yolo配置环境第32页

删除anaconda中创建的虚拟环境后c盘的空间没有增多

安装pytorch配置环境的时候因为下载了一些包，c盘大概少了5个G，后续想把虚拟环境创建在别的盘，于是把c盘创建的pytorch环境删除了，但是删除之后c盘的空间并没有恢复。

RUNAWAY_GIRL·2024-01-11 14:26

基于YOLOv5+单目的物体距离和尺寸测量

目录1，YOLOv5原理介绍2,单目测尺寸以及距离原理2.1单目测物体距离2.2单目测物体尺寸3，成果展示3.3测距离3.2测尺寸：1，YOLOv5原理介绍YOLOv5是目前应用广泛的目标检测算法之一，

code2035·2024-01-11 13:32

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOv2算法详解

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOv2算法详解YOLO-V1以完全端到端的模式实现达到实时水平的目标检测。

undo_try·2024-01-11 13:30

目标检测-One Stage-YOLOv7

文章目录前言一、YOLOv7的不同版本二、YOLOv7的网络结构二、YOLOv7的创新点三、创新点的详细解读ELAN和E-ELANBoF训练技巧计划型重参化卷积辅助训练模块标签分配LeadheadguidedlabelassignerCoarse-to-fineleadheadguidedlabelassigner

学海一叶·2024-01-11 13:29

systemctl status|start |start|restart nginx.service Unit nginx.service could not found问题

这是配置完nginx后,没有配置环境变量的问题：跟windows的cmd命令窗口运行mysql一样(mysql不是内部命令)的问题首先[root@local~]#vim/etc/init.d/nginx

lizhibin007·2024-01-11 12:29

DevEco Studio for Mac：zsh: command not found: ohpm

一、检查是否配置有ohpm环境1、新打开一个终端输入export，查看是否有ohpm路径：二、如果没有找到ohpm路径，开始配置环境。

yabinYang·2024-01-11 11:12

探索YOLOv5微服务：gRPC Proto设计与优化策略

文章目录一、前言1.YOLOv5简介2.gRPC简介二、基础Proto文件解析三、优化建议1性能优化2功能扩展3错误处理和日志4新功能提案5接口优化6可扩展性和模块化四、优化建议案例1.异步处理和并发2

梦想的理由·2024-01-11 11:38

YOLOv8优化策略：轻量化改进 | 华为Ghostnet，超越谷歌MobileNet | CVPR2020

本文改进：Ghostbottleneck为堆叠Ghost模块，与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckYOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习

会AI的学姐·2024-01-11 11:33

使用YOLOv8预测图像时生成相应的json文件

在使用yolov8对数据进行val验证时，有一个参数save_json,当设置为save_json=True时，模型会将验证时所有关于框的信息存放在一个json文件中。

要开心的小王同学·2024-01-11 10:41

目标检测标签格式转化——YOLO格式转JSON格式

说明在目标检测数据集处理中，我们经常会遇到标签之间不同格式的转化，以下介绍YOLO格式的标签转JSON格式。

不学无术杰哥·2024-01-11 10:10

python工具方法 41 对VOC|YOLO格式的数据进行resize操作（VOC与YOLO数据相互转换）

在目标检测中，相比于yolo格式，voc格式和coco格式都使用绝对值描述boxes的size，这在多数据集融合时存在一定的缺陷。

万里鹏程转瞬至·2024-01-11 10:10

实现目标检测中的数据格式自由（labelme json、voc、coco、yolo格式的相互转换）

在进行目标检测任务中，存在labelmejson、voc、coco、yolo等格式。

万里鹏程转瞬至·2024-01-11 10:38

[C#]winform使用纯opencvsharp部署yolox-onnx模型

【官方框架地址】https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX【算法介绍】YOLOX是一个高性能的目标检测算法，它是基于YOLO（YouOnlyLookOnce

FL1623863129·2024-01-11 10:27

YOLOv8优化策略：轻量化改进 | 华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22 Spotlight

本文改进：GhostNetV2是GhostNet的增强版本，GhostBottleneckV2与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckV2YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn

会AI的学姐·2024-01-11 10:56

Mac 安装Pytorch

多彩海洋·2024-01-11 09:19

全志V853 NPU开发之Demo使用说明

YOLOV3在NPUPackage中我们提供了一个较为完整的YOLOV3Demo作为测试，程序源码位于：openwrt/package/npu/yolov3/src这个Demo相较于Lenet的Demo

DOT小文哥·2024-01-11 08:17

YOLOv8优化策略：轻量化改进 | MobileNetV3，轻量级骨架首选

YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.MobileNetV3介绍论文：https://arxiv.org/

会AI的学姐·2024-01-11 08:38

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | MobileNetV3，轻量级骨架首选

YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg；2）模型创新，提升分割性能

会AI的学姐·2024-01-11 08:38

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为GhostNet再升级，全系列硬件上最优极简AI网络G_ghost | IJCV22

