yolo环境搭建

改进yolov8缺陷检测+swin+transformer

使用NEU-DET数据集进行缺陷检测的YOLOv8改进模型应用详解在现代工业生产过程中，质量控制是至关重要的一个环节。
QQ_1309399183·2025-01-21 15:16

1、Java 环境搭建与基本概念：开启 Java 编程之旅的第一步

大家好，欢迎来到我们的Java学习系列博客，今天是第一课，我们将一起探索Java环境搭建与基本概念。
翻晒时光·2025-01-21 14:06

[ vulhub漏洞复现篇 ] Apache Tomcat 文件包含漏洞 (CVE-2020-1938)

目录博主介绍一、漏洞简介二、漏洞编号（选填）三、漏洞靶场（选填）1.vulhub靶场环境搭建2.切换到此靶场目录3.启动靶
_PowerShell·2025-01-21 11:12

人脸识别【java-基于OpenCV】思维导图-java架构

为了创建一个关于基于OpenCV的Java人脸识别项目的思维导图，可以围绕项目的主要组成部分进行组织：环境搭建、数据准备、人脸检测、特征提取、模型训练、识别与验证、以及优化和部署。
用心去追梦·2025-01-21 11:41

YOLOv8/YOLOv11使用web界面推理自己的模型，Gradio框架快速搭建

接下来教你使用Gradio框架构建一个简单Web界面推理YOLOv8/YOLOv11模型。话不多说上检测结果：一、YOLOv8/YOLOv11源码下载YOLOv8源码下载：官网打不开的话，从我的网盘
挂科边缘·2025-01-21 05:49

Python3 环境搭建指南

Python3环境搭建指南1.引言Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的功能而闻名。
lly202406·2025-01-21 00:01

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要一种卷积神经网络（ConvNet）的通用构建模块，以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。该模块被命名为多样分支块（DiverseBranchBlock，DBB），通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间，包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化，从而增强单个卷积的表示能力。在训练后，DBB可以等效地转换为一个单独的卷积层以进行部署。与新型ConvNet架构的进步不同，DBB在保持宏观架构的
挂科边缘·2025-01-20 23:49

YOLOv10改进，YOLOv10改进主干网络为GhostNetV3(2024年华为的轻量化架构，全网首发)，助力涨点

摘要GhostNetV3是由华为诺亚方舟实验室的团队发布的，于2024年4月发布。摘要：紧凑型神经网络专为边缘设备上的应用设计，具备更快的推理速度，但性能相对适中。然而，紧凑型模型的训练策略目前借鉴自传统模型，这忽略了它们在模型容量上的差异，可能阻碍紧凑型模型的性能提升。在本文中，通过系统地研究不同训练成分的影响，我们介绍了一种用于紧凑型模型的强大训练策略。我们发现，适当的重参数化和知识蒸馏设计对
挂科边缘·2025-01-20 23:19

【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络
YOLO大师·2025-01-20 22:47

快速上手：C OpenCvSharp Yolov8 人脸关键点检测工具

快速上手：C#OpenCvSharpYolov8人脸关键点检测工具COpenCvSharpYolov8FaceLandmarks.rar项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit
卢枫岱·2025-01-20 22:44

wandb

PSE:\GitHub\yolov5-6.0>wandbinitLet'ssetupthisdirectoryforW&B!
羊羊12312额3·2025-01-20 20:31

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-model.py

model.pyultralytics\engine\model.py目录model.py1.所需的库和模块2.classModel(nn.Module):1.所需的库和模块#UltralyticsYOLO
红色的山茶花·2025-01-20 20:57

Web三维CAD绘制一个窗户模型

前言本文使用mxcad3d在网页中创建一个简单的三维窗户模型，mxcad3d提供了丰富的三维建模功能和便捷的API，使得创建各种三维模型变得简单方便，最终效果如下图：环境搭建和入门首先学习mxcad的基本使用方法
·2025-01-20 17:18

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合，适合目标检测、分割任务

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享
挂科边缘·2025-01-20 15:37

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合RFAConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享
挂科边缘·2025-01-20 15:36

yoloV8训练标注数据生成模型

1、标注工具：vott2、yoloV82.1仓库地址https://github.com/ultralytics/ultralytics2.2参考教程文档文档地址：https://github.com/
安陆米香·2025-01-20 15:05

