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RSS订阅原创 yolov891011模型在图像深度估计中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法在精度和速度上取得了显著的提升，为车距识别提供了新的技术途径。其中，YOLOv8作为最新版本的算法，在保持高速度的同时，进一步提升了检测的准确性。易使用：模型已集成到 Hugging Face 的 Transformers 库和 Apple 的 Core ML Models 中，方便开发者快速部署和使用，且得到了广泛的开源社区支持，包括 TensorRT、ONNX、ComfyUI 等平台的适配。这有助于减少误检和漏检的情况。
2025-03-25 22:11:22
636
原创 unet模型在车道线检测上的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
实例级标注：对每帧中的所有车道线提供实例级标注，将每帧中所有车道线的中心点坐标存储在 json 文件中，每条车道线被存储为一组。相对位置标注：在每一帧中，标注了车道线与自身车辆的相对位置，用 2i 表示车辆右侧的第 i 条车道线，2i - 1 表示车辆左侧的第 i 条车道线，在该数据集中 i = 1, 2, 3, 4，即每一帧最多可标注 8 条车道线位置。在这个过程中，通过跳跃连接将编码器中的特征图与解码器中的特征图进行融合，使得模型能够同时利用低层次的细节信息和高层次的语义信息。
2025-03-12 22:34:13
878
原创 Yolov12模型在玉米花须数据集上的应用【代码+数据集+python环境+训练/应用GUI系统】
本文提出了一个以注意力为中心的 YOLO 框架，即 YOLOv12，它与以前基于 CNN 的框架的速度相匹配，同时利用了注意力机制的性能优势。YOLOv12 还超越了改进 DETR 的端到端实时检测器，例如 RT-DETR / RT-DETRv2：YOLOv12-S 在运行时击败了 RT-DETR-R18 / RT-DETRv2-R18 42 % 更快，仅使用 36 % 的计算和 45 % 的参数。确保代码所在的路径不能出现中文！确保代码所在的路径不能出现中文！确保代码所在的路径不能出现中文！
2025-03-01 22:23:42
858
原创 Yolov12模型在吸烟数据集上的应用【代码+数据集+python环境+训练/应用GUI系统】
本文提出了一个以注意力为中心的 YOLO 框架，即 YOLOv12，它与以前基于 CNN 的框架的速度相匹配，同时利用了注意力机制的性能优势。YOLOv12 还超越了改进 DETR 的端到端实时检测器，例如 RT-DETR / RT-DETRv2：YOLOv12-S 在运行时击败了 RT-DETR-R18 / RT-DETRv2-R18 42 % 更快，仅使用 36 % 的计算和 45 % 的参数。确保代码所在的路径不能出现中文！确保代码所在的路径不能出现中文！确保代码所在的路径不能出现中文！
2025-03-01 00:09:58
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原创 基于yolov8/9/10/11模型的车距识别 【代码+数据集+python环境+GUI系统】
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法在精度和速度上取得了显著的提升，为车距识别提供了新的技术途径。其中，YOLOv8作为最新版本的算法，在保持高速度的同时，进一步提升了检测的准确性。在道路上，车辆之间的距离是保持交通安全的重要因素，因此，开发一种准确可靠的车距检测系统对于提高道路交通安全具有重要意义。推动汽车智能化发展：随着智能驾驶技术的不断发展，基于计算机目标检测的车距识别技术将成为汽车智能化发展的重要组成部分，推动汽车行业向更加安全、高效、智能的方向发展。
2024-11-26 22:45:03
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原创 （三）手势识别——动作识别应用【代码+数据集+python环境（免安装）+GUI系统】
（三）手势识别——动作识别应用【代码数据集+python环境（免安装）+GUI系统】背景意义随着互联网的普及和机器学习技术的进一步发展，手势识别技术开始使用深度学习等方法进行手势识别，如Convolutional Neural Networks（CNN）等，并开始应用于网上购物、游戏等场景。随着人工智能技术的快速发展，手势识别技术得到了广泛应用，逐渐成为人机交互的重要组成部分，应用范围也逐渐扩大，如智能家居、无人驾驶等。
