yolov5代码注释第8页

操作系统课设--虚拟内存

山东大学操作系统课设lab7实验七虚拟内存(lab7)实验目的实验环境实验思路关键源代码注释以及程序说明调试记录实验七虚拟内存(lab7)实验目的在未实现虚拟内存管理之前，Nachos在运行一个用户进程的时候

WeidanJi·2024-01-09 12:13

QtCreator常用快捷键

帮助文件：F1(光标在函数名字或类名上，按F1即可跳转到对应帮助文档，查看其详细用法)2).h文件和对应.cpp文件切换：F43)编译并运行：Ctrl+R4)函数声明和定义(函数调用和定义)切换：F25)代码注释取消注释

卡车司机.·2024-01-09 11:23

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

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

C语言代码注释 - C语言零基础入门教程

注释是为了使别人能看懂你写的程序，也为了使你在若干年后还能看得懂你曾经写的程序而设定的。注释是写给程序员看的，不是写给电脑看的。所以注释的内容，C语言编译器在编译时会被自动忽略，不会执行[注释的代码]方法一:使用///************************************************************************///@Author:猿说编程//@B

baidu_1234567·2024-01-09 04:23

YOLOv5改进之---EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU

本文主要针对yolov5的iou损失函数进行改进，主要涵盖EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU这几种损失。

qq_41920323·2024-01-08 22:34

雷达通信一体化波形CCDF仿真图拖尾问题

算法所绘制的CCDF仿真图收敛很快，类似下图所示：一、目前的问题当我采用PTS算法对雷达通信一体化波形进行PAPR抑制，生成的CCDF仿真图存在很长的拖尾，如下图所示：二、解决方法将holdon;这行代码注释即可解决问题仿真结果图如下

须尽欢~~·2024-01-08 20:50

AI一键注释代码、阅读整个项目、转换编程语言。已开源！

使用过程中发现两个问题需要注意1、源码还不足以支撑大型项目的代码注释、阅读2、代码不可以以gbk方式存储当然对于我们阅读一些小型项目足够了，下面是开源项目的环境配置和使用演示。1、环境搭建1.1首

吻等离子·2024-01-08 16:27

yolo 搭建GPU训练环境

验证cuda环境安装流程1、查看cuda版本2、安装cudaToolkit3、安装cuDNN4、安装pytorch5、安装yolo其他依赖6、运行测试查看当前显卡的Cuda版本C:\workspace\yolov5

文生_CN·2024-01-08 14:59

yolov5代码解读之detect.py文件【超详细的好吗！点进来看阿很用心的！】

yolov5的代码一直在更新，所以你们代码有些部分可能不太一样，但大差不差。先给大家看一下项目结构：（最好有这个项目，且跑通过）detect.py文件：它可以预测视频、图片文件夹、网络流等等。

每天都是被迫学习·2024-01-08 13:56

git 多人合作开发操作

具体的操作指令为下：1gitadd.2gitcommit-m"提交代码注释内容"

刘昊然的弟弟·2024-01-08 13:58

Basal前端梳理

Basalt前端逻辑梳理TBB安装参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/480823197代码注释参考https://blog.csdn.net/qq_39266065/article

Jumping润·2024-01-08 10:05

TensorRTX部署yolov5

ConfigChoosetheYOLOv5sub-modeln/s/m/l/x/n6/s6/m6/l6/x6fromcommandlinearguments.Otherconfigspleasechecksrc/config.hBuildandRunDetectiongenerate.wtsfrompytorchwith.pt,ordownload.wtsfrommodelzoogitclone-

我是一个对称矩阵·2024-01-08 10:35

YOLOv5：将模型预测的结果图保存为JPG格式

YOLOv5：将模型预测的结果图保存为JPG格式前言前提条件相关介绍实验环境YOLOv5：将模型预测的结果图保存为JPG格式代码实现进行预测输出结果前言由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。

