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挑战杯 Yolov安全帽佩戴检测 危险区域进入检测 - 深度学习 opencv

1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是Yolov安全帽佩戴检测危险区域进入检测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：4分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐
laafeer·2024-02-19 11:30

计算机设计大赛 深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测 - python opencv

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向
iuerfee·2024-02-19 11:59

挑战杯 YOLOv7 目标检测网络解读

文章目录0前言1yolov7的整体结构2关键点-backbone关键点-head3训练4使用效果5最后0前言世界变化太快，YOLOv6还没用熟YOLOv7就来了，如果有同学的毕设项目想用上最新的技术，不妨看看学长的这篇文章
laafeer·2024-02-19 10:59

助力工业生产质检，基于轻量级yolov8-seg开发构建工业场景下滚珠丝杠传动表面缺陷分割检测系统

在我们之前的系列博文中也有很多相应的开发实践，感兴趣的胡都可以自行移步阅读，本文的核心思想就是想要基于轻量级的实例分割模型来开发构建工业场景下的滚珠丝杠传动表面缺陷分割检测系统，首先看下实例效果：简单看下数据集：YOLOv8
Together_CZ·2024-02-15 02:40

YOLOv8-Seg分割训练自己的数据集

目录0、引言1、环境准备2、数据集准备2.1、创建数据集存放的文件夹2.2准备用于YOLOv8-Seg训练的txt2.2.1COCO数据集json文件YOLOv8-Seg格式的txt2.2.2制作自己的
_Mamba24·2024-02-15 02:40

运行yolo报错 git_python

importos后面加上os.environ[“GIT_PYTHON_REFRESH“]=“quiet“
小小娱乐·2024-02-14 18:14

pytorch,cnn,rnn和yolo关系

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）和YOLO（YouOnly卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）和YOLO（YouOnlyLookOnce
小小娱乐·2024-02-14 18:14

YOLOv5改进 | 一文汇总：如何在网络结构中添加注意力机制、C3、卷积、Neck、SPPF、检测头

一、本文介绍本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C3一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv5模型中的原有的模块，从而用你的模块去进行训练模型或者检测。
Snu77·2024-02-14 17:07

OpenVion22.3.x以及Opencv DNN部署yolov5（C++）全过程含代码

第一步肯定是先把yolo5的工程跑通啦,基本上7.0运行一下会自动下载各种，非常方便，基本不存在复杂的配置过程。
o0Orange·2024-02-14 16:53

极市平台 | 卡车货车、野外火灾、抽烟识别等开源数据集资源汇总

使用yolov7训练过，模型性能：ma
双木的木·2024-02-14 15:08

【CV论文精读】Adaptive Fusion of Multi-Scale YOLO for Pedestrian Detection基于多尺度自适应融合YOLO的行人检测

AdaptiveFusionofMulti-ScaleYOLOforPedestrianDetection0.论文摘要和作者信息摘要虽然行人检测技术在不断改进，但由于不同规模的行人和遮挡行人模式的不确定性和多样性
量子-Alex·2024-02-14 08:20

助力智能化农田作物除草，基于轻量级YOLOv8n开发构建农田作物场景下玉米苗、杂草检测识别分析系统

在我们前面的系列博文中，关于田间作物场景下的作物、杂草检测已经有过相关的开发实践了，结合智能化的设备可以实现只能除草等操作，玉米作物场景下的杂草检测我们则少有涉及，这里本文的主要目的就是想要基于最新的YOLOv8
Together_CZ·2024-02-14 07:13

拉框标注labellmg配置

废话不多说，下面直接开始配置labellmg配置教程：一、预有的环境（建议）（不想弄的话就在默认的环境里建就行啦）用anaconda创建一个专属的虚拟环境，如创建一个环境名为yolo并带有python3.8
苏俗·2024-02-14 04:04

ModuleNotFoundError: No module named ‘mmcv‘

问题描述：最近在改进YOLOv8代码，出现了这个错误，如代码1，大家都明白这时缺少库，但是我执行pipinstallmmcv，仍然不行。
神笔馬良·2024-02-13 21:32

【问题记录】ImportError: cannot import name ‘builder‘ from ‘google.protobuf.internal‘.

