Johnor的博客

定义。

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测模型，输入通常是一个特定尺寸的图像，例如416x416像素。图像通过一个卷积神经网络（CNN）骨干网络处理，提取特征。YOLO是一种实时目标检测算法，自2015年首次发布以来，已发展到第12代。每代版本都在架构、训练方法和性能上进行了改进，适用于从自动驾驶到监控的各种应用。以下是各版本的主要变化概述，适合普通用户理解。C3k2 被描述为 YOLOv11 架构中的一个特定块。根据。

测试resnet训练的车道线效果，在地平线的X3派运行，网络输出的是车道线的坐标，将输出的坐标在视频中使用cv2.circle绘制在图像上，看红点是否在车道线上以判断模型的效果是否优秀。注意，模型原始的输出是归一化的结果，需要转换成原始的像素坐标。

话不多说先放两张Orange Pi AIpro的全身照，可以看到板子还是很漂亮的。Atlas 200计算模块作为开发板的CPU与NPU。模块集成了Ascend 310处理器，可以高效地高效能低功耗： 昇腾310采用7nm工艺制造，拥有高效的能耗比，能够在提供强大计算能力的同时保持较低的功耗，非常适合嵌入式和边缘计算应用。强大计算能力。

选中此串口，波特率选择921600，点击ok，可以看到板子正在启动。将USB转TTL插到电脑usb口上打开Mobaterm。选择Session会话，选择Serial串口。选中镜像，然后选中自己要烧录镜像的SD卡。用户名和密码都是root。地平线旭日X3派全身照。

原始的YoloV8封装的层次太高，想要为我们所用可能需要阅读很多API，下面给出比较简单的使用方式。

再也不会忘记你之前说的什么了，换句话说之前他只能记住一篇文章，而现在可以记住一整本书的内容了。输入成本和输出成本均下降，加量还减价。的视觉模型，支持文本到语言输出，融合。的文本，相当于几百页的内容，你的。，让不懂代码的也能创建自己的。现在能看能听还能说，集成了。

PyTorch提供了两种主要的模型保存和加载机制，一种是基于Python的序列化，另一种是TorchScript。