yolo界面制作

使用Python和YOLOv8开发视频游戏的目标检测和鼠标重新定位

在本文中，我们将探讨如何使用Python和YOLOv8创建一个系统，结合目标检测和鼠标重新定位，以提升视频游戏的体验。1窗口捕获：用于捕获屏幕的Python库首先，您需要捕获游戏窗口。
小北的北·2024-01-10 10:27

Exploiting Temporal Context for Tiny Object Detection(WACV2023)

文章目录AbstractIntroductionContributionRelatedWorkMethodsYOLOv5OverviewT-YOLOv5:ExploitTemporalContextT2
怎么全是重名·2024-01-10 10:26

目标检测-One Stage-YOLOv6

文章目录前言一、YOLOv6的网络结构和流程二、YOLOv6的创新点总结前言YOLOv6是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用。
学海一叶·2024-01-10 10:56

目标检测-One Stage-YOLOx

文章目录前言一、YOLOx的网络结构和流程1.YOLOx的不同版本2.Yolox-Darknet53YOLOv3baselineYolox-Darknet533.Yolox-s/Yolox-m/Yolox-l
学海一叶·2024-01-10 10:56

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于图像增强的鸟类目标检测（续）

目录SRGAN网络模型改进研究3.1SRGAN超分辨率模型3.1.1SRGAN网络结构3.1.2SRGAN的损失函数
林聪木·2024-01-10 05:58

毕业设计——基于深度学习的手势识别以及手势交互功能（TensorFlow）（YOLO）

目录前言1、背景介绍2、项目简介3、环境配置配置介绍版本4、模型实现数据集制作手势训练模型评估识别效果5、GUI界面以及手势交互的实现区域介绍展示初始页面识别页面多媒体控制页面6、结语前言今天，向大家介绍基于深度学习的手势识别以及手势交互功能的实现。首先实现对于手势的识别，并通过识别的结果实现人机交互功能。大家可用于毕业设计，课程设计等。如有技术问题，欢迎私信询问！提供毕设、课设等指导！1、背景介
deep_learning333·2024-01-10 05:24

大创项目推荐 深度学习实现行人重识别 - python opencv yolo Reid

文章目录0前言1课题背景2效果展示3行人检测4行人重识别5其他工具6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的行人重识别算法研究与实现**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate
laafeer·2024-01-10 04:59

【freespace】TwinLiteNet: An Efficient and Lightweight Model for Driveable Area and Lane Segmentation

相关论文：【freespace】YOLOP:YouOnlyLookOnceforPanopticDrivingPerception论文解读_莫克_Cheney的博客-CSDN博客复现全纪录详见：【车道线
莫克_Cheney·2024-01-10 04:25

什么是多边形网格以及如何编辑它？

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ygtu2018·2024-01-10 02:09

了解什么是UV纹理？

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ygtu2018·2024-01-10 02:09

UV贴图和展开初学者指南

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ygtu2018·2024-01-10 02:38

Three.js 纹理贴图的实现

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ygtu2018·2024-01-10 02:38

3D软件坐标系速查【左手/右手】

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新缸中之脑·2024-01-10 02:37

OpenNL线性系统求解库

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新缸中之脑·2024-01-10 02:37

UV映射技巧和窍门

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ygtu2018·2024-01-10 02:06

3D模型UV展开原理

NSDT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-R
新缸中之脑·2024-01-10 02:35

目标检测：如何将VOC标注的xml数据转为YOLO标注的txt格式，且生成classes的txt文件

1.前言目标检测数据的标注分为两种格式：xml解释性标签，左上角+右下角的坐标txt记事本文件，类别+x，y中心坐标+w，h的相对值如下：xml文件格式：txt文件格式：本文要实现的目标是将目标检测xml标注格式转为txt相对坐标的标注方式值得一提的是，xml标注包含了类别名称，往往在下。所以，xml标注的数据有时候没有包含类别的json文件，因为根据xml可以直接绘制边界框。如果想要生成xml对
听风吹等浪起·2024-01-09 19:19

yolov8使用详解

文章目录一.安装yolov81.通过Pip安装2.通过Conda安装3.Git克隆源码安装二.yolov8基本设置三.yolov8模型1.目标检测2.实例分割3.图像分类4.姿态估计5.多对象跟踪(1)
AoDeLuo·2024-01-09 19:15

