yolo环境搭建

zhuan 漫谈C语言及如何学习C语言

分别按照书籍、实验环境搭建、网络资源来分别介绍，希望能写的比较完整全面一些，给想学习C语言的朋友一个有价值的参考。为什么要学习C语言？为什么要学习、使
weixin_34112900·2024-09-02 10:13

百度飞浆目标检测PPYOLOE模型在PC端、Jetson上的部署（python）

部署目标检测模型前，需要配置好paddlepaddle的环境：开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台(paddlepaddle.org.cn)PC端和Jetson板卡端的部署方法相同，如下（直接放置部署和测试代码）：importpaddle.inferenceimportcv2importnumpyasnpimporttimefrompaddle.inferenceimportConfig
代码能跑就可以·2024-09-02 10:09

[数据集][目标检测]安检x光危险物品识别检测数据集VOC+YOLO格式9551张12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)：9551标注数量(xml
FL1623863129·2024-09-02 08:29

基于yolov8的玉米病害检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的玉米病害检测系统是一款利用前沿深度学习技术开发的智能农业工具。该系统以YOLOv8为核心算法，通过大量玉米病害图片的训练，能够精准识别玉米害虫病害。
FL1623863129·2024-09-02 08:58

Datawhale AI夏令营第五期CV Task02

一、yolo模型介绍YOLO，全称为"YouOnlyLookOnce"，是一种流行的实时目标检测算法，由JosephRedmon等人于2015年首次提出。
m0_60530253·2024-09-02 07:21

Datawhale AI夏令营第五期魔搭-CV竞赛方向Task1笔记--初识yolo模型

DatawhaleAI夏令营第五期魔搭-CV竞赛方向Task1笔记–初识yolo模型作者:福州大学我是一个温柔的刀客2024/8/221.赛题简介本赛题最终目标是开发一套智能识别系统，能够自动检测和分类城市管理中的违规行为
切记 我是一个 温柔的 刀客·2024-09-02 07:19

YOLOv8改进 | 主干篇 | YOLOv8引入MobileNetV4

1.MobileNetV4介绍1.1摘要：我们推出了最新一代的MobileNet，称为MobileNetV4(MNv4)，具有适用于移动设备的通用高效架构设计。在其核心，我们引入了通用倒瓶颈（UIB）搜索块，这是一种统一且灵活的结构，融合了倒瓶颈（IB）、ConvNext、前馈网络（FFN）和新颖的额外深度（ExtraDW）变体。除了UIB之外，我们还推出了MobileMQA，这是一个专为移动加速
小李学AI·2024-09-01 23:27

一栈走天下：使用HBuilderX高效搭建Uni-App微信小程序开发环境

一栈走天下：使用HBuilderX高效搭建Uni-App微信小程序开发环境Uni-App与HBuilderX简介Uni-App基础HBuilderX介绍环境搭建步骤步骤1：安装HBuilderX步骤2：
DTcode7·2024-09-01 17:52

一份秀出新天际的SpringCloudAlibaba笔记，把微服务玩的出神入化

微服务环境搭建Nac
程序员小北·2024-09-01 16:44

【目标检测数据集】塑料瓶玻璃瓶检测数据集5378张2类VOC+YOLO格式

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)：5378标注数量(xml
国产bug零零柒·2024-09-01 15:09

YOLOv8中的C2f模块代码详解

C2f模块代码详解1.C2f模块组成2.C2f模块作用3.具体流程4.代码实现5.关键组件和参数说明6.运行流程7.输入输出示例  在YOLOv8网络结构中，C2F模块（CSPBottleneckwith2Convolutions
王了了哇·2024-09-01 12:53

Official pytorch implementation of “Mamba-YOLO：SSMs-based for Object Detection”

#pipinstallrequiredpackagescondacreate-nmambayolo-ypython=3.11condaactivatemambayolopip3installtorch=
weixin_42918943·2024-09-01 11:43

【小本本笔记】yolov8跑模型缓慢，内存提示不足？

GPU-mem=0跑模型跑的慢，gpu-mem=0是什么意思。说明没有在gpu上面跑，解决方法：GPU内存不足，可以去扩大虚拟内存，在控制面板/系统和安全/系统/高级系统设置/在性能的设置里面去增加虚拟内存来解决（我是通过这个解决了）减小batch-size减少对gpu的负载降低图片分辨率减少对gpu内存负载使用更小的模型升级gpu，使用更高端的gpuopencv内存不足解决OpenCVError
hhhhhhkkkyyy·2024-09-01 10:09

