yolo转voc 第10页

You Only Look Once Unified, Real-Time Object Detection论文笔记

文章结构统一检测框架(UnifiledDetection)核心思想YOLO将目标检测视为一个端到端的回归问题，输入的图像经过SingleForwardPass，直接输出物体的信息（边界框的位置、边界框的置信度

__Lo__·2025-06-17 07:01

vue图片转base64

//转换成base64方法getBase64(file){returnnewPromise(function(resolve,reject){constreader=newFileReader();letimgResult='';reader.readAsDataURL(file);reader.onload=function(){imgResult=reader.result;};reader.

时无诳语Imp·2025-06-17 05:46

sqlserver sql转HTMM邮件发送

通过sql的形式，把表内数据通过邮件的形式发送出去declare@titlevarchar(100)DECLARE@stat_dateCHAR(10),@create_timedatetimeSET@stat_date=CONVERT(char(10),GETDATE(),120)SET@create_time=DATEADD(MINUTE,-20,GETDATE())DECLARE@xmlNVA

banzhenfei·2025-06-17 05:40

C#时间/日期格式

C#时间/日期格式大全（转）C#时间/日期格式大全,C#时间/日期函数大全有时候我们要对时间进行转换,达到不同的显示效果默认格式为:2005-6-614:33:34如果要换成成200506,06-2005,2005

banzhenfei·2025-06-17 05:10

pkl转分类，转关键点

pkl_to_cls.pyimportglobimportjsonimportosimportpickleimporttimeimportcv2importnumpyasnpimportimageiofromPILimportImageimportnumpyasnpimportioclassMyEncoder(json.JSONEncoder):defdefault(self,obj):ifisi

AI算法网奇·2025-06-17 01:16

OpenHarmony深度解读之分布式软总线：authmanager模块(5)/设备身份认证过程

看完这篇你就了解了~③对于大前端开发来说，转鸿蒙开发究竟是福还是祸？④鸿蒙岗位需求突增！移动端、PC端、IoT到底该怎么选？

陈乔布斯·2025-06-16 22:28

HarmonyOS 开发实践——基于rcp的网络请求能力

看完这篇你就了解了~对于大前端开发来说，转鸿蒙开发究竟是福还是祸？鸿蒙岗位需求突增！移动端、PC端、IoT到底该怎么选？

六号嘉宾·2025-06-16 20:17

运维想转SRE？先了解这7个原则

站点可靠性工程，或SRE，是一种将运维问题视为软件问题的方法。这一概念最初由Google工程师BenTreynorSloss在2003年提出并描述。作为一门学科，站点可靠性工程（SRE）旨在维持特定系统的可用性、性能和效率。SRE难以界定。它是一种方法或学科，而不是一套具体的指令性任务，其形式会根据特定组织的需求而有所不同。幸运的是，有七项SRE原则可以帮助指导SRE团队取得成功。前言软件开发的大

·2025-06-16 20:12

基于YOLOv8的人脸识别与跟踪系统设计与实现

深度学习方法，尤其是YOLOv8等先进目标检测框架，实现了实时且高准确度的人脸检测。同时，结合人脸识别（身份验证）和多目标跟踪，可

YOLO实战营·2025-06-16 19:38

深度学习目标检测与yolo概述

1、深度学习目标检测综述目标检测是计算机视觉领域中极为重要的研究课题，其目的是识别图像中的目标对象并准确地确定它们的位置信息。相较于传统的图像分类任务，目标检测不仅需要识别对象的类别（例如人、车、动物等），还需要确定其在图像中的具体位置，通常通过边界框（boundingbox）来表示。目标检测的广泛应用包括安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等，因而其研究的重要性日益凸显。1.目标检测的定义目标检测可

Tobiue·2025-06-16 19:37

YOLOv11模型改进-模块-引入轻量级深度神经网络的卷积核DualConv 降低参数量

本篇文章将介绍一个新的改进机制——轻量级深度神经网络的卷积核DualConv，并阐述如何将其应用于YOLOv11中，显著提升模型性能。

一勺汤·2025-06-16 18:04

YOLOv12改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块对A2C2f进行二次创新

一、本文介绍本文记录的是利用空间自适应特征调制模块SAFM优化YOLOv12的目标检测方法研究。SAFM通过更好地利用特征信息来实现模型性能和效率的平衡。

Limiiiing·2025-06-16 18:04

YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块对 C2fCIB 、PSA 进行二次创新

一、本文介绍本文记录的是利用空间自适应特征调制模块SAFM优化YOLOv10的目标检测方法研究。SAFM通过更好地利用特征信息来实现模型性能和效率的平衡。

Limiiiing·2025-06-16 18:34

手把手教你玩转Proteus元件库（新手必看秘籍）

给大家看个真实数据：Proteus8.16默认只带800+基础元件，但实际开发需要3000+元件才能玩得转！这就是为什么你的仿真总是提示"Componentnotf

xiaoqian9997·2025-06-16 16:50

YOLOv8医疗影像第四章：典型应用场景实现

pythonimportpydicomfromglobimportglobimportnumpyasnpclassNoduleDetector:def__init__(self,model_path='yolov8n_nodule.pt

