yolo环境配置

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

OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影

往期热门博客项目回顾：计算机视觉项目大集合改进的yolo目标检测-测距测速路径规划算法图像去雨去雾+目标检测+测距项目交通标志识别项目yolo系列-重磅yolov9界面-最新的yolo姿态识别-3d姿态识别深度学习小白学习路线
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

在国产平台上Flak Web应用开发

在国产平台上进行FlaskWeb应用开发，特别是在像统信UOS这样的国产操作系统上，可以遵循与在其他操作系统上类似的开发流程，但可能需要注意一些特定的环境配置和兼容性问题。
Botiway·2024-09-08 13:07

[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

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

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

【附源码】计算机毕业设计java智慧后勤系统设计与实现

项目运行环境配置：Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX（Webstorm也行）+Eclispe（IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。
计算机毕设程序设计·2024-09-08 02:52

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

环境配置（五)——Linux下 anaconda 安装与python环境配置

部分内容可参见环境配置（一）——python虚拟环境迁移方法环境配置（四）——Miniconda使用教程第一步anaconda安装参考https://blog.csdn.net/qq_34288630/
微知girl·2024-09-07 19:33

Anaconda中进行虚拟环境克隆clone

以下是详细步骤：在同一机器上克隆虚拟环境要在不同的机器之间克隆虚拟环境，可以通过导出和导入环境配置文件来实现。列出所有环境首先列出所有的虚拟环境，找到你想要克隆的环境名称。
日落逍遥·2024-09-07 19:31

目标检测-YOLOv2

YOLOv2介绍YOLOv2（YouOnlyLookOnceversion2）是一种用于目标检测的深度学习模型，由JosephRedmon等人于2016年提出，并详细论述在其论文《YOLO9000:Better
wydxry·2024-09-07 09:26

目标检测——YOLOv8模型预测结果

fromultralyticsimportYOLOmodel_path=r'/home/zhangh/project1/workproject/YOLOv8/ultralytics/runs/train
张飞飞飞飞飞·2024-09-07 00:53

来了，YoloV5的TensorFlow版开源

开源自从yolov5开源以来，(不管因为啥原因)深受瞩目，我最近用tensorflow实现了其主要部分。
半壶雪·2024-09-06 23:18

性能优化-高通cDSP（QDSP6）架构详解

本文主要介绍高通cDSP的架构，包括SnapDragon处理器介绍、cDSP整体架构，芯片架构，cDSP软件架构以及HVX介绍、最后介绍了HexagonSDK的环境配置和签名。
发狂的小花·2024-09-06 23:47

【yolov5问题解决】RuntimeError: The size of tensor a (80) must match the size of tensor b (56) at

在使用yolov5的时候，更改默认下载的模型时，出现这个问题。主要原因是因为我当前的版本是5.0，而最新版已经到了7.0，所以会自动下载7.0下的模型，所以就会导致出现问题。
读研路上的菜鸡·2024-09-06 22:42

YOLO缺陷检测学习笔记（2）

YOLO缺陷检测学习笔记（2）残差连接1.**YOLO的残差连接结构**2.**YOLO使用残差连接的目的**3.**YOLO中的残差块**4.
tt555555555555·2024-09-06 16:00

YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入24年最新卷积模块LDConv

1.LDConv介绍1.1摘要：基于卷积运算的神经网络在深度学习领域取得了显著的成果，但标准卷积运算存在两个固有的缺陷。一方面，卷积运算被限制在局部窗口内，因此它不能从其他位置捕获信息，并且它的采样形状是固定的。另一方面，卷积核的大小被固定为k×k，这是一个固定的正方形，并且参数的数量倾向于与大小成正比地增长。尽管可变形卷积（DeformableConv）解决了标准卷积的固定采样问题，但是参数的数
小李学AI·2024-09-06 15:56

行空板上YOLO和Mediapipe图片物体检测的测试

Introduction经过前面三篇教程帖子（yolov8n在行空板上的运行（中文），yolov10n在行空板上的运行（中文），Mediapipe在行空板上的运行（中文））的介绍，我们对如何使用官方代码在行空板上运行物体检测的
DFRobot智位机器人·2024-09-06 15:56

基于yolov8的口罩佩戴检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的口罩佩戴检测系统是一款利用深度学习技术，特别是YOLOv8算法，实现高效、准确检测人脸是否佩戴口罩的系统。
FL1623863129·2024-09-06 15:51

[数据集][目标检测]卫星遥感舰船检测数据集VOC+YOLO格式2238张17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)：2238标注数量(xml
FL1623863129·2024-09-06 15:51