【问题记录】ImportError:cannotimportname'builder'from'google.protobuf.internal'.1.问题描述2.解决方法1.问题描述在运行yolov5s
果果粒粒·2024-02-13 17:06

【问题记录】YOLOv5继续训练时精度损失问题解决

【问题记录】YOLOv5恢复训练时精度损失问题解决1.会产生精度损失的训练过程1.1修改部分1.2训练结果展示2.减少精度损失的训练过程2.1修改部分2.2训练结果展示1.会产生精度损失的训练过程1.1
果果粒粒·2024-02-13 17:05

【CV论文精读】Pedestrian Detection Based on YOLO Network Model 基于YOLO的行人检测

【CV论文精读】PedestrianDetectionBasedonYOLONetworkModel0.论文摘要和作者信息摘要——经过深度网络后，会有一些行人信息的丢失，会造成梯度的消失，造成行人检测不准确
量子-Alex·2024-02-13 10:56

YOLOv8 + openVINO 多线程数据读写顺序处理

多线程数据读写顺序处理一个典型的生产者-消费者模型，在这个模型中，多个工作线程并行处理从共享队列中获取的数据，并将处理结果以保持原始顺序的方式放入另一个队列。多线程处理模型，具体细节如下：1.数据:数据里必须有个递增的标识符和一个结束标识(ending)2.读队列(安全队列)：用于存放待处理的数据。处理线程：每个线程都是一个死循环读数据-处理数据-写数据,它们被编号为1、2、3、4等。这些线程负责
-_Matrix_-·2024-02-13 10:17

YOLOv7-tiny 模型详解

#parametersnc:80#numberofclassesdepth_multiple:1.0#modeldepthmultiplewidth_multiple:1.0#layerchannelmultiple"nc:80"表示类别数量（numberofclasses），这里设定为80个类别。这通常用于目标检测任务中，表示模型需要检测的不同物体类别的数量。"depth_multiple:1.
373023820·2024-02-12 14:20

yolov3-tiny

文章目录一、目标检测简介二、Yolov3-tiny2.1anchorbox2.2NMS算法三、后记一、目标检测简介针对一张图片，根据后续任务的需要，有三个主要层次。
HelloWorldQAQ。·2024-02-12 14:50

YOLO系列详解（YOLOV1-YOLOV3）

YOLO算法简介本文主要介绍YOLO算法，包括YOLOv1、YOLOv2/YOLO9000和YOLOv3。
X.AI666·2024-02-12 14:49

利用YOLOv8 pose estimation 进行 人的 头部等马赛克

文章大纲马赛克几种OpenCV实现马赛克的方法高斯模糊poseestimation定位并模糊：三角形的外接圆与膨胀系数实现实现代码实现效果参考文献与学习路径之前写过一个文章记录，怎么对人进行目标检测后打码，但是人脸识别有个问题是，很多人的背影，或者侧面无法识别出来人脸，那么我们就可以用姿态估计中的关键点信息进行补充，对人头进行打码，从而进一步的保护隐私信息。目标跟踪与检测后进行OpenCV人脸识别
shiter·2024-02-12 09:38

探索海洋世界，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建海洋场景下海洋生物检测识别分析系统

前面的博文中，开发实践过海底相关生物检测识别的项目，对于海洋场景下的海洋生物检测则很少有所涉及，这里本文的主要目的就是想要开发构建基于YOLOv8的海洋场景下的海洋生物检测识别系统。
Together_CZ·2024-02-12 05:32

YOLOv5训练COCO2017数据集

训练COCO2017数据集namedescriptiondownloadurltrain2017.zip19G,118kimageshttp://images.cocodataset.org/zips/train2017.zipval2017.zip1G,5kimageshttp://images.cocodataset.org/zips/val2017.ziptest2017.zip7G,41k
legendarylin·2024-02-12 03:17

jetson orin nano 使用yolov8导出engine

yoloexportmodel=best.ptformat=onnxopset=12simplify=True2.解决错误在导出过程中，可能会出现错误，cmake版本问题安装好后，默认cmake版本为3.16
coder攻城狮·2024-02-12 02:36

yolov8预测不同文件夹图片保存到对应名称文件夹

最近因项目需求（吃饱了没事干想迁移下看看有没有效率上的提高），目标检测功能从yolov5换成了yolov8，不换不要紧，v8的代码结构安排的太紧凑了，想要修改结果的导出目录，发现无从下手，只能一个一个试
断某人·2024-02-12 02:06

二、yolov8图像标注和模型训练

图像标注1、按照以下的格式，将图片放入images中。（不限制文件夹路径）2、然后下载labelme标注工具，链接；按照我之前写的这篇博客进行操作，链接，如果没有下载到，可以联系我发给你。jsons转txt格式1、将以下代码用pycharm打开，修改输入路径、输出路径和classList列表。（classList就是标注的时候定义的类别）//importjsonimportosimportglob
Dakchueng·2024-02-12 02:06