本文改进：巧妙引入跨层的廉价操作，减少计算量的同时减少的内存数据搬运，基于此设计了GPU版GhostNet，G-GhostNet与YOLOV8建立轻量结合YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn

会AI的学姐·2024-01-11 08:37

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 超越RepVGG！浙大&阿里提出OREPA：在线卷积重参数化

本文改进：OREPA在线卷积重参数化巧妙的和YOLOV8结合，并实现轻量化YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研

会AI的学姐·2024-01-11 08:37

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为Ghostnet，超越谷歌MobileNet | CVPR2020

本文改进：Ghostbottleneck为堆叠Ghost模块，与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckYOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv

会AI的学姐·2024-01-11 08:07

《YOLOv8-seg改进》专栏指导书册 &手把手创新教程

YOLOv8-seg创新专栏：https://blog.csdn.net/cv_20231007/category_12490532.html?

会AI的学姐·2024-01-11 08:07

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22 Spotlight

本文改进：GhostNetV2是GhostNet的增强版本，GhostBottleneckV2与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckV2YOLOv8-seg创新专栏：http://

会AI的学姐·2024-01-11 08:34

maven管理使用

计算机中一个文件夹,自己定义是哪个文件夹.2.2中央仓库:网上地址https://repo1.maven.org/maven2/maven（因为国外网站访问较慢，通常会改变）二、配置文件下载maven包配置环境变量

xincen_cn·2024-01-11 07:04

nextjs13配置多个环境，打包不同的环境变量

目录一、在根目录配置环境变量文件二、修改打包命令三、在next.config.js当中配置环境变量字段我们部署的时候有测试环境，预生产、灰度、生产等多个环境，不同的环境，有些配置是不一样如url、或者其他的配置

任磊abc·2024-01-11 07:52

【小白专用】C# 连接 MySQL 数据库

C#–Mysql数据库连接1.配置环境#前提：电脑已安装Mysql服务；VisualStudio安装Mysql依赖库：工具->NuGet包管理器->管理解决方案的NuGet程序包—>搜索，安装Mysql.Data

zgscwxd·2024-01-11 07:52

centos安装gradle

1.将gradle.zip拷到centos解压2.配置环境变量vim/etc/profile在最后添加exportGRADLE_HOME=/zx/gradle-8.5exportPATH=$PATH:$

hahaha 1hhh·2024-01-11 07:06

centos7安装ES

7.9.3又兼容1.8，我在这装了1.8的JDK支持一览表的IP支持一览表|Elastic先将jdk的tar.gz文件拷入系统tar-zxvfjdk-8u351-linux-x64.tar.gz解压压缩包配置环境变量

hahaha 1hhh·2024-01-11 06:47

要安装Gradle并更改Gradle的镜像源，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 下载Gradle： - 前往Gradle官方网站（https://gradle.org/）下载最新版本的Grad

配置环境变量：在Windows系统中，打开控制面板并选择“系统和安全”>“系统”>“高级系统设置”。在弹出的窗口中，

酸奶公园·2024-01-11 06:43

Mac安装nvm以及使用nvm安装node

gitclonehttps://gitee.com/mirrors/nvm.git~/.nvm&&cd~/.nvm&&gitcheckout`gitdescribe--abbrev=0--tags`2.配置环境变量

吕三三·2024-01-11 06:26

YOLOv5改进 | 主干篇 | EfficientNetV2均衡缩放网络改进特征提取层

一、本文介绍这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV2，其在其V1版本通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能的基础上，又提出了一种改进的渐进式学习方法，通过在训练过程中逐步增加图像尺寸并适应性调整正则化来加快训练速度，同时保持准确性。所以其相对于V1版本的改进主要是在速度和效率上的改进(但是经过我实验我觉得V2不如V1快，可能是我使用的不是同一等级的版本，大家

Snu77·2024-01-11 02:26

VSCode使用MinGW编译器，配置C/C++环境

目录一、安装VSCode二、安装MinGW编译器1、配置环境变量2、测试配置是否成功三、配置VSCode1、安装所需扩展2、新建代码存放文件夹3、添加配置文件4、配置文件内容（1）c_cpp_properties.json

zhenz0729·2024-01-11 00:29

YOLOv8 损失函数改进 | 引入 Shape-IoU 考虑边框形状与尺度的度量

️改进YOLOv8注意力系列一：结合ACmix、Biformer、BAM注意力机制论文讲解加入代码本文提供了改进YOLOv8注意力系列包含不同的注意力机制以及多种加入方式，在本文中具有完整的代码和包含多种更有效加入

一休哥※·2024-01-10 23:30

Spring MVC 入门入门案例-基于xml配置文件

2.入门案例-基于xml配置文件2.1.1配置环境·创建maven项目·拷贝坐标到pom.xml 4.0.0 com.czx

小杨Young·2024-01-10 22:38

YOLOv8改进GSConv+Slim Neck，有效提升目标检测效果，代码改进（超详细）

论文地址https://arxiv.org/abs/2206.02424背景目标检测是计算机视觉中重要的下游任务。对于车载边缘计算平台来说，巨大的模型很难达到实时检测的要求。而且，由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的精度。本次介绍引入了一种新的轻量级卷积技术GSConv，该模型可以减轻重量但保持准确性。GSConv在模型的准确性和速度之间实现了出色的权衡。并且，我们提供了一种设计范

kay_545·2024-01-10 21:16

YOLOv5改进之BiFPN(含代码，超详细哦)