【YOLO系列】 YOLOv4思想详解

前言以下内容仅为个人在学习人工智能中所记录的笔记，先将目标识别算法yolo系列的整理出来分享给大家，供大家学习参考。本文未对论文逐句逐段翻译，而是阅读全文后，总结出的YOLOV4论文的思路与实现路径。
江湖小张·2024-01-09 17:30

【YOLO系列】 YOLOv4之Mish函数

一、简述一个新的stateoftheart的激活函数，ReLU的继任者。DigantaMisra在“Mish:ASelfRegularizedNon-MonotonicNeuralActivationFunction”论文中介绍了Mish这个新的深度学习激活函数，指出该函数在准确度上比Swish（+0.494%）和ReLU（+1.671%）。ReLU与Mish相比，Mish的梯度更平滑，有助于更好
江湖小张·2024-01-09 17:57

目标检测数据集大全「包含VOC+COCO+YOLO三种格式+划分脚本+训练脚本」(持续原地更新)

一、作者介绍：五年+算法开发经验、AI算法经理、阿里云开发社区专家博主、稀土掘金人工智能内容评审委员会成员。擅长：检测、分割、理解、AIGC等算法训练与部署。二、数据集介绍：质量高：高质量图片、高质量标注数据，使用labelimg软件吐血标注、整理，可以作为训练模型的基础数据集或者作为原数据集的很好补充皆可；范围广：数据集涉及目标场景范围广，避免算法收敛到某一、某些固定场景；格式内容全：包含VOC
极智视界·2024-01-09 17:48

目标检测数据集 - 夜间行人检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

适用实际项目应用：公共场所监控场景下夜间行人检测项目，以及作为监控场景通用行人检测数据集夜间场景数据的补充；标注说明：采用labelimg标注软件进行标注，标注质量高，提供VOC(xml)、COCO(json)、YOLO
极智视界·2024-01-09 17:39

[数据集][目标检测]玩手机检测数据集VOC+YOLO格式8200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)：8201标注数量(xml
FL1623863129·2024-01-09 16:54

[易语言]使用易语言部署yolov8-onnx模型

【官方框架地址】github地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics【易语言介绍】易语言作为一种中国自主研发的编程语言，具有其独特的优点和缺点。以下是对易语言的优缺点的详细分析：优点：简单易学：易语言的语法和操作方式都非常接近自然语言，使得学习和理解更加容易。对于初学者来说，可以快速上手，轻松掌握编程的基本概念和技能。可视化编程：易语言支持可视化编
FL1623863129·2024-01-09 16:53

[C#]使用PaddleInference图片旋转四种角度检测

它提供了一系列先进的目标检测算法，包括但不限于FasterR-CNN,MaskR-CNN,YOLOv3,YOLOv4,PP-YOLO等，以及丰富的高质量预训练模型，方
FL1623863129·2024-01-09 16:51

YOLOv8改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、FocalLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全)

一、本文介绍本文给大家带来的是分类损失SlideLoss、VFLoss、FocalLoss损失函数，我们之前看那的那些IoU都是边界框回归损失，和本文的修改内容并不冲突，所以大家可以知道损失函数分为两种一种是分类损失另一种是边界框回归损失，上一篇文章里面我们总结了过去百分之九十的边界框回归损失的使用方法，本文我们就来介绍几种市面上流行的和最新的分类损失函数，同时在开始讲解之前推荐一下我的专栏，本专
Snu77·2024-01-09 15:16