三、yolov8训练结果查看和模型预测

训练结果查看1、在模型训练结束后，如下图所示，找到该文件夹。2、然后找到weights文件夹中的best.pt文件，这就是该数据训练后的模型。模型预测1、在assets文件夹下创建FPC-2文件夹，放入一些同类FPC预测结果。2、和训练同级文件夹，找到predict.py文件，即为模型预测文件。3、修改model路径，修改source文件夹名，改为我们刚才生成pt文件的文件夹和FPC-2图片文件夹
Dakchueng·2024-02-12 02:06

yolov8 1650TI训练报错

1、ributeError:‘str’objecthasnoattribute‘values’GTX16xx用户的大坑，基本上每个GTX16xx用户使用YOLO系列算法，都会遇到这些问题这个没办法，唯一的解决办法是使用
Dakchueng·2024-02-12 02:06

四、yolov8模型导出和查看

yolv8模型导出1、找到engine文件夹下的exporter.py文件。2、修改文件夹路径，改为我们训练结束后生成的文件夹。3、打开default.yaml文件夹,找到format参数，修改为onnx，找到batch改为1,然后返回exporter.py文件，运行，导出onnx模型，方便trt和onnxruntime部署。4、以上就是一个模型导出的完整流程；然而有人想要用openvino部署，
Dakchueng·2024-02-12 02:35

yolov8之训练、验证、预测、导出

yolov8之训练、验证、预测、导出yolov8之训练、验证、预测、导出yolov8之训练、验证、预测、导出链接：https://pan.baidu.com/s/1_9hI8ZshNCJSMJVXNTVxbQ
Jumy_S·2024-02-11 20:59

YoloV8之环境配置

YoloV8之环境配置YoloV8之环境配置YoloV8之环境配置1.视频教程：B站、网易云课堂、腾讯课堂2.代码地址：GiteeGithub3.存储地址：Google云前置环境安装：安装VistualStudio2022
Jumy_S·2024-02-11 20:29

YoloV8之labelme数据集转为yolo格式

YoloV8之数据集转为yolo格式1.分类数据集制作2.检测数据集制作3.分割数据集制作1.分类数据集制作1.1首先创建存放分类数据的文件夹-my_dataset1.2然后在其文件夹分别创建train
Jumy_S·2024-02-11 20:29

YOLOv5改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是华为VanillaNet主干配合BiFPN实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验，其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数，然后再加一个检测头如果在你的数据上有涨点效果大家就可以开
Snu77·2024-02-11 18:40

[YOLOv8] - YOLO数据集格式介绍和案例

YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种目标检测算法，它使用了一个单独的神经网络来同时识别图像中的多个对象。它可以支持一下多种的训练数据集的格式。其中YOLO数据集格式是非常常用的一种。
老狼IT工作室·2024-02-11 16:27

YOLOV5环境配置

1.默认为刚安装的win11系统2.下载并安装Anaconda（无版本要求，最新版即可）网址：https://www.anaconda.com下拉，选择“FreeDownload”选择“Download”，等待下载完成打开下载的Anaconda3文件（上面的是pycharm后文提及下载与安装）选择“Next”选择“IAgree”选择“Justme”后选择“Next”安装位置要记住，不建议更改，选择
Li·李·2024-02-11 14:41

AI助力农作物自动采摘，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建作番茄采摘场景下番茄成熟度检测识别计数分析系统

去年十一那会无意间刷到一个视频展示的就是德国机械收割机非常高效自动化地24小时不间断地在超广阔的土地上采摘各种作物，专家设计出来了很多用于采摘不同农作物的大型机械，看着非常震撼，但是我们国内农业的发展还是相对比较滞后的，小的时候拔草是一个人一列蹲在地里就在那埋头拔草，不知道什么时候才能走到地的尽头，小块的分散的土地太多基本上都是只能人工手工来取收割，大点的连片的土地可以用收割机来收割，不过收割机基
Together_CZ·2024-02-11 08:27

YOLO v8 参数设置，详解cfg/default.yaml

1.概述任务和模式设置：定义YOLO的任务（如检测、分割、分类、姿态识别）和模式（如训练、验证、预测、导出、跟踪、基准测试）。
X_Cosmic·2024-02-11 08:13

关节点检测

p=2&spm_id_from=pageDriver关节点检测全流程YOLO:单阶段，快；MMPose：双阶段，准；标注工具Labelme用Labelme标注样本数据集
Array902·2024-02-11 08:12

手撕yolo3系列——详解train训练代码（详细注释）

上一节：详解yolo3整体网络代码本节代码所在文件pytorch_yolo3/train.py主程序pytorch_yolo3/nets/yolo_train
识久·2024-02-11 01:59

