yolov5扑克图片识别

YoloV5改进策略：SwiftFormer，全网首发，独家改进的高效加性注意力用于实时移动视觉应用的模型，重构YoloV5

文章目录摘要论文：《SwiftFormer：基于Transformer的高效加性注意力用于实时移动视觉应用的模型》1、简介2、相关研究3、方法3.1、注意力模块概述3.2、高效的加性注意力3.3、SwiftFormer架构4、实验4.1、实现细节4.2、基线比较4.3、图像分类4.4、目标检测和实例分割4.5、语义分割5、结论6、补充材料A、SwiftFormer的架构细节B、其他实现细节C、额外
静静AI学堂·2023-10-23 00:53

职场人摸鱼攻略笔记

2、第二层：开始使用摸鱼工具，练就永远皱着眉头看屏幕的扑克脸。修行就
雅说闲谈·2023-10-22 23:08

YOLOv5源码中的参数超详细解析（2）— 配置文件yolov5s.yaml（包括源码+网络结构图）

配置文件yolov5s.yaml在YOLOv5模型训练过程中发挥着至关重要的作用，属于初学者必知必会的文件！
小哥谈·2023-10-22 22:28

YOLOv5-PTQ量化部署

目录前言一、PTQ量化浅析二、YOLOv5模型训练1.项目的克隆和必要的环境依赖1.1项目克隆1.2项目代码结构整体介绍1.3环境安装2.数据集和预训练权重的准备2.1数据集2.2预训练权重准备3.训练模型
爱听歌的周童鞋·2023-10-22 22:52

华为机试

动态规划HJ24合唱队HJ49多线程HJ88扑克牌大小扑克牌游戏大家应该都比较熟悉了，一副牌由54张组成，含3~A，2各4张，小王1张，大王1张。
haimianjie2012·2023-10-22 22:31

心如工画师，能画诸世间!!!

印象中的资讯是技术高手，女性不多，男士很多；言语不多，工具很多；微笑不多，扑克很多……昨天晚上参加了一个资讯会议，真实有些颠覆我的感官。
出土小像·2023-10-22 21:33

yolov5自己的数据集制作

文章目录一、制作数据集1、创建文件夹结构如下2、将之前的图片以及标注数据放入mydata文件夹3、新建一个mydata.yaml文件二、基于数据集训练模型1、基于数据集训练模型2、开始根据制作好的数据集训练模型3、模型训练结束三、部署模型文章参考博主：风吹落叶花飘荡一、制作数据集1、创建文件夹结构如下2、将之前的图片以及标注数据放入mydata文件夹test与train集合一般比例为2：8或3：7
vsropy·2023-10-22 20:30

YOLOv5数据标注、训练与测试

1.数据标注（1）打开网页：https://www.makesense.ai/（2）点击“GetStarted”（3）点击“DropimagesorClickheretoselectthem”（4）上传图片，选择“ObjectDetection”（5）点击下图红色框（6）填写标签名称，如“Target”（7）点击“Startproject”（8）框选目标，并选择标签（9）点击“Actions”之后
童鸢·2023-10-22 20:30

yolov图像标注工具labelimg

www.makesense.ai/#labelImg.bat快捷方式@echooffecho欢迎使用labelImg深度学习图像标注工具echo......callD:\py\Anaconda3\envs\yolov5
光明有我16620122910·2023-10-22 20:29

在Colab下快速训练yolov5

在Colab下快速训练yolov51.学习链接2.数据准备2.1图片标注方法3.项目迁移到Colab平台4.开始训练4.1.选择GPU4.2.下载源码4.3.上传和解压自己的数据集4.4.修改ymal配置文件4.5.运行train.py训练5.效果检验1.学习链接油管：YOLOv5trainingwithcustomdata百度云：YOLOv5trainingwithcustomdata(密码:5
淡然的回忆568·2023-10-22 20:55

makesense在线yolov5标注

文章目录一、创建图片文件夹和label.txt二、在线标注数据参考文章博主：风吹落叶花飘荡一、创建图片文件夹和label.txt创建一个放置图片的文件夹images，存放需要标注的图片（图片最好重命名为1,2,3…避免后面混淆）创建label.txt存放标注的标签二、在线标注数据在线标注网站：https://www.makesense.ai/选择刚创建的images文件夹选择刚创建的label.t
vsropy·2023-10-22 20:23