基于yolov8的NEU-DET钢材缺陷检测系统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NEU-DET钢材缺陷检测系统是一种创新的解决方案，旨在通过深度学习技术实现对钢材表面缺陷的自动检测和识别。
FL1623863129·2024-09-06 15:51

YOLOv8 pose关键节点以及边框box（xywh）实际坐标提取

#txt文件格式#第一行是类别#第二行是box值xywh#其余的是关键节点的预测坐标0 0.5122250.5057190.4523230.906863 0.4804250.126976 0.502740.112235 0.4558590.111146 0.5363550.125047 0.4169190.122777 0.5907210.223357 0.3629330.225949 0.623
Bugcreater.py·2024-09-06 10:21

环境安装-1：Python3.8+CUDA11.6.1+cuDNN8.6+Tensorflow-gpu2.6.1

环境配置建议多看几个别人的安装过程的图文，不要着急，慢慢来，我们肯定行，加油！一、知识储备1.CUDACUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。
w坐看云起时·2024-09-06 10:50

YOLOv8目标检测结果分析

使用YOLOv8检测图片中的动物importcv2fromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO(model="yolov8n.pt")results=model(source=
MechMaster·2024-09-06 10:47

COCO8 dataset 每种代表什么

#UltralyticsYOLO,AGPL-3.0license#COCO8dataset(first8imagesfromCOCOtrain2017)byUltralytics#Documentation
西柚与蓝莓·2024-09-06 09:41

TROS DataFlow - USB Camera & mipi Sensor - rtsp

TROSDataFlow-USBCamera&mipiSensor-rtsp使用TROS的功能，通过USB或者mipi摄像头得到MJPEG数据，推理YOLOv5节点，得到目标检测结果，通过ros_rtsp
WuChao_JMUer·2024-09-06 07:27

PyBind11五分钟入门【Python/C++调用】

在线工具推荐：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场景编辑器就我而言，我希望能
新缸中之脑·2024-09-06 06:51

YOLOv8模型参数详解

YOLOv8模型参数详解task：任务类型，通常为detect（检测）。mode：模式，train表示训练模式。model：模型配置文件的路径，指定了YOLOv8模型的结构。
AdaCoding·2024-09-06 04:12

ROS2配置python虚拟环境

说明项目需求需要使用python写一个3D检测的ROS2节点，通过修改ROS2的配置文件来间接的让系统使用虚拟环境中的Python解释器参考链接：ROS2虚拟环境配置指南步骤修改setup.cfg文件，
超爱吃小蛋糕的66·2024-09-06 03:08

《开源大模型食用指南》全网发布，轻松助你速通llm大模型！

前言《开源大模型食用指南》是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于AutoDL平台的中国宝宝专属大模型教程，针对各类开源大模型提供包括环境配置、本地部署、高效微调等技能在内的全流程指导，简化开源大模型的部署
再不会AI就不礼貌了·2024-09-06 03:05

昆虫检测数据集VOC+YOLO格式9348张102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)：9348标注数量(xml
FL1768317420·2024-09-06 03:05

mysql 72GB生产环境配置

64GB的,innodb_buffer_pool_size40GB[client]port=3306socket=/tmp/mysql.sock[mysqld]server-id=22port=3306user=mysqlbasedir=/usr/local/mysqldatadir=/mysqldata/datatmpdir=/mysqldata/tmpsocket=/tmp/mysql.soc
SkTj·2024-09-06 01:48

爆改YOLOv8|利用yolov10的PSA注意力机制改进yolov8-高效涨点

1，本文介绍PSA是一种改进的自注意力机制，旨在提升模型的效率和准确性。传统的自注意力机制需要计算所有位置对之间的注意力，这会导致计算复杂度高和训练时间长。PSA通过引入极化因子来减少需要计算的注意力对的数量，从而降低计算负担。极化因子是一个向量，通过与每个位置的向量点积，确定哪些位置需要计算注意力。这种方法可以在保持模型准确度的前提下，显著减少计算量，从而提升自注意力机制的效率。关于PSA的详细
不想敲代码！！！·2024-09-05 20:18

