16:27

树莓派的pip安装时候添加清华源

每次都要去找镜像网址，太麻烦了，通过改配置可以一次性解决。首先创建一个.pip目录mkdir~/.pip意味着在当前目录下创建.pip文件，不过这个是隐藏文件，一般情况下是关闭隐藏文件的可视的，于是我绕了点弯弯。编辑内容确保你已经在.pip目录下，输入以下命令创建pip.conf文件：[global]index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpl
R三哥哥啊·2024-02-11 14:23

YOLOV5环境配置

1.默认为刚安装的win11系统2.下载并安装Anaconda（无版本要求，最新版即可）网址：https://www.anaconda.com下拉，选择“FreeDownload”选择“Download”，等待下载完成打开下载的Anaconda3文件（上面的是pycharm后文提及下载与安装）选择“Next”选择“IAgree”选择“Justme”后选择“Next”安装位置要记住，不建议更改，选择
Li·李·2024-02-11 14:41

废话篇1：认识树莓派

目录一、树莓派简介1.1什么是树莓派1.2树莓派硬件规格二、树莓派的应用2.1树莓派可以做什么2.2树莓派支持的编程语言三、树莓派的扩展版3.1HAT（硬件附加板）3.2pHAT（小型硬件附加板）3.3
ymchuangke·2024-02-11 09:54

基础篇2：树莓派系统汉化教程（汉语+中文字体库+中文输入法pinyin（拼音））

目录一.语言和区域设置1.在putty登录树莓派，在命令行输入sudonanoraspi-config，然后回车如下图：2.选择5LocalisationOptionsConfigurelanguageandregionalsettings
ymchuangke·2024-02-11 09:24

AI助力农作物自动采摘，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建作番茄采摘场景下番茄成熟度检测识别计数分析系统

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·2024-02-11 08:27

YOLO v8 参数设置，详解cfg/default.yaml

1.概述任务和模式设置：定义YOLO的任务（如检测、分割、分类、姿态识别）和模式（如训练、验证、预测、导出、跟踪、基准测试）。
X_Cosmic·2024-02-11 08:13

关节点检测

p=2&spm_id_from=pageDriver关节点检测全流程YOLO:单阶段，快；MMPose：双阶段，准；标注工具Labelme用Labelme标注样本数据集
Array902·2024-02-11 08:12

手撕yolo3系列——详解train训练代码（详细注释）

上一节：详解yolo3整体网络代码本节代码所在文件pytorch_yolo3/train.py主程序pytorch_yolo3/nets/yolo_train
识久·2024-02-11 01:59

【YOLO系列详解——超详细】

YOLO系列详解1.介绍2.YOLO原理3.YOLO版本4.在开发实践中使用YOLO1.介绍YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种使用深度学习实现的端到端的目标检测系统，YOLO系列模型以其检测速度快
程序员不想YY啊·2024-02-11 01:29

Made X/EGL preview window[0:37:43.350628832] [15315] INFO Camera camera_manager.cpp:297 libcamera

树莓派使用摄像头出现这种报错，直接使用root用户即可解决，原因可能是权限不够用导致的sudosu-root再次执行：libcamera-jpeg-otest.jpg
程序山顶洞人·2024-02-10 18:13

AI助力农作物自动采摘，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】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·2024-02-10 12:22

AI助力农作物自动采摘，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建作物番茄采摘场景下番茄成熟度检测识别分析系统

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·2024-02-10 12:22

AI助力农作物自动采摘，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】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·2024-02-10 12:22

AI助力农作物自动采摘，基于YOLOv3全系列【yolov3tiny/yolov3/yolov3spp】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·2024-02-10 12:22

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番茄采摘场景下番茄成熟度检测识别分析系统

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·2024-02-10 12:52

毕业设计-基于深度学习的脐橙病虫害识别算法系统 YOLO python 卷积神经网络 人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、脐橙病虫害检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.2实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的
Krin_IT·2024-02-09 22:23

毕业设计-基于深度学习的猕猴桃叶片病虫害识别系统 YOLO python 卷积神经网络 人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2模型训练环境搭建三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过
Krin_IT·2024-02-09 22:23

毕业设计-基于深度学习玉米叶病虫害识别系统 YOLO python 机器学习 目标检测 人工智能 算法

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光
Krin_IT·2024-02-09 22:52

揭秘YOLO：深入理解目标检测的神奇算法

在目标检测领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法犹如一位神奇的探险家，通过一瞥就能洞察图像的奥秘。本篇博客将深入解析YOLO算法，让我们一同揭秘这场目标检测的冒险之旅。什么是YOLO？
洞深视界·2024-02-09 19:41

树莓派启用root用户

树莓派使用的linux是debian系统，所以树莓派启用root和debian是相同的。debian里root账户默认没有密码，但账户锁定。
凉二爸爸·2024-02-09 17:26

树莓派通过网线连接PC端问题解决-不显示IP

一.工具材料：1.硬件设备：a.树莓派一台(我用的是树莓3,从MBH树莓派俱乐部老大那采购的,自己把以前买的64GB的SD卡拿出来了，又装了Raspbian系统)b.笔记本电脑一台(这个没什么特殊要求就是双网卡就好
晨希如梦·2024-02-09 15:16
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