FriendshipT·2024-01-08 09:45

YOLOv5：指定类别进行评估验证

YOLOv5：指定类别进行评估验证前言前提条件相关介绍实验环境YOLOv5：指定类别进行评估验证代码实现进行验证没有指定的结果指定类别的结果前言由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。

FriendshipT·2024-01-08 08:41

YOLOv5改进 | 主干篇 | CSWinTransformer交叉形窗口网络改进特征融合层

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是CSWinTransformer，其基于Transformer架构，创新性地引入了交叉形窗口自注意力机制，用于有效地并行处理图像的水平和垂直条带，形成交叉形窗口以提高计算效率。它还提出了局部增强位置编码（LePE），更好地处理局部位置信息，我将其替换YOLOv8的特征提取网络，用于提取更有用的特征。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时

Snu77·2024-01-08 06:30

详解·在YOLOv5 中冻结特定层 Freeze Backbone

一、在YOLOv5中冻结特定层（即“FreezeBackbone”）的具体操作涉及两个主要部分：代码中的设置以及训练指令。让我详细解释每个部分。

Aitrainee·2024-01-07 22:05

JSX | TSX 教程

目录前言一、JSX语法1、JSX代码注释2、JSX赋予数组的特性3、JSX属性的特性二、TSX1、TypeScript的3种JSX模式2、只能使用as操作符做类型断言三、React中使用JSX1、React

weixin79893765432...·2024-01-07 09:46

使用PyQt简单实现YOLOv5交互界面

可在过往博客查看，YOLO原理，以及具体训练过程，这篇文章是继续完善YOLO模型的使用，即将控制台cmd交互的YOLO5模型实现为交互界面可视化操作。我们前期已经搭建了一个QT框架，现在只要将具体函数与QT框架进行绑定即可。文章目录1.将.ui文件转换为.py文件1.1文件放置及QT框架预览1.2将detect.ui文件转换为detect.py文件1.3查看具体控件名称2.修改detect.py文

giao客·2024-01-07 03:39

《人工智能专栏》必读150篇 | 阅读推荐 & 专栏目录 & Python与PyTorch | 机器与深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及改进 | YOLOv8及改进 | 关键知识点 | 工具

小酒馆燃着灯·2024-01-07 02:33

YOLOv5改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。

AICurator·2024-01-07 02:29

YOLOV8改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。

AICurator·2024-01-07 02:28

YOLOv5改进 | 2023 | SCConv空间和通道重构卷积（精细化检测，又轻量又提点）

一、本文介绍本文给大家带来的改进内容是SCConv，即空间和通道重构卷积，是一种发布于2023.9月份的一个新的改进机制。它的核心创新在于能够同时处理图像的空间（形状、结构）和通道（色彩、深度）信息，这样的处理方式使得SCConv在分析图像时更加精细和高效。这种技术不仅适用于复杂场景的图像处理，还能在普通的对象检测任务中提供更高的精确度(亲测在小目标检测和正常的物体检测中都有效提点)。SCConv

Snu77·2024-01-07 02:58

Eclipse使用教程

Eclipse使用教程目录1.Eclipse的基本概念2.Eclipse创建Java文件3.eclipse代码提示功能4.快捷键的使用5.代码自动生成功能：6.代码注释7.代码重构（重点）下载软件：Eclipse

xyzko1·2024-01-07 02:01

Eclipse简明使用教程(java集成开发环境）

Eclipse使用教程目录1.Eclipse的基本概念2.Eclipse创建Java文件3.eclipse代码提示功能4.快捷键的使用5.代码自动生成功能：6.代码注释7.代码重构（重点）下载软件：Eclipse

Violin Huang·2024-01-07 02:29

Eclipse的基本使用讲解(建项目，建包，建类，写代码(基本语法))新手入门必备

目录一.介绍eclipse二.操作Eclipse1.选择工作空间2.建项目，建包，建类1.建项目(两种)2.建包3.建类三.写代码(基本语法)1.代码操作2.代码规范3.代码注释一.介绍eclipseEclipse

