035目标检测水下渔网

最新推荐文章于 2025-11-29 16:24:14 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-29 16:24:14 发布 · 181 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #计算机视觉 #人工智能 #目标检测

该博客介绍了如何使用Python和计算机视觉技术进行水下渔网的目标检测。提供了035期的视频教程链接和详细步骤，包括数据集准备、模型训练、预测以及一个可视化的UI操作界面，方便用户检测自己的视频。
最低0.47元/天 解锁文章
重磅推荐目标检测 基于YoloV5进行水域游泳者检测，附完整数据集+代码
机器学习深度学习业余选手
02-01 1058
重磅推荐目标检测 基于YoloV5进行水域游泳者检测，附完整数据集+代码
ArcGIS中统计渔网中栅格人口密度
热门推荐
weixin_41399650的博客
05-12 3万+
在科研中，经常需要使用人口数据，用于分析区域的经济地理属性。人口数据往往要与格网相结合，计算该格网内的人口。本篇文章介绍从栅格人口数据中统计得到格网内的总人口。
水下渔网检测数据集-含voc格式和yolo格式.zip
12-13
本代码的数据集是水下渔网检测数据集，内含VOC格式和yolo格式 VOC格式的数据集包括：JPEGImages文件夹存放图片，Annotations文件夹下存放对应的xml标签。 yolo格式的数据集包含:images文件夹存放图片，labels文件夹存放对应的txt标签，且有划分好的train.txt和val.txt。 可以用目标检测训练。
捕鱼+捕鱼船目标检测+yolo系列
weixin_43710038的博客
03-19 605
捕鱼+捕鱼船目标检测 算法：yolo5 数据集： https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_43710038/72733748 目标检测模型：https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_43710038/85003740 训练轮数：100 训练图片：
基于深度学习的海上渔民捕鱼方式检测(围网、刺网和拖网)内含数据集以及算法实现.zip
12-21
本项目内含数据集以及教程，可以作为初中级者的方案。
基于深度学习的水产养殖网衣破损检测与数字图像处理研究【附代码】
坷拉博士
12-22 615
擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。
从游泳到机器学习
klaas的博客
05-08 862
下午去了一趟泳池，最后一程游到泳池中央的时候，突然闪出 下午去了一趟泳池，最后一程游到泳池中央的时候，突然闪出一个念头：尼玛，学习游泳的过程不也是一种机器学习吗？ 情景呈现 设想以下的情景： 小明不会学游泳，他日思夜想的就是要怎样把游泳给学好，于是在某个暑假，他开始了夜以继日的训练。我们先定义一下对小明这个“机器”要学习的东西的定义。 目标：学会游泳 损失函数：
【深度学习】目标检测算法 YOLO 最耐心细致的讲解
frank 的专栏
12-04 2万+
YOLO 是 2016 年提出来的目标检测算法，在当时比较优秀的目标检测算法有 R-CNN、Fast R-CNN 等等，但 YOLO 算法还是让人感到很新奇与兴奋。 YOLO 是 You only look once 几个单词的缩写，大意是你看一次就可以预测了，灵感就来自于我们人类自己，因为人看一张图片时，扫一眼就可以得知这张图片不同类型目标的位置。 YOLO 胜在它的简单与快速。 YOLO 是...
获取范围内渔网数据
weixin_34313182的博客
12-11 945
解析地图 def spyder_list_all(self): """获取所需爬取的所有块""" # 注：首先要从settings模块导入经纬度四至 spyder_list_all = [] templng = settings.lng_min while templng < settings.lng_max: templat = setting...
arcgis 渔网数据行列号计算
lchkk的博客
01-18 4535
arcgis 数据管理工具集-要素类-渔网工具 可以创建渔网，结果可以是点+网格线或 点+网格多边形（面） 对这些点、面编排行好、列号的方法：根据Arcgis生成的渔网的ObjectID的特点：从左下角开始，从左到右，从下到上编号 如果输出结果是shp则是OFID，从1开始 加入现在行列编号要求是：列 从左到右，行 从上到下 示例：30行X50列网格，行列数Rn=30，Cn=50，OId为生成网格ObjectID（从1开始） 行数R：abs((fix(( [OId]-1) / Cn)+1)- Rn
arcgis渔网分割提取栅格图_[GIS]网格化分析图绘制
weixin_42297591的博客
01-06 2万+
网格化的目的是让各个数据更加标准化的进行统计。因各个网格位置受控，也有利于大量数据的对比与叠加计算。本文将示意如何完成一张标准的网格化分析图。一、会用到的软件ARCGIS二、创建格网2.1 制作流程确认边界 --> 创建渔网 --> 裁剪渔网2.2 确认边界这里以义乌市举例，添加义乌市市区SHP边界数据。全工程坐标系皆为WGS84。2.3 创建渔网 fishnet运行创建渔网...
利用Arcgis制作图像分割数据集
qq_41417974的博客
04-14 9394
利用Arcgis制作图像分割数据集一，进行矢量化获取矢量数据 一，进行矢量化获取矢量数据   如果已经获取到了矢量数据，可直接跳过此步骤。由于本文是以制作用于进行遥感影像中农村道路提取的数据集无法从网络上获得矢量数据，所以自行获取矢量数据。直接在arcmap中进行矢量化，生成shp文件，由于本文矢量化后的shp文件是线文件，道路是面，直接进行缓冲区分析构建道路的面文件。 ...
Python自动化测试框架开发
2509_93945719的博客
11-26 770
封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。
Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
最新发布
视觉算法小趴菜的博客
11-29 156
本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1426
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
收藏！软件测试面试题
2401_86705770的博客
11-26 564
作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。
基于Python与Go构建云原生微服务自动化运维平台的架构设计思路实践策略与性能优化方法全流程解析
2501_94114213的博客
11-26 687
Python 提供灵活的任务调度与编排能力，Go 提供高并发、高吞吐的任务执行与采集能力。两者结合构建的云原生微服务运维平台能够在大规模环境下实现：自动化高可靠弹性扩展可观测高性能随着企业上云进程加速，Python + Go 的混合运维平台将成为云原生运维的标准实践方案。
遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引
FreeBuf_的博客
11-28 373
遗留Python包漏洞可致供应链攻击，域名劫持风险威胁PyPI生态。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值