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-loaders.py

loaders.pyultralytics\data\loaders.py目录loaders.py1.所需的库和模块2.classSourceTypes:3.classLoadStreams:4.classLoadScreenshots:5.classLoadImagesAndVideos:6.classLoadPilAndNumpy:7.classLoadTensor:8.defautocast
红色的山茶花·2025-01-20 14:57

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测：深度学习实践与应用

近年来，基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模
2025年数学建模美赛·2025-01-20 14:26

水稻穗检测数据集VOC+YOLO格式6038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)：6038标注数量(xml
FL1623863129·2025-01-20 14:21

【论文投稿】Spring Boot 开发全攻略：从入门到精通

目录一、SpringBoot简介与优势二、开发环境搭建三、创建SpringBoot项目四、项目结构剖析五、控制器开发六、服务层设计七、数据访问层构建一、SpringBoot简介与优势SpringBoot
小周不想卷·2025-01-20 13:11

Oracle11g ADG部署 duplicate方式（超级详细）

前言在我们的工作中经常会遇到给现有的生产环境搭建ADG容灾系统的需求，此篇文章详细的教大家Oracle11g版本的ADG部署（duplicate方式）。内容都是工作中总结出来的，还算比较详细。
学无止境的小一·2025-01-20 13:10

Python 删除文件与文件夹 - 奇客谷教程

Python教程Python介绍Python开发环境搭建Python语法Python变量Python数值类型Python类型转换Python字符串(String)Python运算符Python列表(list
八狐云|酷画册|二维码生成·2025-01-20 10:37

基于Damo-YOLO和DyHead检测头的YOLOv8优化：多尺度目标检测的创新方案【YOLOv8】

立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！
步入烟尘·2025-01-20 05:58

提升YOLOv8性能：用Swin Transformer替换Backbone的详细实现与分析【YOLOv8】

立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！
步入烟尘·2025-01-20 05:57

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构关键词：目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络摘要：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象
AI架构设计之禅·2025-01-20 05:23

YOLOv8 修改 IoU(CIOU, DIOU, SIOU, EIOU, Focal_EIOU)

这里简单介绍下怎么修改YOLOV8中的IOU，首先找到ultralytics/yolo/utils/metrics.py文件中的bbox_iou()方法。
有一个好名字·2025-01-20 03:57

DNA图谱分析：自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10

目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步
2025年数学建模美赛·2025-01-19 23:58

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和
挂科边缘·2025-01-19 22:42

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和
挂科边缘·2025-01-19 21:01

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。本指南旨在涵盖使用YOLOv8强大功能集训练自定义模型所需的所有细节，帮助你快速入门。
小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。
小小小小祥·2025-01-19 15:40

/yolov8_det: error while loading shared libraries: libnvinfer.so.8: cannot open shared object file:

tensorrt编译的时候报错动态链接库有问题，直接吧把libnvinfer.so.8所在文件夹下的所有文件全部复制到根目录下：/usr/lib/sudocp-rf/home/lzw/TensorRT-8.6.1.6/targets/x86_64-linux-gnu/lib/*/usr/lib/然后重新建立连接sudoln-sf/home/lzw/TensorRT-8.6.1.6/targets/
小鲁嵌入式开发之路·2025-01-19 14:38

jsdom爬虫程序中eBay主页内容爬取的异步处理

二、爬虫程序构建（一）环境搭建在开始编写爬虫程序之前，我们需要
小白学大数据·2025-01-19 12:49

算力平台环境搭建实操

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、登录账号二、选择算力平台已有镜像或外部导入镜像创建开发环境三、配置环境1.修改算力平台密码2.配置代理（1）进入bashrc配置文件（2）在文本末尾添加（3）重新运行bashrc配置文件3.安装miniconda方法1：离线下载方法2：在线下载4.pip换源5.创建并激活虚拟环境6.安装pytorch7.额外包的安装，都可
罗小黑的师傅·2025-01-19 11:43