YOLOv5改进系列（14）——更换NMS（非极大抑制）之 DIoU-NMS、CIoU-NMS、EIoU-NMS、GIoU-NMS 、SIoU-NMS、Soft-NMS

【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制YOLOv5改进系列（2
路人贾'ω'·2023-10-22 19:19

YOLOv5改进实战 | 更换NMS之Soft-NMS、DIoU_NMS篇

前言☘️NMS（非极大值抑制）常用于目标检测任务中，用于消除重叠的边界框，保留最具代表性的边界框。NMS算法并不是一种后处理，而是一种在目标检测算法中常用的技术。在目标检测过程中，通常会生成一系列候选边界框，而NMS算法会对这些候选边界框进行筛选，去除冗余的边界框，从而提高目标检测的准确性和效率。因此，NMS可以被视为一种在目标检测后处理阶段使用的技术。目录一、添加NMS模块二、Soft-NMS代
w94ghz·2023-10-22 19:17

YOLOv5算法改进（19）— 手把手教你去更换NMS（DIoU-NMS/CIoU-NMS/EIoU-NMS/GIoU-NMS/SIoU-NMS）

YOLOv5中的NMS指非极大值抑制（Non-MaximumSuppression），它是一种用于目标检测算法中的后处理技术。在检测到多个重叠的边界框时，NMS可以帮助选择最佳的边界框。
小哥谈·2023-10-22 19:15

2019-01-17 在人烟

在人烟处，修行就比较难了，今天有人请你吃肉串，明天有人邀你打扑克，后天有佳人光顾，这样的修行是难上加难，修行是逆世界反人性的，其实就是跟世俗的生活相悖，根本上来说是跟诱惑相抗争。
宇之时志·2023-10-22 17:40

非常开心

公园儿里有好几波跳舞的，有打扑克的，还有领着孩子看鱼的，小艾米和几个小朋友看了会儿鱼，又玩
我是好奶奶·2023-10-22 15:04

YOLOv5改进实战 | 更换主干网络Backbone（四）之轻量化模型MobileNetV3

前言轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层连接：通过跨越多个层
w94ghz·2023-10-22 13:45

YOLOv5改进实战 | GSConv + SlimNeck双剑合璧，进一步提升YOLO！

前言轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层连接：通过跨越多个层
w94ghz·2023-10-22 13:45

YOLOv5改进实战 | 更换损失函数（二）之WIOU（Wise IoU）篇

前言本文使用的YOLOv5版本为v7.0，该版本为YOLOv5最新版本，默认损失函数采用的是CIoU。
w94ghz·2023-10-22 13:44

顺序表oj题目

顺序表oj题目杨辉三角洗牌算法扑克牌的实体类洗牌算法测试类杨辉三角publicclassSanJiao{publicstaticvoidmain(String[]args){ArrayList>arrayList
zoro-1·2023-10-22 13:43

YOLOv5改进实战 | 更换主干网络Backbone（三）之轻量化模型Shufflenetv2

前言轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层连接：通过跨越多个层
w94ghz·2023-10-22 13:10

YOLOv5算法改进（17）— 手把手教你去更换损失函数（IoU/GIoU/DIoU/CIoU/EIoU/AlphaIoU/SIoU）

前言：Hello大家好，我是小哥谈。损失函数（lossfunction）是机器学习中用来衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。它用于度量模型在训练过程中的性能，以便优化模型参数。在训练过程中，损失函数会根据模型的预测结果和真实标签计算出一个标量值，代表了模型预测的错误程度。通过最小化损失函数，可以使模型的预测结果与真实值之间的差距变小，从而提升模型的性能。本节课就简单介绍一下常见的IoU损失函数并
小哥谈·2023-10-22 12:15

数字编码分享

01—1213—2829—4445—6061—7677—9293—00这是我2017年打比赛时的数字编码，只要能将这01—00的数字编码熟练掌握，再结合地点定桩法，扑克牌记忆、二维码记忆及二进制都能轻松记忆
青月_e9b8·2023-10-22 12:54