Python将Labelme文件的真实框和预测框绘制到图片上

更多精彩内容，可点击进入Python日常小操作专栏、OpenCV-Python小应用专栏、YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看YOLOv8Ultralytics：使用Ultra
FriendshipT·2024-01-09 14:51

YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架进行姿势估计

YOLOv8Ultralytics：使用Ultralytics框架进行姿势估计前言相关介绍前提条件实验环境安装环境项目地址LinuxWindows使用Ultralytics框架进行姿势估计参考文献前言由于本人水平有限
FriendshipT·2024-01-09 14:50

Dora-rs 机器人框架学习教程（3）——利用yolo实现目标检测

编写程序代码2.1object_detection.py文件内容如下：2.2dataflow.yml文件内容如下：3运行参考资料目标：在dora框架下编写一个Python节点读取USB摄像头数据，并调用yolo
熊猫飞天·2024-01-09 13:30

目标检测YOLO实战应用案例100讲-多目标检测及追踪（续）

目录3.3改进CenterNet网络（Improved-CenterNet）3.3.1多特征融合模块的设计3.3.2DCN模块设计
林聪木·2024-01-09 13:00

Python获取项目路径的N种方法（持续更新）

这个是我项目中用的方法，目前没有发现什么兼容性问题importsysimportosproject_dir=os.path.dirname(sys.argv[0])print(project_dir)方法2：这个是yolov5
机器人迈克猫·2024-01-09 12:57

最新开源的目标检测算法来了！

而今天给大家推荐的全新发布的PP-YOLOE和PP-PicoDet增强版，相比YOLOv
AI小白龙*·2024-01-09 11:17

yolov1， yolo v2 和yolo v3系列分析

目标检测模型主要分为two-stage和one-stage，one-stage的代表主要是yolo系列和ssd。简单记录下学习yolo系列的笔记。
AI小白龙*·2024-01-09 11:17

YOLOv8模型训练和部署

YOLOv8是Ultralytics开发的YOLO（YouOnlyLookOnce）物体检测和图像分割模型的最新版本。
AI小白龙*·2024-01-09 11:47

将mask的图片标签转换为yolo的txt标签

将mask的图片标签转换为yolo的txt标签获取外轮廓importcopyimportcv2importosimportshutilimportnumpyasnppath="你的mask路径/Dataset
计算机CV民工·2024-01-09 09:27

基于YOLOv6开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

交通标志检测是交通标志识别系统中的一项重要任务。与其他国家的交通标志相比，中国的交通标志有其独特的特点。卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。CCTSDB数据集是由长沙理工大学的相关学者及团队制作而成的，其有交通标志样本图片有近20000张，共含交通标志近40000个，但目前只公开了其中的10000张图片，标注了常见的指示标志、禁令标志及警告
Together_CZ·2024-01-09 09:52

基于YOLOv7开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

交通标志检测是交通标志识别系统中的一项重要任务。与其他国家的交通标志相比，中国的交通标志有其独特的特点。卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。CCTSDB数据集是由长沙理工大学的相关学者及团队制作而成的，其有交通标志样本图片有近20000张，共含交通标志近40000个，但目前只公开了其中的10000张图片，标注了常见的指示标志、禁令标志及警告
Together_CZ·2024-01-09 09:52

基于YOLOv3开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

交通标志检测是交通标志识别系统中的一项重要任务。与其他国家的交通标志相比，中国的交通标志有其独特的特点。卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。CCTSDB数据集是由长沙理工大学的相关学者及团队制作而成的，其有交通标志样本图片有近20000张，共含交通标志近40000个，但目前只公开了其中的10000张图片，标注了常见的指示标志、禁令标志及警告
Together_CZ·2024-01-09 09:22

基于YOLOv4开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

交通标志检测是交通标志识别系统中的一项重要任务。与其他国家的交通标志相比，中国的交通标志有其独特的特点。卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。CCTSDB数据集是由长沙理工大学的相关学者及团队制作而成的，其有交通标志样本图片有近20000张，共含交通标志近40000个，但目前只公开了其中的10000张图片，标注了常见的指示标志、禁令标志及警告
Together_CZ·2024-01-09 09:22

