yolo配置环境

【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+TransNext特征提取网络（CVPR2024）: 基于YOLOv11的主干网络改进超轻量；

YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏目录YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏本文介绍1.完整代码获取2.TransNext介绍摘要亮点优势3.TransNext网络结构图
算法conv_er·2025-01-30 02:12

【YOLOv11改进- 注意力机制】YOLOv11+SCSA注意力机制（2024）: 最新空间和通道协同注意力,助力YOLOv11有效涨点；包含二次创新

YOLOV11目标检测改进实例与创新改进专栏专栏地址：YOLOv11目标检测改进专栏，包括backbone、neck、loss、分配策略、组合改进、原创改进等；本文介绍本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11
算法conv_er·2025-01-30 02:08

HBase-2.5.10 伪分布式环境搭建【Mac】

文章目录前言一、搭建单节点Zookeeper1.解压zookeeper2.配置环境变量3.修改配置文件4.启动zk二、搭建伪分布式Hbase1.解压hbase2.配置环境变量3.修改配置4.启动HBase
凡许真·2025-01-29 21:29

Hadoop3.3.4伪分布式环境搭建

文章目录前言一、准备1.下载Hadoop2.配置环境变量3.配置免密二、Hadoop配置1.hadoop-env.sh2.hdfs-site.xml3.core-site.xml4.mapred-site.xml5
凡许真·2025-01-29 21:28

YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 （附网络详解和完整配置步骤）

一、本文介绍本文记录的是将ConvNeXtV2应用到YOLOv8中的改进方法研究。
Limiiiing·2025-01-29 13:54

Python 中 ssl 模块所使用的 OpenSSL 版本（1.0.2k-fips）和系统中 openssl 命令所使用的 OpenSSL 版本（1.1.1u）不一致（已解决）

在使用Linux中配置yolov5环境时遇到问题：[root@iZ2ze9bdu1sca12rizazfkZqcby-project]#python3-c"importssl;print(ssl.OPENSSL_VERSION
Future_yzx·2025-01-29 12:38

如何在ubuntu20.04中安装mujoco，亲身测试。

3.1下载mujoco3.2配置环境变量。3.3测试mujoco。四、安装mujoco-py。4.1创建虚拟环境。
冒险岛岛主·2025-01-29 09:40

单目测距（yolo-目标检测+标定+深度学习目标检测_测距）

YOLOv5模型介绍YOLOv5是目前最先进的目标检测算法之一，在多个数据集上取得了优秀的表现。
计算机C9硕士_算法工程师·2025-01-29 09:37

YOLOv10涨点改进：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

本文独家改进：多层次特征融合（SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLOv10：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv10魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【
AI小怪兽·2025-01-28 19:08

YOLO11涨点优化：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

本文独家改进：多层次特征融合（SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLO11：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块
AI小怪兽·2025-01-28 19:08

vue3+vite实现环境变量配置~

Vite支持使用.env文件来配置环境变量，不同的环境可以使用不同的.env文件来管理配置。
行咘行啊细狗·2025-01-28 19:08

python谷歌浏览器dino游戏，完整开源代码

话不多说，直接进入正题实现效果第一部分:配置环境编译器：pycharm社区版2024.1插件：pygame导入所用库,没有的可以去下载，具体方法不多赘述，网上有importpy
terryzhang404·2025-01-28 19:35

bash: /home/xxx/anaconda3/bin/conda: No such file or directory

二报错信息bash:/home/xxx/anaconda3/envs/yolov10/bin/pip3/home/xxx/.conda/envs/yolov10/bin/python:badinterpreter
鲤鱼不懂·2025-01-28 18:58

ultralytics 是什么？

它最著名的功能是实现YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型，特别是最新的YOLOv8。1.YOLO是什么？YOLO是一种流行的目标检测算法，以其速度快和精度高而闻名。
博刻·2025-01-28 16:09

Spring Boot 开发环境搭建详解

文章目录1.安装JDK步骤1.1：下载JDK步骤1.2：安装JDK步骤1.3：配置环境变量2.安装Maven步骤2.1：下载Maven步骤2.2：解压文件步骤2.3：配置环境变量3.配置IDE步骤3.1
捂月·2025-01-28 15:01

使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理

ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型，为了让这个推理更直观，我选择了试验下yolov8
CHEN_RUI_2200·2025-01-28 14:27

json格式的标记文件转yolo格式（txt）的标记文件

背景我在使用anylabeling标记软件时发现导出的标记文件格式只能是json格式，而我yolov8训练模型的标记文件需要时txt格式的，所以我需要写一个转换脚本脚本1.脚本1这个脚本是针对于矩形框标记的转换
帅气的亮·2025-01-28 10:33

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-transformer.py

transformer.pyultralytics\nn\modules\transformer.py目录transformer.py1.所需的库和模块2.classTransformerEncoderLayer(nn.Module):3.classAIFI(TransformerEncoderLayer):4.classTransformerLayer(nn.Module):5.classTra
红色的山茶花·2025-01-28 08:47