Python实现EasyOCR对图片的自动识别，并提取目标数据

众所周知，在处理图片识别的时候，都会选择使用OCR来解决。而python作为一门编程语言，它有着多种解决图片识别的OCR。而笔者在本文中，将要介绍的是一种非常简单的OCR识别方法——EasyOCR。
写python的鑫哥·2023-10-22 12:30

计算机视觉实战项目3（图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等）

该项目使用了YOLOv5目标检测算法和DeepSORT目标跟踪算法，以及一些辅助工具和库，可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和跟踪！
阿利同学·2023-10-22 10:32

小城街头走一走……的哥的幸福密码

也常常有出租车排起的成龙，车多的时候，出租车师傅们就着车头打起扑克，引来一拨又一拨的人围观，好不惬意。
小溪静流·2023-10-22 07:57

2019-08-01

我一看这扑克脸，也懒得多跟他攀谈，一路安静，两个人谁也不理谁，出发大概20分钟，司机
可可西西里123·2023-10-22 04:27

YOLOv5改进系列（15）——增加小目标检测层

【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制
路人贾'ω'·2023-10-22 01:12

IOS-长按图片识别二维码

前言项目中用到长按图片识别二维码，并跳转，看了一些网上的，然后自己把需要的拿出来分享一下下面是代码[_longPressGestureEWMaddTarget:selfaction:@selector(
DoubleMoonBird·2023-10-22 01:01

YOLOv5算法改进（16）— 增加小目标检测层 | 四头检测机制（包括代码+添加步骤+网络结构图）

YOLOv5算法的检测速度与精度较为平衡，但是对于小目标的检测效果不佳，根据一些论文，我们可以通过增加检测层来提高对小目标的特征提取能力，以提高算法在密集场景下的表现。
小哥谈·2023-10-22 01:02

又断更了！

可是，昨天晚上，儿子他们吃完饭就说要打扑克。不好驳面子，就打起扑克了，一玩就到了十点多。兴奋之后就把日更这茬给忘了。看着消息提示，心里不免感慨。还是自己的自律功夫不到位啊。
逍遥书生111·2023-10-21 22:42

善待老人，如同孩子

孩子与老人的游戏，属扑克牌里最简单的一种。我的母亲曾教给我，叫它接竹竿。参与方按顺序出牌，竖列一字摆开，发现所摆
听雪zhi·2023-10-21 21:48

YOLOv5基础知识入门（5）— 损失函数（IoU、GIoU、DIoU、CIoU和EIoU）

使用YOLOv5训练模型阶段，需要用到损失函数。损失函数是用来衡量模型预测值和真实值不一样的程度，极大程度上决定了模型的性能。本节就给大家介绍IoU系列损失函数，希望大家学习之后能够有所收获！
小哥谈·2023-10-21 13:15

《宝贝幸福密码》——输得起才会赢

天天，一个漂亮可爱的小女生，喜欢玩扑克、下棋等竞技性的游戏。但父母很忙，没有多少时间陪孩子，大都是爷爷奶奶陪着玩。那天妈妈回家，正看到祖孙三人玩得热火朝天。天天：不行，奶奶你走这步棋，我才能赢。
小溪妈育儿说·2023-10-21 11:38

YOlov5网络架构

 YOLOV4出现之后不久，YOLOv5横空出世。YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。
kail-jun·2023-10-21 10:02

基于yolov5的目标检测和双目测距

目录一.简介1.双目视觉2YOLOv5二.双目准备1双目矫正2.测距部分代码和函数三.yolov5部分代码代码展示效果展示一.简介1.双目视觉双目视觉是通过两个摄像机同时拍摄同一场景，通过计算两幅图像的差异来获取深度信息的一种计算机视觉技术
陈子迩·2023-10-21 07:09

插入排序（学习笔记）

插入排序每一轮插入排序后的结果与打扑克牌取牌原理相似，将取到的牌插入到合适的位置，但在程序实现方面还是基于交换的算法。
喻师傅·2023-10-21 05:32

车站遇险

有的挤在广场旁边的树荫下玩扑克牌；有的可能跟我一样刚来到这里，四处打听张望；一些穿着制服的保安，手里提着警棍，一
半天繁星·2023-10-21 04:49

YOLOv5代码解析—dataloader数据加载机制

1.什么是dataloader数据集加载器数据加载器dataloader处于硬盘的输入图片与YOLO神经网络之间。其存在的意义和目的：是降低对硬盘的访问频次。基本的方法是：批处理和缓存批处理：从硬盘中一次读取多个批次的多张图片文件到内存中，而不是一张一张图片的读取，批处理，避免了频繁的读取硬盘，缓解了高速的GPU网络处理与低速的硬盘文件读取之间速度上的不平衡。缓存：硬盘中的图片和标签是分开的，ca
菜鸟的追梦旅行·2023-10-21 03:37