2024-11-25 22:49:04
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原创 （二）手势识别——动作模型训练【代码+数据集+python环境（免安装）+GUI系统】
（二）手势识别——动作模型训练【代码数据集+python环境（免安装）+GUI系统】背景意义随着互联网的普及和机器学习技术的进一步发展，手势识别技术开始使用深度学习等方法进行手势识别，如Convolutional Neural Networks（CNN）等，并开始应用于网上购物、游戏等场景。随着人工智能技术的快速发展，手势识别技术得到了广泛应用，逐渐成为人机交互的重要组成部分，应用范围也逐渐扩大，如智能家居、无人驾驶等。
2024-11-24 20:43:19
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原创 （一）手势识别——动作采集【代码+数据集+python环境（免安装）+GUI系统】
背景意义随着互联网的普及和机器学习技术的进一步发展，手势识别技术开始使用深度学习等方法进行手势识别，如Convolutional Neural Networks（CNN）等，并开始应用于网上购物、游戏等场景。随着人工智能技术的快速发展，手势识别技术得到了广泛应用，逐渐成为人机交互的重要组成部分，应用范围也逐渐扩大，如智能家居、无人驾驶等。提高人机交互的自然性和便捷性：通过手势识别技术，用户可以通过手势来操作计算机或其他设备，这种方式比传统的鼠标、键盘或触摸屏输入更加自然和便捷。
2024-11-24 20:25:47
1012
原创 yolov891011模型在鸟类识别中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
yolov891011模型在鸟类识别中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】模型在鸟类识别中的应用【代码数据集+python环境+GUI系统】背景意义基于计算机视觉的鸟类识别技术，在生态保护、科学研究以及城市管理等多个领域都展现出了巨大的应用潜力和价值。监测与保护：随着人类活动的不断增加，鸟类的生存环境受到了严重威胁，包括栖息地的破坏、污染和气候变化等因素。基于计算机视觉的鸟类识别技术能够实现对鸟类的实时监测和识别，有助于及时发现并保护珍稀或濒危物种，防止其受到进一步的伤害。
2024-10-19 20:05:46
1202
原创 基于CRNN模型的多位数字序列识别的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
手写数字识别作为图像识别的一个重要分支，也经历了从早期的规则引擎和模式匹配，到后来的机器学习算法，再到深度学习技术的演变。不定长文本识别：手写数字的长度往往是不固定的，而CRNN无需预先定义文本的长度，能够识别任意长度的文本序列，这使其在手写数字识别中具有很高的灵活性。强大的泛化能力：CRNN模型在多个文本识别数据集上表现出色，能够很好地泛化到新的、未见过的图像，这使其在实际应用中具有更强的鲁棒性和适应性。卷积层：用于提取图像中的局部特征。确保代码所在的路径不能出现中文！确保代码所在的路径不能出现中文！
2024-10-16 20:58:29
1357
2
原创 yolov8/9/10/11模型在火灾检测中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
其中，YOLOv8作为最新版本的算法，在保持高速度的同时，进一步提升了检测的准确性。在得到多个预测结果后，YOLO关键点检测算法通常采用非极大值抑制（NMS）来抑制重叠的检测结果，只保留置信度最高的检测结果。关键点回归分支：在网络的最后一层添加关键点的回归分支，用于预测关键点的位置。为了方便使用本代码，将python的虚拟环境一并附带在压缩包内，运行对应的Windows的bat脚本可以执行对应的代码。对遮挡目标的检测效果不佳：遮挡会对关键点的检测造成困难，导致定位不准确。确保代码所在的路径不能出现中文！
2024-10-07 10:15:00
1027
原创 yolov8/9/10/11模型在口罩检测中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
