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RSS订阅原创 深度学习——实现佩戴安全帽检测和识别
安全帽是作业场所作业时头部防护所用的头部防护用品，它对使用者的头部在受坠落物或小型飞溅物体等其他因素引起的伤害起到防护作用。近年来，因不佩戴安全帽、不规范佩戴安全帽等原因导致的安全生产事故屡禁不止，事故发生背后的影响是巨大的，不仅为家人带来巨大的伤痛，也为企业的利益带来巨大的损失。而如何使员工规范佩戴安全帽、保障员工和企业双方利益，成为了一直以来各方坚持不懈想要实现的目标。因此，研究佩戴安全帽的监测算法，具有重大的意义和广泛的应用价值。
2023-11-08 15:03:53
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原创 基于YOLOv8的安全帽检测
本文利用安全帽佩戴识别案例详细分析和总结了最新的 YOLOv8 算法，从整体设计到模型结构、Loss 计算、训练数据增强、训练策略和推理过程进行了详细的说明， 简单来说 YOLOv8 是一个包括了图像分类、Anchor-Free 物体检测和实例分割的高效算法，检测部分设计参考了目前大量优异的最新的 YOLO 改进算法，实现了新的 SOTA。
2023-11-08 13:03:23
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原创 numpy使用总结
想了解 Numpy 的人基本上都是要和数据打交道的，Numpy对数据操作的方法多，底层也是使用 C 实现的，也就是说Numpy处理数据的速度是比较快的，这也体现了 Python 胶水语言的特性。我想，如果经常在数据处理领域中摸爬滚打的话，是需要的，但是我也相信二八定理，我们经常使用的也就是 Numpy 中的 20%左右，至于剩下的内容，需要我们在业余时间补回来，在需要的时候能够快速想起来，不需要做的特别熟练，如果特别熟练就更好了。查看数组的形状，在矩阵计算时，数据的维度要满足矩阵计算要求。
2023-06-08 14:13:22
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原创 学习numpy的入门方法
简单说明：image数组中第一行为[0, 1, 2 , 0]，分别对应数组a[0]：[0 0 0] a[1]：[255 0 0] a[2]：[0 255 0] a[0]：[0 0 0]；第二行为[0, 3, 4, 0]分别对应数组a[0]：[0 0 0] a[3]：[0 0 255] a[4]：[255 255 255] a[0]：[0 0 0]j = np.array([[3, 4], [1, 2]]) #设置二维的数组。print(a[b]) #对应筛选条件得到数组。
2023-06-05 19:35:43
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空空如也
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