我敲BUG·2024-01-07 02:58

目标检测 | YOLOv5 训练自标注数据集实现迁移学习

本文主要了解YOLOv5训练自标注数据集（自行车和摩托车两种图像）进行目标检测，实现迁移学习。

源于花海·2024-01-06 23:49

idea设置注释在鼠标当前位置，使其不从顶格位置添加注释

看起来不太美观而且不易清除分级设置让其从代码处开始，步骤：File–>Sttings–>Editor–>CodeStyle（以Java和XML为例，设置都是相同的）xml然后再使用ctrl+/进行代码注释就会从当前位置进行注释了

fpl1116·2024-01-06 18:00

YOLOv5模型训练及检测

一、为什么使用YOLOv5二、软件工具2.1Anacondahttps://www.anaconda.com/products/individual2.2PyCharmhttps://www.jetbrains.com

AAI机器之心·2024-01-06 14:03

跟小德学C++之配置文件（形式）

前几期我们介绍了71-79行代码，接下来的代码，从代码注释中能看出，就是读取配置文件，所以我们先讲一下配置文件的形式。从上图我们可以看出，我们的世界中配置形式

公子烨·2024-01-06 13:44

IDEA 注释模板

新建文件的注释header模板代码注释模板设置创建组创建实例快捷键定义+模板生成编辑变量使用范围

@司马懿·2024-01-06 11:15

部署AI对话技术

部署AI对话技术文章目录部署AI对话技术具体网址部署参考自己部署过程中几个修改的地方具体网址使用入口：部署参考阿里云服务器部署网页参考：【如何在阿里云服务器上部署yolov5模型-博客菌_lzq-CSDN

迷路爸爸180·2024-01-06 10:20

ROS高效进阶第四章 -- 机器视觉处理之ros集成yolov5实现目标检测

机器视觉处理之ros集成yolov5实现目标检测1资料2正文2.1深度学习框架和深度学习算法2.2yolov5_detector样例3总结1资料本文是机器视觉处理系列的第四篇，我们将使用当前比较流行的yolov5

界首大学·2024-01-06 07:12

ROS高效进阶第四章 -- 机器视觉处理之图像格式，usb_cam，摄像头标定，opencv和cv_bridge引入

2.3.1标定引入2.3.2笔记本摄像头内参标定2.4opencv和cv_bridge引入3总结1资料从本文开始，我们用四篇文章学习ROS机器视觉处理，本文先学习一些外围的知识，为后面的人脸识别，目标跟踪和yolov5

界首大学·2024-01-06 07:41

阿里的通义灵码在android studio上的使用方法

通义灵码是阿里推出的免费AI编程工具，基于通义大模型，国内Copilot平替产品，1，提供行级/函数级实时续写、2，自然语言生成代码、3，单元测试生成、4，代码注释生成、5，代码解释、6，研发智能问答、

王的备忘录·2024-01-06 07:11

onnxruntime推理yolov5

1、使用cuda加速#include#include#include#include#include#include//提供cuda加速#include//C或c++的api//命名空间usingnamespacestd;usingnamespacecv;usingnamespaceOrt;//自定义配置结构structConfiguration{public:floatconfThreshold

zk_ken·2024-01-06 06:49

Yolov5 + 界面PyQt5 +exe文件部署运行

从懒虫到爬虫·2024-01-06 06:36

yolov5障碍物识别-雪糕筒识别（代码+教程）

1.yolov5简介：yolov5是一种基于深度学习算法的目标检测框架，其独特的设计使得它在速度和精度之间能够取得良好的平衡。

从懒虫到爬虫·2024-01-06 03:50

YOLOv5独家原创改进：新颖的Shape IoU结合 Inner-IoU，基于辅助边框的IoU损失的同时关注边界框本身的形状和尺度，小目标实现高效涨点

一种新的ShapeIoU方法结合Inner-IoU，基于辅助边框的IoU损失的同时，更加关注边界框本身的形状和尺度来计算损失对小目标检测涨点明显，在VisDrone2019、PASCALVOC均有涨点收录YOLOv5