基于YOLOv5全系列参数模型【n/s/m/l/x】开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

交通标志检测是交通标志识别系统中的一项重要任务。与其他国家的交通标志相比，中国的交通标志有其独特的特点。卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。CCTSDB数据集是由长沙理工大学的相关学者及团队制作而成的，其有交通标志样本图片有近20000张，共含交通标志近40000个，但目前只公开了其中的10000张图片，标注了常见的指示标志、禁令标志及警告
Together_CZ·2024-01-09 09:22

基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

交通标志检测是交通标志识别系统中的一项重要任务。与其他国家的交通标志相比，中国的交通标志有其独特的特点。卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。CCTSDB数据集是由长沙理工大学的相关学者及团队制作而成的，其有交通标志样本图片有近20000张，共含交通标志近40000个，但目前只公开了其中的10000张图片，标注了常见的指示标志、禁令标志及警告
Together_CZ·2024-01-09 09:49

【目标检测】YOLOv1 ，one-stage 目标检测算法的开山之作

目录一、YOLOv1简介二、YOLOv1网络结构三、YOLOv1的损失函数四、YOLOV1的不足五、YOLOv1的预测六、推荐参考资料一、YOLOv1简介YOLO是YouOnlyLookOnce的缩写，
ctrl A_ctrl C_ctrl V·2024-01-09 08:10

目标检测-One Stage-CenterNet

文章目录前言一、CenterNet的网络结构和流程二、CenterNet的创新点总结前言前文提到的YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5都是基于Anchor的算法（anchor-based），这类算法有如下缺点
学海一叶·2024-01-09 08:03

目标检测-One Stage-YOLOv5

文章目录前言一、YOLOv5的网络结构和流程YOLOv5的不同版本YOLOv5的流程YOLOv5s的网络结构图二、YOLOv5的创新点1.网络结构2.输入数据处理3.训练策略总结前言前文目标检测-OneStage-YOLOv4
学海一叶·2024-01-09 08:57

3D点云平面拟合算法

NSDT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-REVIT导出3D模型插件-3D模型语义搜索引擎首先，如果在网上寻找答案
新缸中之脑·2024-01-09 08:45

基于yolov2深度学习网络的车辆行人检测算法matlab仿真

算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3.部分核心程序..........................................................loadyolov2
简简单单做算法·2024-01-09 05:21

如何使用 YOLOv8 做对象检测

用于此任务的最流行的神经网络之一是YOLO，由JosephRedmon、SantoshDivvala、RossGirshick和AliFarhadi在2015年
guohuang·2024-01-09 02:22

如何使用 Python、Node.js 和 Go 创建基于 YOLOv8 的对象检测 Web 服务

1.介绍这是有关YOLOv8系列文章的第二篇。
guohuang·2024-01-09 02:20

二十分钟入门计算机视觉开源神器——课堂笔记

1，统一的深度学习框架，2.02，现状3，代表算法库（1）目标检测MMDetection任务支持：目标家呢，实力分割，全景分割覆盖广泛算法丰富使用方便（2）MMYOLO（3）MMOCR文本检测，文本识别
敲键盘的喵桑·2024-01-09 01:17

YOLO蒸馏原理篇之---MGD、CWD蒸馏

一、MGD蒸馏论文地址：https://arxiv.org/abs/2205.01529论文翻译：https://mp.weixin.qq.com/s/FSvo3ns2maTpiTTWsE91kQ1.1摘要知识蒸馏已成功应用于各种任务。当前的蒸馏算法通常通过模仿教师的输出来提高学生的表现。本文表明，教师还可以通过指导学生的特征恢复来提高学生的表征能力。从这个角度来看，我们提出了掩蔽生成蒸馏(MGD
qq_41920323·2024-01-08 22:35
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