通过实时监测人群中的口罩佩戴情况，可以及时发现未佩戴口罩的个体，并采取相应的措施进行干预。其中，YOLOv8作为最新版本的算法，在保持高速度的同时，进一步提升了检测的准确性。为了确保项目的顺利进行和最终交付的质量，我们将依据项目的复杂性和工作量来评估并收取相应的服务费用，欢迎私信联系我哈~~~关键点回归分支：在网络的最后一层添加关键点的回归分支，用于预测关键点的位置。为了方便使用本代码，将python的虚拟环境一并附带在压缩包内，运行对应的Windows的bat脚本可以执行对应的代码。
2024-10-06 19:40:14
840
原创 yolov8/9/10/11模型在食品图像商标检测中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
模型的应用【代码数据集+python环境+GUI系统】背景意义准确的食品商标检测能确保消费者购买到的食品来源可靠、信息真实。消费者可以通过商标了解食品的生产厂家、生产日期、成分等关键信息，从而判断食品的安全性和质量。如果商标信息不准确或被篡改，可能导致消费者购买到假冒伪劣或不安全的食品，对健康造成威胁。因此，基于计算机视觉的高效商标检测技术是保障消费者食品安全的重要手段。监管部门需要对市场上的食品进行严格监管，确保食品符合相关的安全标准和法规。
2024-10-04 21:18:54
902
原创 yolov8/9/10/11模型在工地安全帽检测中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
yolov8/9/10/11模型在工地安全帽检测中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】模型的应用【代码数据集+python环境+GUI系统】背景意义在建筑工地、矿山、工厂等工业生产环境中，安全帽是保护工人头部免受伤害的重要劳保工具。然而，由于工人安全意识不足或企业监督不到位，未佩戴安全帽而引发的安全事故时有发生。因此，对工人进行安全帽佩戴状况的实时检测成为保障安全生产的关键环节。传统的人工监控方式不仅消耗大量人力，而且容易存在漏检的风险。
2024-10-04 19:21:04
1335
原创 yolov8/9/10/11模型在中医舌苔分类识别中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
传统中医的舌诊主要依赖于医生的肉眼观察，仅仅通过这种人工诊断不但需要消耗大量人力，而且诊断的结果往往受医生经验和主观判断影响，甚至受到周围客观环境的影响（如：光照、温度等）[1]，通过10位中医专家对两百多例患者进行舌象诊断，发现仅仅有9例相同，为了减少主观判断和客观环境的影响，利用现代计算机技术结合传统中医的理论和中医专家的经验，使中医的舌诊客观化、数字化成为了目前十分热门研究方向。为了方便使用本代码，将python的虚拟环境一并附带在压缩包内，运行对应的Windows的bat脚本可以执行对应的代码。
2024-10-03 23:56:24
3015
4
原创 yolov11模型在bdd100k数据集上的应用【代码+数据集+python环境+训练/应用GUI系统】
更精准、更少参数：随着模型设计的进步，YOLO11m 在 COCO 数据集上的平均精确度（mAP）更高，同时使用了比 YOLOv8m 少 22% 的参数，在不牺牲精度的情况下提高了计算效率；通过改进的设计，YOLO11可以更好地提取特征，这是从图像中识别重要模式和细节的过程，即使在具有挑战性的场景中，也可以更准确地捕捉复杂的方面。值得注意的是，YOLO11m在COCO数据集上获得了更高的平均精度（mAP）分数，同时使用的参数比YOLOv8m少22%，使其在不牺牲性能的情况下计算更轻。
2024-10-02 10:21:12
1433
原创 基于yolo11的工地钢筋检测计数训练、应用系统【代码+数据集+python环境+训练/应用GUI系统】
真正让YOLO11脱颖而出的是其令人印象深刻的速度、准确性和效率的结合，使其成为Ultralytics迄今为止创造的最强大的型号之一。通过改进的设计，YOLO11可以更好地提取特征，这是从图像中识别重要模式和细节的过程，即使在具有挑战性的场景中，也可以更准确地捕捉复杂的方面。值得注意的是，YOLO11m在COCO数据集上获得了更高的平均精度（mAP）分数，同时使用的参数比YOLOv8m少22%，使其在不牺牲性能的情况下计算更轻。确保代码所在的路径不能出现中文！确保代码所在的路径不能出现中文！
2024-10-01 14:52:54
1204
2
原创 yolov8/9/10模型在仪表盘、指针表检测中的应用【代码+数据集+python环境+训练/应用GUI系统】