基于YOLOv8+PyQt5的密集人群计数检测系统

基于YOLOv8+PyQt5的密集人群计数检测系统是一个结合了目标检测算法与图形用户界面的项目，以下是相关介绍：【毕业设计参考】基于yolov8+pyqt5的密集人群计数检测系统.zip资源-CSDN文库系统概述该系统旨在实时分析某一区域内的人群数量与分布情况
人工智能教学实践·2025-01-28 05:29

Python无法使用pip

在pyhton/scripts文件下，pip.exepip2.exe是存在的，在CMD命令行下，pip--version无法参看版本号，这是因为没有配置环境变量的原因。
wshngyf·2025-01-28 03:14

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合ASFF（自适应空间特征融合），全网首发

摘要一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略，称为自适应空间特征融合（ASFF）。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法，从而提高了特征的尺度不变性，并引入了几乎免费的推理开销。#理论介绍目标检测在处理不同尺度的目标时，常采用特征金字塔结构。然而，这种金字塔结构在单步检测器中存在尺度不一致性问题，即不同尺度的特征层在检测过程中可能产生冲突，导致精度下降。ASFF方法通过学习每个尺度特征的自适
挂科边缘·2025-01-28 02:32

深度学习之基于Django+YOLOv5商标识别

本项目旨在利用DjangoWeb框架和YOLO
Q1744828575·2025-01-28 01:57

JAVA 安装教程

配置环境变量1）新建变量名：JAVA_HOME，变量值：D:\Java8(JDK安装路径)；2）打开PATH，添
连云港大帅哥·2025-01-27 21:32

使用云服务器+xshell运行代码

选择自己需要的镜像，可以省去很多配置环境需要的时间。租用完成后，可以在控制台——我的实例处找到自己创建的实例。选择开机，即可获得登录指令。
biu~！·2025-01-27 18:41

YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024替换骨干网络为 UniRepLKNet，解决大核 ConvNets 难题

一、本文介绍本文记录的是基于UniRepLKNet的YOLOv8骨干网络改进方法研究。UniRepLKNet提出了独特的大核设计能有效捕捉图像特征，在多模态任务中展现出强大的通用感知能力。
Limiiiing·2025-01-27 17:57

yolov5 解决：Traceback (most recent call last)

运行train.py程序后训练之后，到最后验证的那一步报一个线程异常的错误原因：pillow版本太高了，把pillow降级就行了pillow官网上的python对应版本在conda中，您可以安装pillow的任何可用版本。要查看可用的pillow版本，您可以使用以下命令：condasearchpillow这将列出所有可用的pillow版本。然后，您可以使用以下命令安装您选择的版本：condains
南商·2025-01-27 15:18

yolo系列训练从本机挪到服务器中的报错：modulenotfounderror:numpy._core

记录一下就是我本身在本机跑起来能训练了，把文件拷贝到服务器中环境跑的时候，出现了报错modulenotfounderror:numpy._core我上网搜的好些说numpy有问题需要重新下载因为本机和服务器已有环境中的numpy版本不同，所以出现此报错但或许不用！我借鉴了ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘numpy._core‘_modulenotfounderr
m0_57663261·2025-01-27 08:05

Window安装Python+配置环境变量

选择其中一个Python版本（初学者先安装Python2.x,这里选择Python2.7.13）点击下载（4）双击下载后的Python安装包（5）一直点击next（如图）（6）等待安装完成，点击Finish2、配置环境变量
QF_HTML5·2025-01-27 06:51

YOLOv9-0.1部分代码阅读笔记-train.py

train.pytrain.py目录train.py1.所需的库和模块2.deftrain(hyp,opt,device,callbacks):3.defparse_opt(known=False):4.defmain(opt,callbacks=Callbacks()):5.defrun(**kwargs):6.if__name__=="__main__":1.所需的库和模块importargp
红色的山茶花·2025-01-27 05:40

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集，yolo格式种类为uav，一共近5w张图片，如何用yolov8
QQ_1309399183·2025-01-27 03:58

基于am5728芯片的ethercat和ROS开源协议栈的配置流程-4-EhterCAT编译和安装

-4-EhterCAT编译和安装文章目录基于am5728基板的ethercat和ROS开源协议栈的配置流程-4-EhterCAT编译和安装EhterCAT编译和安装EhterCAT编译和安装##编译#配置环境变量
PlutoZuo·2025-01-27 03:58

YOLO到XML：轻松转换标注文件，助力计算机视觉项目

YOLO到XML：轻松转换标注文件，助力计算机视觉项目在计算机视觉项目中，数据标注是至关重要的一步。不同的算法和框架可能需要不同格式的标注文件。
m0_69670384·2025-01-27 02:21

目标检测算法以及常用库概述

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+实战案例目标检测是在图像中发现并识别物体的过程
YOLO大师·2025-01-26 16:36