地平线旭日x3派开发资料大全

旭日X3派系统下载旭日X3派系统烧录及配置天工开物旭日X3派用户手册地平线XJ3芯片工具链地平线开发者社区yolov5开发实战c++
烂笔头·张·2023-10-21 01:14

海思NNIE开发·yolov5

官方预训练模型转换下载yolov5-6.0分支源码解压到本地，并配置基础运行环境。下载官方预训练模型yolov5n.ptyolov5s.ptyolov5m.pt…进入yolov5-6.0目录下，新建文件夹weights，并将步骤2中下载的权重文件放进去。修改models/yolo.py文件defforward(self,x):z=[]#inferenceoutputforiinrange(self
烂笔头·张·2023-10-21 01:44

我那一年的记忆-1977年

当时父亲还偷偷托人买了扑克牌（那时一般商店买不到），家里一起打510K和争上游这类比较简单的游戏，也觉得非常快乐
王路_广州·2023-10-21 00:12

穿越火线(CF) AI 自瞄 代码 权重 数据集 亲测可用（结尾有资源）

初衷本人热衷玩CF，同时为一名程序员，近期听说AI霸占FPS游戏，本着学习的态度，特来测试不喜欢看过程的小伙伴直接看最下面模型采用yolov5模型架构对过程感兴趣的小伙伴下文自行学习https://zhuanlan.zhihu.com
酸甜小龙虾·2023-10-20 23:51

FPS(CF、CS GO、PUBG、APEX、瓦罗兰) AI YOLOV5 自瞄 模型 权重

YOLOV5的各种AI自瞄权重，有需要的联系联系方式如果对上面的资源有需要，私聊或者留言或者进入下面项目了解详细内容联系方式加我时，请备注所需要的权重https://gitee.com/wcx895278175
酸甜小龙虾·2023-10-20 23:51

扑克牌

N一93一直想练习快记扑克牌，各种原因未能达成。昨天特别渴望做这件事，今天就开始了，目标是2分钟记一副扑克牌，历时一个月。己能快速读牌，有十张左右还欠些火候，照相式记忆凸显其功能。
我是真幸福·2023-10-20 23:59

从零开始构建基于YOLOv5的目标检测系统

本博文从零开始搭建基于YOLOv5模型的目标检测系统（具体系统参考本博主的其他博客），手把手保姆级完成环境的搭建。
m0_61687959·2023-10-20 21:10

扑克人生

一次无意的浏览发现了扑克魔术，本身扑克是我们随时可以看见的东西，但那一次影响了我后面到目前为止十多年的生活。从那时起，就一直没有离开过我，间接性一段时间没玩过也是因为工作环境，在心里从来没有离开过。
福大·2023-10-20 20:35

python+pytesseract本地pdf识别转文字，图片识别转文字，避坑大量识别转文字时的内存泄露问题解决

需求背景1.调用第三方接口存在调用量限制，还需要付费，识别量比较大，所以需要本地识别技术实现采用python+pytesseract+pdf2image+poppler实现pdf和图片转文字具体代码【main.py】importpytesseractfrompdf2imageimportconvert_from_pathimportosimporttimetry:importImageexcept
varphp·2023-10-20 20:05

YOLOv5算法改进（13）— 如何去更换主干网络（2）（包括代码+添加步骤+网络结构图）

为了给后面YOLOv5算法的进阶改进奠定基础，本篇文章就继续通过案例的方式给大家讲解如何在YOLOv5算法中更换主干网络，本篇文章的特色就是比较浅显易懂，附加了很多的网络结构图，通过结构图的形式向大家娓娓道来
小哥谈·2023-10-20 18:25

YOLOv5-调用官方权重进行检验（目标检测）

](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf/zxwb45)源码获取方式一：YOLOv5
风筝超冷·2023-10-20 16:48
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