可视化训练系统可视化应用系统模型在检测中的应用【代码数据集+python环境训练应用GUI系统】背景意义随着科学技术的快速发展，机器视觉以及人工智能等技术逐渐从理论走向实践，并在各个领域得到广泛应用。机器视觉检测系统已经成为产品计算机集成制造、质量控制技术的重要基础之一。在汽车制造等行业中，仪表盘作为驾驶员与车辆信息传递的“桥梁”，其准确性和稳定性至关重要。然而，传统的仪表盘检测方式主要依赖人工，存在时间长、效率低、可靠性差等问题。
2024-09-30 22:39:03
1380
原创 yolov8/9/10模型在安全帽、安全衣检测中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
yolov8910模型安全帽、安全衣检测中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】模型在安全帽、安全衣检测中的应用【代码数据集+python环境+GUI系统】背景意义安全帽和安全衣在工业生产、建筑施工等高风险作业环境中是保护工人免受意外伤害的重要装备。然而，在实际操作中，由于工人的疏忽或监管的不到位，往往存在未佩戴或佩戴不规范的情况，从而增加了安全事故的风险。传统的人工巡检方式不仅消耗大量的人力，而且容易出现漏检、误检的情况，难以做到全面、实时的监控。
2024-09-29 21:02:30
1593
原创 yolov8/9/10模型在垃圾分类检测中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
模型在垃圾分类检测中的应用【代码数据集+python环境+GUI系统】背景意义随着计算机视觉技术和深度学习算法的快速发展，图像识别、对象检测、图像分割等技术在各个领域得到了广泛应用。这些技术的进步为垃圾分类的自动化和智能化提供了强有力的技术支持。随着城市化进程的加快和人口的增长，垃圾产生量急剧增加，传统的人工垃圾分类方式已经难以满足高效、准确的处理需求。因此，基于计算机视觉的垃圾分类技术应运而生，成为解决这一问题的有效途径。
2024-09-29 20:44:13
1377
原创 基于RepLKNet31B模型在RML201610a数据集上的调制识别【代码+数据集+python环境+GUI系统】
在训练阶段，网络会并行地使用大卷积核和小卷积核进行卷积操作，并通过特定的优化策略将两者合并为一个单独的卷积层。RepLKNet31B是一种基于卷积神经网络（CNN）的架构，其核心特点在于使用了超大的卷积核，特别是31x31的卷积核，来提升网络的性能。为了确保项目的顺利进行和最终交付的质量，我们将依据项目的复杂性和工作量来评估并收取相应的服务费用，欢迎私信联系我哈！为了方便使用本代码，将python的虚拟环境一并附带在压缩包内，运行对应的Windows的bat脚本可以执行对应的代码。
2024-09-27 21:19:51
903
原创 yolov5/8/9/10模型在交通标识识别中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
交通标识识别系统能够实时检测并识别道路上的交通标志，为驾驶员提供准确的交通信息，帮助驾驶员及时做出正确的驾驶决策，从而有效避免交通事故的发生。交通标识识别技术为交通管理部门提供了更加便捷、高效的监管手段，能够实现对交通违法行为的快速识别和处理，提高交通管理的效率和水平。在得到每个网格的预测结果后，YOLOv8会采用非极大值抑制（NMS）等后处理技术来去除重叠的边界框，只保留置信度最高的边界框作为最终的检测结果。YOLOv8采用了新的骨干网络结构，如C2f模块等，以实现更高效的特征提取和更轻量化的模型设计。
2024-09-27 20:46:15
1236
2
原创 基于densenet模型在RML201610a数据集上的调制识别【代码+数据集+python环境+GUI系统】
DenseNet（Dense Convolutional Network，密集卷积网络）的原理主要基于密集连接（Dense Connection）的思想，它通过在网络中构建密集连接的块（Dense Block），使每一层都直接连接到其前面所有层，以最大化信息流动和特征重用，同时利用过渡层（Transition Layer）控制特征图大小，从而提高模型的性能并减少参数数量。为了确保项目的顺利进行和最终交付的质量，我们将依据项目的复杂性和工作量来评估并收取相应的服务费用，欢迎私信联系我哈！
2024-09-27 00:07:29
1267
原创 yolov8910车流量统计【代码+数据集+python环境+GUI系统】
