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原创 使用yolov8第三次训练特殊天气下车辆识别
本文对比了YOLOv8m和YOLOv8n模型在目标检测任务中的表现。使用深瞳智检开源数据,包含6个类别共1027张图像(821训练/206验证)。结果显示,YOLOv8m(25.8M参数)在mAP50上达到0.626,优于YOLOv8n(3.0M参数)的0.533,但后者训练速度快2.29倍且内存占用更少。数据量充足的类别(如car)在两个模型中表现最佳,而样本稀少的类别(如bicycle)性能较差。建议优先解决数据不平衡问题以提升模型性能。
2025-12-22 23:22:59
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原创 使用yolov8第二次训练特殊天气下车辆识别
本文基于YOLOv8l模型在6类物体检测任务上的训练过程进行分析。使用821张训练图像和206张验证图像,在RTX3060 GPU上训练100个epochs耗时约2.2小时。结果显示模型收敛良好,mAP50达到0.625,其中汽车检测最佳(0.899),而自行车检测较差(0.414)。训练过程稳定,损失函数显著下降(box_loss降70%)。建议后续可尝试更大模型yolov8x或调整输入尺寸以进一步提升性能。
2025-12-19 21:07:17
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原创 使用yolov8第一次训练特殊天气下车辆识别
本文介绍了基于YOLOv8的目标检测模型训练过程。首先使用开源数据集,通过Python脚本将其按8:2比例划分为训练集和验证集。训练采用yolov8s.pt预训练权重,设置100个epoch,batch size为32,图像尺寸640×640。最终在206张测试图像(1592个实例)上获得89.1%的mAP50,其中汽车检测效果最佳(mAP50 89.1%),公交车表现最差(mAP50 45.8%)。作者计划通过增加数据量和优化预处理来进一步提升模型性能。
2025-12-11 23:57:17
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原创 YOLOV8环境配置
本文详细介绍了YOLOv8的安装部署流程:1)创建Python3.8虚拟环境;2)安装指定版本的PyTorch及相关依赖库;3)下载YOLOv8源码和权重文件;4)进行测试验证。安装过程包括conda环境配置、PyTorch版本选择、依赖库安装(使用清华镜像源)、模型下载等步骤,最后通过终端命令测试模型运行效果。整个教程参考了B站相关视频内容,提供了完整的YOLOv8部署方案。
2025-12-10 21:32:05
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原创 labelimg标注软件的安装
本文介绍了使用conda安装labelimg图像标注工具的完整过程。首先创建Python3.8环境,激活环境后通过pip安装labelimg,建议使用清华源加速下载。接着安装必要的依赖库(lxml、pyqt5等)。遇到运行报错时,通过卸载重装labelImg解决。最后成功运行labelimg命令启动标注工具。整个过程详细记录了环境配置、安装步骤及问题解决方法。
2025-12-09 18:37:18
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原创 c++基础入门知识(三):运算符
在编程语言中,运算符是构建程序逻辑的基石,是实现数据计算、逻辑判断和流程控制的核心工具。C++作为一门高效且功能强大的编程语言,提供了丰富的运算符类型,涵盖算术运算、逻辑判断、位操作等多种场景。无论是简单的数值计算,还是复杂的条件分支和位操作,运算符的灵活运用都能显著提升代码的简洁性和执行效率。本文系统性地梳理了C++中常见的运算符类别及其规则,包括算术运算符、赋值运算符、关系运算符、逻辑运算符、条件运算符和位运算符。
2025-02-07 11:38:14
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原创 c++基础入门知识(二):基本数据类型
C++中的数据类型是编程的基础,它们决定了变量能够存储的数据种类和范围。整型:包括shortintlong和long long,用于表示整数。不同的整型类型在占用空间和取值范围上有所不同,选择合适的整型类型可以提高程序的效率和内存使用率。实型(浮点型):包括float和double,用于表示小数。float提供单精度浮点数,而double提供双精度浮点数,适合需要更高精度的计算。字符型char类型用于表示单个字符,占用1个字节。字符型变量存储的是字符对应的ASCII码,适合处理单个字符的场景。字符串型。
2025-02-03 16:09:39
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原创 c++基础入门知识(一):变量、常量、标识符与注释
在编程的世界里,清晰理解基础概念是构建复杂程序的基石。变量、常量、标识符与注释便是这样一组至关重要的基础元素。变量如同灵活的存储容器,赋予内存块便于操作的名字;常量为程序提供了不可更改的固定值;标识符则是各种程序元素的命名规范,确保代码的清晰与无歧义;而注释,就像是贴心的旁白,增强了代码的可读性,方便开发者彼此交流与理解以上就是今天的内容,本文简单介绍了c++最基础的入门知识。
2025-01-14 23:19:09
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空空如也
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