BiFPN论文论文地址：[1911.09070]EfficientDet:ScalableandEfficientObjectDetection(arxiv.org)BiFPN简介BiFPN即“双向特征金字塔网络”，是一种常用于计算机视觉任务，特别是目标检测和实例分割的神经网络架构。它扩展了特征金字塔网络（FPN），通过在金字塔级别之间引入双向连接，使信息能够在网络中同时进行自底向上和自顶向下的流

kay_545·2024-01-10 21:45

大创项目推荐深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

文章目录0前言1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络

laafeer·2024-01-10 18:10

2019-04-20/ 十二：Java配置环境变量？

一：Java配置环境变量、作用？

9801525d260a·2024-01-10 18:30

Yolov5水果分类识别+pyqt交互式界面（附代码）

本文介绍了基于Yolov5模型的水果分类识别系统以及使用PyQt库构建的交互式界面。首先，Yolov5是一种目标检测算法，它可以通过输入图片，自动识别出其中包含的不同目标，并标注出它们的位置和类别。

从懒虫到爬虫·2024-01-10 17:25

Yolov5双目测距-双目相机计数及测距教程（含代码）

Yolov5双目测距是一种基于深度学习模型的双目相机计数及测距方法，它可以用于在不同场景下进行物体检测、识别和测距。

从懒虫到爬虫·2024-01-10 17:25

win10安装nodejs及汉化插件集成

2、配置环境变量2.1首先在nodejs的安装目录下创建2个文件夹：node_cache和node_globalnode安装目录.png设置全局路径，在cmd中输入：(根据自己的文件输入相应

kobe0429·2024-01-10 17:46

Vscode中的node.js的安装与使用

前往官网下载安装包Node.js中文网选择较为稳定的版本安装全选下一步就好了，这里可以选择配置环境变量是否自动启动node.js在控制台输入指令如果出现了版本号就代表成功了

逗本逗逗子·2024-01-10 16:16

JMeter之Windows安装

JMeter之Windows安装一、安装JDK二、安装JMeter1、下载JMeter2、配置环境变量3、验证JMeter三、扩展知识1、汉化一、安装JDK略二、安装JMeter1、下载JMeter官网地址

技术宅老谢·2024-01-10 14:14

YOLOv5模型训练流程

此文章只是记录使用，以便后续查看，不作为教程，刚接触，可能有错误YOLOv5模型训练流程一、数据集的准备1.在源码根目录新建mydata文件夹，在此文件夹下新建images和labels文件夹目录树如下

Hi-CWJ·2024-01-10 12:34

Gradle下载&安装 Gradle wrapper(gradlew)

下载&安装Gradle官网：https://gradle.org/Gradle下载地址：https://gradle.org/releases/下载后解压，并配置环境变量：环境变量增加GRADLE_HOME

VincentHu_·2024-01-10 11:11

目标检测改进系列1：yolo v5网络中OTA损失函数替换

OTA损失函数替换标签分配（labelassignment）什么是标签分配OTA损失函数介绍背景方法如何在yolov5目标检测算法中改为OTA损失步骤一、修改loss.py文件步骤二、在train.py

Dynasty Song·2024-01-10 11:32

（超详细）YOLOV5改进-添加SimAM注意力机制

1、在yolov5/models下面新建一个SimAM.py文件，在里面放入下面的代码代码如下：importtorchimporttorch.nnasnnclassSimAM(torch.nn.Module

我要变胖哇·2024-01-10 11:31

yolov5的val.py验证的终端命令

pythonval.py--datadata.yaml--weightsruns/train/exp15/weights/best.pt参考参数：usage:val.py[-h][--dataDATA][--weightsWEIGHTS[WEIGHTS...]][--batch-sizeBATCH_SIZE][--imgszIMGSZ][--conf-thresCONF_THRES][--iou-

我要变胖哇·2024-01-10 11:01

YOLOV5改进-Optimal Transport Assignment

YOLOV5改进-OptimalTransportAssignment1下载yolov5-7.02复制以下代码进loss.py底部importtorch.nn.functionalasFfromutils.metricsimportbox_ioufromutils.torch_utilsimportde_parallelfromutils.generalimportxywh2xyxyclassCo

啃萝卜包·2024-01-10 11:59

yolov5-OTA 注意力 OTA--Optimal Transport Assignment

1.1若出现RuntimeError:shapemismatch:valuetensorofshape【2,1】cannotbebroadcasttoindexingresultofshape【2】出现1.1的错误，也可以直接将报错的iou.detach()改成torch.squeeze(iou.detach())即可，通过debug找到问题点

骑猴的码农·2024-01-10 11:58

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