为了确保项目的顺利进行和最终交付的质量，我们将依据项目的复杂性和工作量来评估并收取相应的服务费用，欢迎私信联系我哈！这有助于减少误检和漏检的情况。关键点回归分支：在网络的最后一层添加关键点的回归分支，用于预测关键点的位置。为了方便使用本代码，将python的虚拟环境一并附带在压缩包内，运行对应的Windows的bat脚本可以执行对应的代码。对遮挡目标的检测效果不佳：遮挡会对关键点的检测造成困难，导致定位不准确。确保代码所在的路径不能出现中文！确保代码所在的路径不能出现中文！确保代码所在的路径不能出现中文！
2024-09-26 23:47:39
715
原创 yolov8/9/10检测人脸打码【源码免费+数据集+python环境+GUI系统】
yolov8/9/10检测人脸打码【源码免费+数据集+python环境+GUI系统】
2024-09-25 20:43:46
570
原创 yolov8/9关键点检测模型检测俯卧撑动作并计数【源码免费+数据集+python环境+GUI系统】
为了方便使用本代码，将python的虚拟环境一并附带在压缩包内，运行对应的Windows的bat脚本可以执行对应的代码。
2024-09-24 23:24:15
755
3
原创 yolov8模型在猫脸关键点检测识别中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
yolov8模型在猫脸关键点检测识别中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】yolov8模型在猫脸关键点检测识别中的应用【代码数据集+python环境+GUI系统】背景意义猫脸关键点检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它基于深度学习、机器学习等技术，通过训练模型来识别和定位猫脸的关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这一技术类似于人脸识别，但针对的是猫咪的面部特征。随着计算机视觉技术的不断发展和深度学习算法的日益成熟，猫脸关键点检测的准确性和鲁棒性得到了显著提升。
2024-09-24 22:22:00
1304
10
原创 yolov8/9/10+deepocsort_botsort_bytetrack_strongsort_ocsort_在行人跟踪中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
基于计算机视觉的行人跟踪技术，在当前科技与社会发展的背景下，具有深远的意义和广泛的应用价值。OC-SORT是SORT算法的扩展，通过引入观测中心动量（OCM）、观测中心恢复（OCR）和观测中心在线平滑（OOS）等模块，提高了非线性运动场景中跟踪的鲁棒性。StrongSORT是在DeepSORT的基础上进行改进的一种目标跟踪算法，通过配备高级组件提高了跟踪的准确性和鲁棒性。为了方便使用本代码，将python的虚拟环境一并附带在压缩包内，运行对应的Windows的bat脚本可以执行对应的代码。
2024-09-23 23:56:29
1336
原创 yolov5+DeepSort在行人跟踪中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
基于计算机视觉的行人跟踪技术，在当前科技与社会发展的背景下，具有深远的意义和广泛的应用价值。关键点回归分支：在网络的最后一层添加关键点的回归分支，用于预测关键点的位置。匈牙利算法：用于解决分配问题，即将一群检测框和卡尔曼预测的框进行匹配，使得每个卡尔曼预测的框都能找到和自己最匹配的检测框。为了方便使用本代码，将python的虚拟环境一并附带在压缩包内，运行对应的Windows的bat脚本可以执行对应的代码。目标追踪：根据匹配结果，将每一帧中的目标连接起来，形成目标的运动轨迹，从而实现多目标追踪。
2024-09-23 23:23:09
1009
原创 yolov8模型在Xray图像中关键点检测识别中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
yolov8模型在Xyolov8模型在Xray图像中关键点检测识别中的应用【代码数据集+python环境+GUI系统】1.背景意义X射线是一种波长极短、穿透能力极强的电磁波。当X射线穿透物体时，不同密度和厚度的物质会吸收不同程度的X射线，从而在接收端产生不同强度的信号。这些信号经过转换和处理，可以形成物体内部结构的图像。这种成像技术为关键点检测识别提供了基础。随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，图像处理与识别技术取得了显著进步。
2024-09-22 22:27:33
1425
原创 pycharm加载虚拟环境及运行代码