【YOLO系列详解——超详细】

YOLO系列详解1.介绍2.YOLO原理3.YOLO版本4.在开发实践中使用YOLO1.介绍YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种使用深度学习实现的端到端的目标检测系统，YOLO系列模型以其检测速度快
程序员不想YY啊·2024-02-11 01:29

AI助力农作物自动采摘，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建作物生产场景下番茄采摘检测计数分析系统

去年十一那会无意间刷到一个视频展示的就是德国机械收割机非常高效自动化地24小时不间断地在超广阔的土地上采摘各种作物，专家设计出来了很多用于采摘不同农作物的大型机械，看着非常震撼，但是我们国内农业的发展还是相对比较滞后的，小的时候拔草是一个人一列蹲在地里就在那埋头拔草，不知道什么时候才能走到地的尽头，小块的分散的土地太多基本上都是只能人工手工来取收割，大点的连片的土地可以用收割机来收割，不过收割机基
Together_CZ·2024-02-10 12:22

AI助力农作物自动采摘，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建作物番茄采摘场景下番茄成熟度检测识别分析系统

去年十一那会无意间刷到一个视频展示的就是德国机械收割机非常高效自动化地24小时不间断地在超广阔的土地上采摘各种作物，专家设计出来了很多用于采摘不同农作物的大型机械，看着非常震撼，但是我们国内农业的发展还是相对比较滞后的，小的时候拔草是一个人一列蹲在地里就在那埋头拔草，不知道什么时候才能走到地的尽头，小块的分散的土地太多基本上都是只能人工手工来取收割，大点的连片的土地可以用收割机来收割，不过收割机基
Together_CZ·2024-02-10 12:22

AI助力农作物自动采摘，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建作物生产场景下番茄采摘检测计数分析系统

去年十一那会无意间刷到一个视频展示的就是德国机械收割机非常高效自动化地24小时不间断地在超广阔的土地上采摘各种作物，专家设计出来了很多用于采摘不同农作物的大型机械，看着非常震撼，但是我们国内农业的发展还是相对比较滞后的，小的时候拔草是一个人一列蹲在地里就在那埋头拔草，不知道什么时候才能走到地的尽头，小块的分散的土地太多基本上都是只能人工手工来取收割，大点的连片的土地可以用收割机来收割，不过收割机基
Together_CZ·2024-02-10 12:22

AI助力农作物自动采摘，基于YOLOv3全系列【yolov3tiny/yolov3/yolov3spp】参数模型开发构建作物生产场景下番茄采摘检测计数分析系统

去年十一那会无意间刷到一个视频展示的就是德国机械收割机非常高效自动化地24小时不间断地在超广阔的土地上采摘各种作物，专家设计出来了很多用于采摘不同农作物的大型机械，看着非常震撼，但是我们国内农业的发展还是相对比较滞后的，小的时候拔草是一个人一列蹲在地里就在那埋头拔草，不知道什么时候才能走到地的尽头，小块的分散的土地太多基本上都是只能人工手工来取收割，大点的连片的土地可以用收割机来收割，不过收割机基
Together_CZ·2024-02-10 12:22

AI助力农作物自动采摘，基于YOLOv7【tiny/l/x】不同系列参数模型开发构建作物番茄采摘场景下番茄成熟度检测识别分析系统

去年十一那会无意间刷到一个视频展示的就是德国机械收割机非常高效自动化地24小时不间断地在超广阔的土地上采摘各种作物，专家设计出来了很多用于采摘不同农作物的大型机械，看着非常震撼，但是我们国内农业的发展还是相对比较滞后的，小的时候拔草是一个人一列蹲在地里就在那埋头拔草，不知道什么时候才能走到地的尽头，小块的分散的土地太多基本上都是只能人工手工来取收割，大点的连片的土地可以用收割机来收割，不过收割机基
Together_CZ·2024-02-10 12:52

毕业设计-基于深度学习的脐橙病虫害识别算法系统 YOLO python 卷积神经网络 人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、脐橙病虫害检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.2实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的
Krin_IT·2024-02-09 22:23

毕业设计-基于深度学习的猕猴桃叶片病虫害识别系统 YOLO python 卷积神经网络 人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2模型训练环境搭建三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过
Krin_IT·2024-02-09 22:23

毕业设计-基于深度学习玉米叶病虫害识别系统 YOLO python 机器学习 目标检测 人工智能 算法

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光
Krin_IT·2024-02-09 22:52

揭秘YOLO：深入理解目标检测的神奇算法

在目标检测领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法犹如一位神奇的探险家，通过一瞥就能洞察图像的奥秘。本篇博客将深入解析YOLO算法，让我们一同揭秘这场目标检测的冒险之旅。什么是YOLO？
洞深视界·2024-02-09 19:41
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