【论文笔记】：LAYN：用于小目标检测的轻量级多尺度注意力YOLOv8网络

背景针对嵌入式设备对目标检测算法的需求，大多数主流目标检测框架目前缺乏针对小目标的具体改进，然后提出的一种轻量级多尺度注意力YOLOv8小目标检测算法。
hhhhhhkkkyyy·2024-09-01 10:39

【目标检测数据集】家禽家畜检测数据集25234张7类VOC+YOLO格式（鸡鸭鹅牛羊猪狗数据集）

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)：25234标注数量(xml
熬夜写代码的平头哥∰·2024-09-01 09:31

C#编程技术指南：从入门到精通的全面教程

目录第一部分：C#基础——构建你的第一个程序1.环境搭建2.第一个C#程序3.变量、数据类型与控制流1）变量2）数据类型3）控制流4）条件判断（if语句）5）循环（for语句）6）循环（whi
猿享天开·2024-09-01 06:42

基于yolov8的课堂行为检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的课堂行为检测系统是现代教育技术的创新应用，该系统利用YOLOv8这一先进的深度学习算法，实现了对学生课堂行为的自动、高效和精准监测。
FL1623863129·2024-09-01 01:39

《Python数据分析实战》

环境搭建定义变量名时要遵循的规则：变量名必须以字母或下画线开始，名字中间只能由字母、数字和下画线组成长度不能超过255个字符变量名在有效范围内必须具有唯一性不能使用保留字（关键字）区分大小写不能对元组中的元素做修改
johnny233·2024-08-31 19:08

flaresolverr环境搭建

FlareSolverr是一个基于浏览器自动化技术的反爬虫解决方案。它可以应对一些比较复杂的反爬虫策略，如Cloudflare、hCaptcha等，并提供了简单易用的API接口。具体来说，FlareSolverr就是一个被动式的浏览器渲染服务，它使用了HeadlessChrome和Puppeteer技术来模拟人工操作浏览器的行为，并通过自定义的JavaScript脚本和与浏览器进行交互，最终获取网
野生猕猴桃·2024-08-31 18:29

YOLOv9独家改进：一种高效移动应用的卷积加性自注意Vision Transformer

轻量化改进之高效移动应用的卷积加性自注意VisionTransformer，构建了一个新颖且高效实现方式——卷积加性相似度函数，并提出了一种名为卷积加性标记混合器（CATM）的简化方法来降低计算开销《YOLOv9
AI小怪兽·2024-08-31 17:28

设备仪器仪表盘读数识别系统 YOLOv5

设备仪器仪表盘读数识别系统基于YoLov8网络模型智能视觉分析技术，设备仪器仪表盘读数识别系统自动识别指针型仪表读数。
燧机科技SuiJi·2024-08-31 16:44

环境搭建：如何在 Windows 上安装和配置 Apache Maven 3.9.8

环境搭建：如何在Windows上安装和配置ApacheMaven3.9.8在Windows系统上安装和配置ApacheMaven是开发Java应用程序的关键步骤。
upgrador·2024-08-31 14:59

宇宙公民第13期高效阅读蜕变营作业打卡第一天

（四）精英的标准积极给予答案设立2mm的精英全新标准Yolo！Youon
_郡主_·2024-08-31 13:51

Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7)

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|注：模型的训练、测试、部署都可以通过Docker环境完成，环境问题会更少。1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH="/us
SnailTyan·2024-08-31 09:06

YoloV8改进策略：主干网络改进|使用YoloV8实现多任务检测|基于MobileNetV4实时与通用多任务检测模型的改进

本文介绍了一种基于MobileNetV4的改进版A-YOLOM（AdaptiveYOLOMulti-task）模型，该模型旨在进一步提升实时性能，同时保持对目标检测、可行驶区域分割和车道线分割任务的高精度处理能力
AI智韵·2024-08-31 08:21

yolov7的参数量、计算量、 parameters、 parameters网络结构怎么查看

一、首先找到YOLOv7的models文件夹，找到yolo脚本，点击它。2.将yolo脚本点开后，拉倒最下面。将cfg后面的·参数更改一下，运行yolo.py脚本，就可以看到参数量和计算量等参数啦
qhchao·2024-08-31 07:42

halo主题开发环境搭建

halo主题开发环境搭建|LogDicthttps://www.logdict.com/archives/halozhu-ti-kai-fa-huan-jing-da-jian
该账号已被封禁丨·2024-08-31 06:41