K8S安装部署

配置master192.168.42.1884核，6g内存，40g硬盘node1192.168.42.1892核，2g内存，20g硬盘node2192.168.42.1902核，2g内存，20g硬盘二、环境配置
一心只为学·2024-09-05 13:59

yolov5入门

\Administrator\test-env\Scripts\activate关闭虚拟环境C:\Users\Administrator\test-env\Scripts\deactivate2、进入yolo
Hello，C++！·2024-09-05 12:54

spiderkeeper 部署&操作

scrapyd的api进行封装,最大限度减少你跟命令行交互次数.不得说这个是很棒的事情.https://github.com/DormyMo/SpiderKeeperSpiderKeeper的github连接环境配置由于
VictorChi·2024-09-05 11:23

Windows系统下的Spark环境配置

一：Spark的介绍ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎，它提供了一整套开发API，包括流计算和机器学习。Spark支持批处理和流处理，其显著特点是能够在内存中进行迭代计算，从而加快数据处理速度。尽管Spark是用Scala开发的，但它也为Java、Scala、Python和R等高级编程语言提供了开发接口。Spark提供了多个核心组件，包括：SparkCore：提供内存计算的能力
eeee~~·2024-09-05 11:19

YOLOV5入门教程-yolov5s.yaml文件

一、YAML的定义YAML（YAMLAin'tMarkupLanguage）是一种人类友好的数据序列化格式，用于表示数据结构和配置文件。以下是YAML文件的一些概述信息：可读性强：YAML使用缩进和结构化方式来表示数据，易于阅读和编写。它注重易读性，鼓励使用人类可读的格式。轻量级：YAML是一种轻量级的标记语言，相对于XML和JSON，它更简洁、易理解，适合表示复杂的数据结构。支持数据类型：YAM
ustcthebest·2024-09-05 10:13

【Vue 入门】使用 Vue2 开发一个展示项目列表的应用

环境配置这里我们
zhangjk1993·2024-09-05 10:37

yolo 3d车辆目标检测（教程+代码）

关于3D目标检测及其与YOLO3D相关性的概览：3D目标检测：开启视觉感知的新维度随着计算机视觉技术的发展，目标检测算法已经成为人工智能领域的重要组成部分。
阿利同学·2024-09-04 15:12

yolo8 目标检测、鉴黄

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型作为目标检测领域的重要代表，其创新性的设计和优异的性能受到了广泛关注。
刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 11:13

php邮箱服务器怎么搭建？如何构建服务器？

php邮箱服务器：配置环境配置php邮箱服务器环境是搭建过程中的关键步骤。我们需要确保服务器上安装了必要的PHP版本，并且配置了相应的邮件扩展。此外，还需要设置php邮箱
danplus·2024-09-04 10:36

YOLOv8改进 | Conv篇 | YOLOv8引入SAConv模块

1.SAConv介绍1.1摘要：许多现代物体检测器通过使用三思而后行的机制表现出出色的性能。在本文中，我们在目标检测的主干设计中探索了这种机制。在宏观层面，我们提出了递归特征金字塔，它将特征金字塔网络的额外反馈连接合并到自下而上的骨干层中。在微观层面，我们提出了可切换空洞卷积，它将具有不同空洞率的特征进行卷积，并使用开关函数收集结果。将它们结合起来就形成了DetectoRS，它显着提高了目标检测的
小李学AI·2024-09-04 05:00

[数据集][目标检测]街道乱放广告牌检测数据集VOC+YOLO格式114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)：114标注数量(xml
FL1623863129·2024-09-04 05:58

windows的vscode配置cuda编码环境

windows的vscode配置cuda编码环境配置过程1下载vscode2安装NVIDIACUDAToolkit3配置环境变量4创建cuda项目5运行6bug6.1visualstudio的版本问题6.2
小马敲马·2024-09-04 03:21

yolov8目标检测pyside6可视化图形界面+检测源码ui文件——用于计数统计

项目结构YOLOv8模型加载：加载预训练的YOLOv8模型。PySide6GUI：设计图形用户界面，用于显示检测结果和控制选项。摄像头/视频输入：从摄像头或视频文件读取图像帧。
毕设宇航·2024-09-03 19:05

AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统

项目概述目标本项目旨在开发一个高效的垃圾分类识别系统，利用深度学习技术特别是YOLOv4-tiny版本来实现垃圾的自动分类。
毕设宇航·2024-09-03 13:20

Centos 添加双网卡 (生产环境配置记录)

1、在虚拟机中添加网卡2[root@ntpservernetwork-scripts]#ipaddr1:lo:mtu65536qdiscnoqueuestateUNKNOWNgroupdefaultqlen1000link/loopback00:00:00:00:00:00brd00:00:00:00:00:00inet127.0.0.1/8scopehostlovalid_lftforeverp
一个在高校打杂的·2024-09-03 12:49
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