【MongoDB 分片集群架构详解】

为什么要使用分片1.2垂直扩容（ScaleUp）VS水平扩容（ScaleOut）2.分片集群架构2.1核心概念2.1.1数据分片2.1.2配置服务器（configServer）2.1.3查询路由（mongos）3.环境搭建
从你 全世界 路过·2025-01-19 08:48

Zookeeper 数据迁移实战：基础环境搭建与高效迁移方案全览

文章目录一、Zookeeper数据迁移简介二、迁移zookeeper数据基础环境三、利用快照迁移zookeeper数据1、Node1最新的zk快照文件和日志文件2、将被迁移方node2的zookeeper的集群全部stop3、将源node1集群数据和日志拷贝到指定目录下4、验证优先启动拷贝的数据、日志的zookeeper节点，四、利用开源工具zkcopy进行在线同步数据1、下载官方开源工具2、同步
磐基Stack专业服务团队·2025-01-19 08:43

.NET 学习：从基础到进阶的全面指南

一、认识.NET：基础概念与环境搭建了解.NET框架：.NET是一个由微软开
来恩1003·2025-01-19 05:13

最实用的selenium使用指南

selenium使用一环境搭建下载seleniumpipinstallselenium下载浏览器驱动（以Edge为例）在设置中找到当前Edge版本号，在[MicrosoftEdgeWebDriver-MicrosoftEdgeDeveloper
程序员小雷·2025-01-19 00:31

Pytorch 三小时极限入门教程

二、Pytorch基础环境搭建安装An
power-辰南·2025-01-18 20:43

【YOLOv8杂草作物目标检测】

YOLOv8杂草目标检测算法介绍模型和数据集下载算法介绍YOLOv8在禾本科杂草目标检测方面有显著的应用和效果。
stsdddd·2025-01-18 19:35

C++ 游戏开发

二、开发环境搭建先得有个好用的开发工具，推荐用VisualStudio（VS）。去官网（ht
周盛欢·2025-01-18 18:25

深度学习常用格式转化脚本xml2yolo/coco2yolo/bdd2yolo/frame2video等

**数据集格式转换脚本**`coco2yolo.py`示例注释：注释说明：`xml2yolo.py`示例注释：注释说明：2.
qq1309399183·2025-01-18 17:54

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-base.py

base.pyultralytics\data\base.py目录base.py1.所需的库和模块2.classBaseDataset(Dataset):1.所需的库和模块#UltralyticsYOLO
红色的山茶花·2025-01-18 17:51

PyTorch机器学习与深度学习技术方法

Python基础知识串讲1、Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之HelloW
Teacher.chenchong·2025-01-18 13:17

深度学习模块C2f代码详解

C2f是一个用于构建卷积神经网络（CNN）的模块，特别是在YOLOv5和YOLOv8等目标检测模型中。
你是狒狒吗·2025-01-18 12:44

华为 Ascend 平台 YOLOv5 目标检测推理教程

YOLOv5是一种高效的目标检测模型，凭借其速度和精度的平衡广受欢迎。
Lunar*·2025-01-18 12:39

利用Python爬虫获取阿里巴巴商品详情：代码示例与实践指南

一、准备工作（一）环境搭建确保你的Python环境已经安装了以下必要的库：requests：用于发送HTTP请求。BeautifulSoup：用于解析HT
小爬虫程序猿·2025-01-18 10:01

Oracle 学习全攻略

一、入门奠基：环境搭建与初步认知了解Oracle体系架
来恩1003·2025-01-18 10:58

昇腾NPU推理YOLOV10目标检测（C++）

C++环境搭建链接：cplusplus/environment/catenation_environmental_guidance_CN.md·Ascend/samples-Gitee.com按照上面的链接
weixin_51923349·2025-01-18 10:23

Ultralytics YOLOv8 英伟达™ Jetson®处理器部署

系列文章目录前言本综合指南提供了在英伟达Jetson设备上部署UltralyticsYOLOv8的详细攻略。此外，它还展示了性能基准，以证明YOLOv8在这些小巧而功能强大的设备上的性能。
kuan_li_lyg·2025-01-18 05:20
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他