DNN学习平台（GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3）

DNN学习平台（GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3）前言相关介绍1，登录界面：2，主界面：3，部分功能演示如下（1）识别网络图片（2）GoogleNet分类（3）人脸识别（4）SSD
吾名招财·2024-08-31 06:10

基于yolov8的安全帽反光衣护目镜检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的安全帽、反光衣及护目镜检测系统是一款集成了前沿深度学习与计算机视觉技术的智能监控系统。
FL1623863129·2024-08-31 06:05

YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入SimAM注意力机制

1.SimAM介绍1.1摘要：在本文中，我们提出了一个概念上简单但非常有效的卷积神经网络（ConvNets）注意力模块。与现有的通道和空间注意力模块相比，我们的模块为层中的特征图推断3D注意力权重，而不向原始网络添加参数。具体来说，我们基于一些著名的神经科学理论，提出优化能量函数来找到每个神经元的重要性。我们进一步推导了能量函数的快速封闭式解决方案，并表明该解决方案可以用不到十行代码来实现。该模块
小李学AI·2024-08-31 05:33

【ESP32-S3】基于正点原子ESP32-S3M开发(二)--Arduino环境搭建

Arduino开发环境搭建使用Arduino开发难度低，开发效率高，但运行效率低，编译时间长，适合电子爱好者等非专业人士使用正点原子官方资料下载地址提取码：ixmr安装Arduino到资料盘A>6，软件资料
@Fsallen·2024-08-31 05:31

Datawhale AI夏令营

比如，之前用过yolov5做过滑动验证码的识别，给滑动验证码的缺口打标签是项耗时费力的工作。本次任务相同，是给非机动车、机动车打标签。
于弋gg·2024-08-31 04:21

基于深度学习的金属锈蚀检测系统详细实施指南

这个项目的主要目标是构建一个基于最新YOLO（Yo
A等天晴·2024-08-30 22:45

python 数据挖掘与机器学习

模块一：课前准备Python编程基础与进阶Python编程入门1、Python环境搭建（
科研的力量·2024-08-30 19:57

Yolov8和杂草检测

1.网址收集Yolov8官方网站：Train-UltralyticsYOLODocsgithub非官方介绍教程网站：【YOLOv8系列】（二）YOLOv8环境配置，手把手嘴对嘴保姆教学-CSDN博客【YOLOv8
Diros1g·2024-08-30 15:59

基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的脑肿瘤检测系统是一项前沿的医疗应用，该系统利用YOLOv8这一高效的目标检测算法，实现对脑肿瘤病灶的快速、准确识别。
FL1623863129·2024-08-30 15:57

DataWhale AI夏令营 2024大运河杯-数据开发应用创新赛-task2

DataWhaleAI夏令营2024大运河杯-数据开发应用创新赛YOLO(YouOnlyLookOnce)上分心得分享YOLO(YouOnlyLookOnce)YOLO算的上是近几年最火的目标检测模型了
十分钟ll·2024-08-30 15:57

[数据集][目标检测]电力场景输电线均压环歪斜检测数据集VOC+YOLO格式303张2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)：303标注数量(xml
FL1623863129·2024-08-30 15:27

太阳能电池板缺陷数据集

yolov5yolov7yolov8可直接训练太阳能电池板电致发光数据集PVEL-AD数据集，其中，包含36,543张具有各种内部缺陷和异构背景的近红外图像，其中包含1类无异常图像和具有12个不同类别的异常缺陷图像
计算机视觉从业者·2024-08-30 13:43

小白学习大数据测试之hadoop hdfs和MapReduce小实战

转发是对小编的最大支持在湿货|大数据测试之hadoop单机环境搭建(超级详细版)这个基础上，我们来运行一个官网的MapReducedemo程序来看看效果和处理过程。
大数据学习02·2024-08-30 11:39