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-conv.py

conv.pyultralytics\nn\modules\conv.py目录conv.py1.所需的库和模块2.defautopad(k,p=None,d=1):3.classConv(nn.Module):4.classConv2(Conv):5.classLightConv(nn.Module):6.classDWConv(Conv):7.classDWConvTranspose2d(nn.
红色的山茶花·2025-01-26 14:24

如何快速在linux服务器部署java运行环境（JDK+TomCat+Redis+Mysql+Nginx）

一.jdk和Tomcat1.jdk安装tar-zxv-fjdk-8u231-linux-x64.tar.gz2.配置环境变量vim/etc/profileJAVA_HOME=/java_source/jdk1.8.0
Noobwali·2025-01-26 06:46

Arm64架构的Linux服务器安装jdk8

压缩包：tar-zxvfjdk-8uXXX-linux-arm64.tar.gz选择安装目录，我将JDK安装到/usr/local/目录下：mvjdk1.8.0_XXX/usr/local/jdk8三、配置环境变量打开环境变量配置文件
木枫Free·2025-01-26 05:44

mac 电脑上安装adb命令

Mac下配置androidadb命令环境，配置方式如下：1、下载并安装IDE（androidstudio）AndroidStudio官网下载链接详细的安装连接请参考Mac安装Androidstudio2、配置环境在安装完成之后
宏基骑士·2025-01-25 22:41

Mac 上管理本地 Go 版本

步骤：安装goenv：#使用Homebrew安装brewinstallgoenv配置环境变量：将以下内容添加到Shell配置文件（如~/.zshrc或~/.bash_profile）：exportGOENV_ROOT
阿狸远翔·2025-01-25 21:33

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集，yolo格式种类为uav，一共近5w张图片，如何用yolov8
QQ_767172261·2025-01-25 20:53

Red Hat 8.1 部署MySQL 5.7

RedHat8.1部署MySQL5.7一、关闭防火墙和Selinux二、配置YUM源三、安装依赖包四、安装MySQL4.1创建安装目录并解压文件到目录中4.2创建快捷方式4.3创建用户组4.4初始化4.5配置环境变量五
云计算老王·2025-01-25 18:37

【YOLO日志文件】读取和可视化events.out.tfevents文件

文章目录前言方法读取数据可视化数据总结前言目的：读取和可视化events.out.tfevents文件问题：yolo官方程序默认出的图样式和数据不够详细，如何提取出相应数据，方便自己查看详细和处理数据方法
我是瓦力·2025-01-25 12:29

YOLOV11改进1-检测头篇

模型训练1.数据集准备2.环境准备3.训练3.1原结构训练3.2更改后的模型三.效果对比1.原始结构2.修改后的结果3.详细对比总结前言    目标检测领域里，小目标一直是一个难点问题，虽然我们可以用YOLO
~啥也不会~·2025-01-25 08:00

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-model.py

model.pyultralytics\models\yolo\model.py目录model.py1.所需的库和模块2.classYOLO(Model):3.classYOLOWorld(Model)
红色的山茶花·2025-01-25 08:27

YOLO 安装 并且命令行指定配置文件

pipinstallultralyticssettings.yaml保存到当前目录，data参数yolo命令行指定配置文件{"settings_version":"0.0.6","datasets_dir
ELI_He999·2025-01-25 08:26

Jetson Orin Nano Super之pytorch + torchvision安装

JetsonOrinNanoSuper之pytorch+torchvision安装1源由2.安装pytorch2.1NVIDIA手动版本下载2.2开源自己编译版本3.安装torchvision4.参考资料1源由YoloincompatiblewithJetpack6.2
lida2003·2025-01-25 08:26

煤矿场景下拖链检测数据集VOC+YOLO格式21407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)：21407标注数量(xml
FL1623863129·2025-01-25 08:54

煤矿场景下安全帽检测数据集VOC+YOLO格式179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)：170标注数量(xml
FL1623863129·2025-01-25 08:23

基于深度学习的鸟类识别系统详解（UI界面 + YOLOv10 + 数据集）

随着深度学习技术的发展，基于YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型的目标检测系统展现了卓越的性能，特别是在速度和精度上的平衡方面。
2025年数学建模美赛·2025-01-25 05:34

windows安装ES

1.下载ES访问ES官网下载DownloadElasticsearch|Elastic2.配置环境变量ES_JAVA_HOME:D:\jdk-17.0.9ES_HOME:D:\elasticsearch
我的棉裤丢了·2025-01-24 14:09

YOLOv10改进，YOLOv10添加ASFF检测头（自适应空间特征融合），添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略，称为自适应空间特征融合（ASFF）。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法，从而提高了特征的尺度不变性，并引入了几乎免费的推理开销。#理论介绍目标检测在处理不同尺度的目标时，常采用特征金字塔结构。然而，这种金字塔结构在单步检测器中存在尺度不一致性问题，即不同尺度的特征层在检测过程中可能产生冲突，导致精度下降。ASFF方法通过学习每个尺度特征的自适
挂科边缘·2025-01-24 13:06
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