路飞VS草帽·2025-06-16 15:15

Java中String转Integer的九阴真经：从入门到源码级调优指南

String转Integer的三大武林绝学1.1直捣黄龙式：Integer.parseInt()1.2对象封装式：Integer.valueOf()1.3隐式转换式：构造方法（已废弃）二、parseIntvsvalueOf

kernelknight1·2025-06-16 14:34

学了Arcgis的水文分析——捕捉倾泻点，河流提取与河网分级，3D图层转要素失败的解决方法，测量学综合实习网站存着

ArcGIS水文分析实战教程（7）细说流域提取_汇流域栅格-CSDN博客ArcGIS水文分析实战教程（6）河流提取与河网分级_arcgis的dem河流分级-CSDN博客ArcGIS水文分析实战教程（5）细说流向与流量-CSDN博客ArcGISPro中如何将点替换为3D模型-GIS知乎-新一代GIS问答社区测量学的综合实习可能用到：如何将DOM和DSM生成的三维场景导出为三维模型-GIS知乎-新一代

黄鹂绿柳·2025-06-16 13:57

YOLOv3 正负样本划分详解

✅YOLOv3正负样本划分详解一、前言在目标检测任务中，正负样本的划分是训练过程中的关键环节。它决定了哪些预测框参与位置回归、分类损失和置信度损失。

要努力啊啊啊·2025-06-16 12:54

图数据库如何构筑 Web3 风控防线 | 聚焦批量注册与链上盗转

尤其在批量注册薅羊毛与链上交易盗转洗钱等高频风险场景中，

杭州悦数·2025-06-16 08:57

无人机智能鹰眼守护电动车出行安全，基于嵌入式端超轻量级模型LeYOLO全系列【n/s/m/l】参数模型开发构建无人机航拍道路交通场景下电动车不带头盔、违规载人和安装遮阳棚智能检测识别系统

电动自行车作为我国城市和乡村广泛使用的交通工具，因其轻便、快捷、经济等优点，深受大众喜爱。然而，近年来电动自行车引发的交通事故数量也居高不下，给社会和家庭带来了巨大的损失。数据显示，电动自行车事故死亡人数中，约76%因颅脑损伤致死，而未佩戴安全头盔的驾乘人员死亡风险是佩戴者的3.9倍。此外，违规载人、加装遮阳棚等行为也严重影响了骑行安全。传统监管模式的局限性传统的交通监管主要依赖于交警的现场执法，

Together_CZ·2025-06-16 07:18

基于YOLOv8的导弹发射检测系统：定制卫星图像数据集、模型训练与交互式UI实现

利用深度学习技术，特别是先进目标检测算法YOLOv8，实现自动、快速、准确的导弹发射目标检测，极大提升监控效率和响应速度。2.导弹发射检测的挑战高分辨率卫星图像处理难度大：图像尺寸巨大，细节复杂。

YOLO实战营·2025-06-16 02:16

YOLOv4 训练与推理流程详解

✅YOLOv4训练与推理流程详解一、前言YOLOv4是目标检测领域的一次重要升级，由AlexeyBochkovskiy等人在论文《YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection

要努力啊啊啊·2025-06-16 02:45

Joao Moura：CrewAI简明教程

新缸中之脑·2025-06-16 01:08

YOLOv8新突破：FASFFHead多尺度检测的极致探索

文章目录一、引言：YOLO检测头的演进与挑战二、FASFFHead核心设计原理2.1多尺度特征增强架构2.2自适应空间特征融合（ASFF）机制三、FASFFHead完整实现3.1网络结构定义3.2特征融合模块实现四

向哆哆·2025-06-16 00:34

YOLOv4 改进点详解

✅YOLOv4改进点详解一、前言YOLOv4是目标检测领域的一次重大升级，由AlexeyBochkovskiy等人在论文《YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection

要努力啊啊啊·2025-06-16 00:33

html转markdown

简介一个将HTML转换为Markdown的Python库,GitHub安装方式pipinstallmarkdownify✅特点基于BeautifulSoup：HTML首先被解析为DOM结构，因此能很好地处理嵌套标签和无效HTML。高度可定制：支持自定义标签的转换方式。可以选择保留或移除特定标签、属性。支持常见Markdown元素：标题、段落、链接、图片、粗体、斜体、列表、引用、表格（部分支持）等。

·2025-06-15 22:20

鸿蒙开发5.0案例分析：基于Drawing的图形/文字绘制及双缓冲模拟实现刷新

看完这篇你就了解了~对于大前端开发来说，转鸿蒙开发究竟是福还是祸？鸿蒙岗位需求突增！移动端、PC端、IoT到底该怎么选？

程东升6·2025-06-15 22:20

【YOLO实战】产线零延迟：YOLO检测直连PLC控制实战

本文系统阐述YOLO视觉检测与PLC控制系统的深度集成方案，通过ModbusTCP/IP、OPCUA等工业协议实现检测结果与控制指令的实时交互。

AI_DL_CODE·2025-06-15 22:48

DeviceNet转Modbus TCP网关ENC-313让WinCC对接上ABB机器人

应用场景西安某汽车制造公司在旧车间整改项目中，原车间在对材料执行切割工作时使用到了ABB机器人。每个切割工作站分配六台机器人同时工作，车间里存在多个工作站。中控室使用的上位机为WinCC，WinCC支持ModbusTCP以太网协议，两者之间不能直接进行通讯。如何通过WinCC来控制ABB机器人成为了改项目的一大难点。作为长期以来的合作伙伴，第一时间联系到上海泗博寻找解决方案。最后选用了泗博Devi

sibo_yzm·2025-06-15 20:36

DEVICENET转MODBUS TCP网关连接DeviceNet数字远程IO模块配置案例

网关设备：开疆智能ModbusTCP转DeviceNet网关KJ-DVCZ-MTCPS（需支持DeviceNet从站功能）。目标设备：DeviceNet数字远程IO模块。

开***能·2025-06-15 19:04

YoloV8改进策略：Block改进|MKP，多尺度卷积核级联结构，增强感受野适应性|即插即用|AAAI 2025

文章目录1论文信息2创新点2.1特征互补映射模块（FCM）2.2多内核感知单元（MKP）2.3冗余驱动的轻量化设计3方法3.1整体架构3.2MKP单元优化3.3MKP设计优势4效果4.1性能对比实验4.2消融实验4.3效率优势5论文总结代码完整代码Pzconv模块代码详解辅助函数和基础模块Pzconv模块核心实现测试代码关键设计解析1.多尺度特征提取2.深度可分离卷积3.特征变换与非线性激活4.残

AI智韵·2025-06-15 17:24

set和map区别

转自https://blog.csdn.net/terence1212/article/details/52487656set是一种关联式容器，其特性如下：set以RBTree作为底层容器所得元素的只有

·2025-06-15 16:46

《学习笔记》Python：使用pandas批量xlsx文件转csv

Python：使用pandas批量xlsx文件转csvimportcsvimportpandasaspdimportosexcel_path=r'G:/newcsv'csv_path=r'G:/csv'file_names

·2025-06-15 13:51

罗马数字转整数

罗马数字包含以下七种字符:I，V，X，L，C，D和M。字符数值I1V5X10L50C100D500M1000例如，罗马数字2写做II，即为两个并列的1。12写做XII，即为X+II。27写做XXVII,即为XX+V+II。通常情况下，罗马数字中小的数字在大的数字的右边。但也存在特例，例如4不写做IIII，而是IV。数字1在数字5的左边，所表示的数等于大数5减小数1得到的数值4。同样地，数字9表示为

南枝异客·2025-06-15 13:20

【Python办公】使用pandas批量读取csv保存为Excel

目录专栏导读Python使用pandas批量读取CSV保存为Excel概述环境准备安装必要的库导入必要的模块基础用法1.单个CSV文件转Excel2.批量转换CSV文件到独立Excel文件高级功能3.多个