工地工程车分类检测数据集 6300张 带标注 voc yol

格式：VOC和YOLO格式，适用于训练目标检测模型。规模：共包含6300张图像。
计算机视觉从业者·2024-08-30 11:30

04-Python 安装及环境搭建

《Python教程》总结持续更新中，学习交流请加作者微信:python-babyPython安装说明从Python官网下载并安装合适版本，或使用更简便、灵活的Anaconda或Miniconda。AnacondaAnaconda是用于科学计算的Python发行版，支持Linux、Mac和Windows系统。其提供包管理和环境管理功能，方便解决多版本Python并存及第三方包安装问题。注意：自202
huanghong6956·2024-08-30 10:25

Yololov5+Pyqt5+Opencv 实时城市积水报警系统

在这篇博客中，我将带你一步步实现一个基于YOLOv5的积水检测系统，帮助你轻松应对城市积水挑战。
机器懒得学习·2024-08-30 07:37

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合EMAttention和ParNetAttention形成全新的EPA注意力机制和C2f_EPA(全网独家创新)

1.EPAAttention介绍EPAAttention注意力机制综合了EMAttention和ParNetAttention的优势，能够更有效地提取图像特征。(1).综合性与多样性EPAAttention结合了两种不同的注意力机制，充分利用了EMAttention的分组归一化和特征增强能力，以及ParNetAttention的空间注意力和全局特征提取能力。通过这种多样化的组合，EPAAttent
小李学AI·2024-08-30 05:54

【目标检测数据集】瓶子分类识别数据集1万张3类VOC+YOLO格式（玻璃瓶金属瓶塑料瓶数据集）

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)：10106标注数量(xml
熬夜写代码的平头哥∰·2024-08-30 01:00

MyBatis 环境搭建 2019-03-25

MyBatis各版本下载地址点击Spring各版本下载地址点击Mybatis详解http://www.mybatis.org/mybatis-3/zh/configuration.html记录下犯过的错误1.驱动driver单词写错2.数据库驱动大小写不对3.url地址写错4.log4j需要配置文件没加初步搭建环境，准备工作：Mybatis.jarLog4j.jar数据库驱动jar注意Mybati
琴匣自鸣·2024-08-30 00:36

爆改yolov8|AIFI (尺度内特征交互）助力YOLOv8 ,轻量化模型

1，本文介绍AIFI模块（AdaptiveInformationFusionIntegrationModule）是一种旨在提升神经网络处理复杂任务能力的技术模块。其主要目的是通过灵活的特征融合方法来优化信息处理和任务表现。核心特点：自适应信息融合：AIFI模块能够根据输入数据和任务需求，动态调整特征融合的策略。这种自适应机制使得网络能够更有效地结合来自不同来源的信息，改善对复杂数据的理解和处理能力
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点

1，本文介绍BSAM基于CBAM进行改进，经实测在多个数据集上都有涨点。BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule）是一个用于提升深度学习模型在空间特征处理中的能力的模块。它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注，从而提升任务性能。核心特点：双层空间注意力：BSAM结合了两个层次的注意力机制——全局和局部。全局注意力捕捉图像或特征图的整体信息，而局部注意力则
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改YOLOv8|利用可改变核卷积AKConv改进yolov8-轻量涨点

1，本文介绍AKConv（可改变核卷积）是一种改进的卷积操作方法，其核心在于动态调整卷积核的形状和大小。与传统卷积层固定核大小不同，AKConv通过引入可学习的机制，使卷积核在训练过程中能够自适应地调整，从而更好地适应不同的数据特征和任务需求。核心特点：可变核尺寸：AKConv允许卷积核在不同的层和位置上具有不同的尺寸，这有助于捕捉更多的局部特征。动态调整：卷积核的形状和大小可以在训练过程中进行调
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改YOLOv8 | yolov8添加MSDA注意力机制

1，本文介绍MSDA（多尺度扩张注意力）模块通过自注意力机制在不同尺度上有效地捕捉特征的稀疏性。它首先通过线性投影生成特征图(X)的查询、键和值。然后，将特征图的通道划分为(n)个头部，在每个头部中使用不同的扩张率进行多尺度的自注意力操作。具体来说，MSDA按以下步骤操作：对每个头部(i)进行自注意力处理，并将所有头部的输出连接在一起，之后通过线性层进行特征融合。通过为不同头部设置不同的扩张率，M
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:06
上一页 17 18 19 20 21 22 23 24 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他