AI小怪兽·2024-01-05 17:17

代码随想录第三天(链表开始~新的挑战)

pre指针)2带虚拟头节点的做法(使用pre指针)3不带虚拟头节点的做法(不使用pre指针)自己实现过程中遇到的困难设计链表看到题目的第一想法看到代码随想录之后的想法自己实现过程中遇到的困难(待补充，代码注释里有标注

Punk Boy·2024-01-05 12:32

yolov5旋转目标检测-遥感图像检测-无人机旋转目标检测(附代码和原理)

针对这个问题，yolov5可以提供一种高效的解决方案。以下是介绍的分点：1.yolov5简介：yolov5是一种基于深度学习算法的目标检测框架，其最大的优势在于速度和精度的平衡。

从懒虫到爬虫·2024-01-05 11:48

Django 快速整合 Swagger：实用步骤和最佳实践

对于很多场景来说，我们需要一份API文档，好处实在太多了：提高开发效率：开发者可以基于API文档快速学习和尝试API，同时Swagger文件也可以在许多不同的平台上从代码注释中自动生成，减少了手动编写文档的时间和精力

程序员潇潇·2024-01-05 08:30

python大数据分析学习基础篇（1）——初识Python

1、代码注释方法（1）在一行中，“#”后的语句不被执行，表示被注释。（2）如果要进行大段的注释，可以使用3个单引号（‘’‘)或者三个双引号（“”“）将注释内容包围。

Tiramisu1104·2024-01-04 22:09

基于深度学习的车型检测系统（含UI界面、yolov5、Python代码、数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型： yolov5 yolov5主要包含以下几种创新： 1.添加注意力机制（SE、CBAM、CA等） 2.修改可变形卷积（DySnake

Python图像识别·2024-01-04 20:36

Qt中给代码注释的方法

1、背景C++，希望鼠标指向对象或变量时，悬浮框可以显示写的注释。2、实现方法1）对于函数在头文件.h的函数声明之上输入/**，再按回车，Qt就会自动显示函数注释和参数注释，例如：/***@briefon_pushButton_Setting_clicked*/voidon_pushButton_Setting_clicked();/***@briefplotreceiveddata*绘图*@pa

GangLi_SYSU·2024-01-04 14:11

jetson agx xavier：从亮机到yolov5下tensorrt加速

深度学习嵌入式硬件arm开发armpython重要的下载资源链接放在前面：jetpack4.5资源主要内容记录在了自己的石墨文档里，自己习惯性地修改起来比较快，可能后续小修小改在那边更新。这里就做一个csdn的拷贝造福各位。石墨文档《xavier配置环境流程记录》目录重要：流程：亮机：硬盘挂载（非必需）：apt换源：语言环境：安装nomachine：安装jtop：安装cuda/cudnn/tens

baidu_huihui·2024-01-04 12:05

windows系统，搭建anaconda下的pytorch环境，并在VScode下使用

中创建一个虚拟环境，并加入cuda，为了方便安装pytorch三、使用VScode运行anaconda程序第一种方法第二种方法如果debug代码时，不能使用powershell，就使用下面方法改为cmd四、创建yolov5

yuanjun0416·2024-01-04 06:05

【目标检测实验系列】YOLOv5模型改进：融合混合注意力机制CBAM，关注通道和空间特征，助力模型高效涨点！（内含源代码，超详细改进代码流程）

1.文章主要内容本篇博客主要涉及混合(通道角度与空间角度)注意力机制CBAM融合到YOLOv5模型中。（通读本篇博客需要7分钟左右的时间）。2.

弗兰随风小欢·2024-01-04 06:04

深度学习框架解读—Yolov5/Yolov7/Halcon对比分析

作为一名机器视觉深度学习算法工程师，我从技术实现、性能、适用场景和易用性等方面来评价YOLOv5、YOLOv7和Halcon中的深度学习框架。

机器视觉知识推荐、就业指导·2024-01-04 03:48

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