小庄-Python办公·2025-06-15 13:49

关抢占自旋锁_[内核同步]自旋锁spin_lock、spin_lock_irq 和 spin_lock_irqsave 分析

转自;https://www.cnblogs.com/aaronLinux/p/5890924.html自旋锁的初衷：在短期间内进行轻量级的锁定。

久立·2025-06-15 06:38

技术革新，EtherCAT转CAN网关，新能源汽车电池产线再升级

技术革新，EtherCAT转CAN网关，新能源汽车电池产线再升级在智能制造快速发展的浪潮下，工业机器人核心部件的生产精度要求不断提升。

稳联技术杨然然·2025-06-15 03:45

使用 MoviePy 实现图像序列合成视频并添加背景音乐

二、项目简介我们将构建一个图像转视频生成器，实现如下功能：批量读取某文件夹下的图像；统一调整图像尺寸；将图像序列按顺序合成为一个视频文件；为生成的视频添加背景音乐（可选）；输出一个完整的视频文件，支持播放与分享

univerbright·2025-06-15 01:34

小结——sizeof()的用法

在C语言中sizeof()是一种单目操作符，用于表示相关数据的字节个数，并非是函数；编译器在进行转汇编之前就已经对其处理，将sizeof(type)计算为一个常数。

猿来不是梦·2025-06-15 00:54

YOLO 从零开始

第一章：双阶与单阶的对决——目标检测的“前YOLO时代”在YOLO横空出世之前，目标检测领域被以R-CNN(RegionswithCNNfeatures)家族为代表的“双阶”（Two-Stage）检测器所统治

宅男很神经·2025-06-14 23:19

【Python】串口通信库pyserial2

6.8多传感器融合：YOLO与激光雷达/雷达数据的深度结合6.8.1引言：为什么需要非视觉传感器——以激光雷达为例摄像头因其丰富的信息（颜色、纹理、形状）而成为自动驾驶、智能监控等视觉感知系统的核心。

宅男很神经·2025-06-14 23:19

YOLOv2 中非极大值抑制（NMS）机制详解与实现

YOLOv2中NMS的详解一、什么是NMS？定义：NMS（非极大值抑制）是一种目标检测中的后处理技术，用于去除重复预测的边界框，保留置信度最高且不重叠的边界框。

要努力啊啊啊·2025-06-14 23:46

Word 转 Markdown

1、Pandoc工具将Word文档转为Markdown可以借助Pandoc工具将Word文档转为Markdown，例如，此处将README.docx转成README.md，命令如下：pandoc--extract-media./imagesREADME.docx-oREADME.md备注：其中--extract-media参数表示图片存放路径。2、使用Typora编辑Markdown文档使用Typ

疯狂的阿吉·2025-06-14 23:44

html svg canvas图片,javascript svg转canvas和image

代码(内含注释)window.onload=function(){//获取svg内容varsvg=document.getElementById('svg-wrap').innerHTML;varcanvas=document.getElementById('canvas');varc=canvas.getContext('2d');//新建Image对象varimg=newImage();//s

啊梨梨·2025-06-14 22:06

YOLO系列对指定图片绘制模型热力图

RTDETR系列绘制热力图指路：RT-DETR系列对指定图片绘制模型热力图-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_54708219/article/details/148657372?spm=1001.2014.3001.5502任务：实现类激活映射（ClassActivationMapping,CAM）可视化，生成热力图以展示模型在图像中关注的关键区域。核心功能：加载YO

北京地铁1号线·2025-06-14 22:36

3dmax批量转glb/gltf/fbx/osgb/stl/3ds/dae/obj/skp格式导出转换插件，无需一个个打开max，材质贴图在

3dmax批量转glb/gltf/fbx/osgb/stl/3ds/dae/obj/skp格式导出转换插件，无需一个个打开max，材质贴图在3dmax批量转glb/gltf/fbx/osgb/stl/3ds

在下胡三汉·2025-06-14 21:00

Java 实现 Excel 转化为 PDF

本文将详细介绍如何使用GcExcel在Java中完成这一转化过程。正文基本导出功能GcExcel提供了将工作簿导出为PDF文件

葡萄城技术团队·2025-06-14 19:22

Python 100个常用函数全面解析

#基本用法int('123')#123int(3.14)#3#指定进制转换int('1010',2)#10(二进制转十进制)int('FF',16)#255(十六进制转十进制)#临界值处理int('')

东皇太星·2025-06-14 16:24

Python实现USB转SPI接口与ADS1256数据采集芯片通信测试

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：该教程展示了如何使用Python语言通过USB转SPI接口与ADS1256数据采集芯片进行通信测试。

永不放弃yes·2025-06-14 14:13

PostGIS实现栅格波段提取与重组【ST_Band】

一、函数概述二、核心参数与语法结构三、参数详解与使用规范1.波段选择参数2.返回值逻辑3.弃用提示四、典型用法示例示例1：提取多光谱影像指定波段（如NDVI计算）示例2：重组波段顺序（如RGB转BGR）

gerrywhu·2025-06-14 14:41

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