我们非常乐意根据您的特定需求提供高质量的定制化开发服务。为了确保项目的顺利进行和最终交付的质量，我们将依据项目的复杂性和工作量来评估并收取相应的服务费用，欢迎私信联系我哈。代码是当前活动页面时，在右键菜单选择。，左键点击可以运行脚本；加载虚拟环境及运行代码。等待下面进度条结束。
2024-09-22 21:34:26
1014
原创 深度学习与应用：行人跟踪
4. 已安装软件：python版本：python 3.9，显卡驱动，cuda版本：cuda11.3 cudnn 版本：8.4.1,torch==1.12.1+cu113,torchvision= 0.13.1+cu113。- 准备多目标跟踪数据集MOT17 ，下载地址位于（Https://motchallenge.net），放置于工程路径为：（examples/val_utils/data/MOT17）3. MOT17数据集存储位置：examples/val_utils/data/MOT17。
2024-09-22 01:15:50
949
原创 yolov5/8/9模型在COCO分割数据集上的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
在最新的YOLO版本中，如YOLOv8，通过引入新的骨干网络、检测头和损失函数等创新，进一步提高了检测速度和精度。新的版本如YOLOv8在保持原有优点的基础上，引入了更多的创新和改进，以更好地适应不同领域和任务的需求。对于YOLOv8等支持实例分割的版本来说，它们不仅具有目标检测的能力，还能够对图像中的每个目标进行像素级别的分割。Anchor-Free检测方式：相比传统基于锚点的方法，YOLOv8采用了Anchor-Free的检测方式，减少了先验形状的限制，提高了检测精度和速度。
2024-09-21 20:12:13
1202
2
原创 yolov8模型在手部关键点检测识别中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
yolov8模型在手部关键点检测识别中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】背景意义在手势识别、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等领域，手部关键点检测为用户提供了更加自然、直观的交互方式。通过检测手部关键点，系统可以准确识别用户的手势动作，进而执行相应的操作，如手势控制电脑、手势交互游戏等。在康复训练方面，在医疗康复领域，手部关键点检测技术可以用于手部运动康复和肌肉训练。通过实时监测患者的手部动作，医生可以评估其康复进展，并为其制定个性化的康复计划。
2024-09-21 19:39:47
1797
原创 解决pyqt5 This application failed to start because no Qt platfomm plugin could be initialized. Reinsta
网上大概搜了一下基本都是说环境变量的问题 但是也折腾了好一会才弄好，下面说一下我的解决办法。此应用程序未能启动，因为无法初始化Qt平台插件。重新安装应用程序可能会解决此问题。QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH # 变量名。今天在pycharm安装完pyqt5后 运行实例 发现报如下错误。新建完成后点击保存，然后重启pycharm，就能成功运行了。
2024-09-20 22:13:16
1005
转载 训练YOLOV8报错 OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作
一般来说，如果你的RAM是8GB，可以将最大值设置为12GB到16GB（即12288MB到16384MB）。如果是16GB的RAM，可以将最大值设置为24GB到32GB（即24576MB到32768MB）。RAM（随机存取存储器）是计算机中的一种临时存储器，用于存储当前运行的程序和数据。：这表示你的虚拟内存（页面文件）可能太小了。在“系统”窗口中，你会看到“已安装内存（RAM）”的大小。但是我的可用空间比较少，我也没有设置很大，依然可以运行成功。右键点击“此电脑”或“我的电脑”，选择“属性”。
2024-09-20 22:10:51
723
原创 yolov5/8/9/10模型在VOC数据集上的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
在得到每个网格的预测结果后，YOLOv8会采用非极大值抑制（NMS）等后处理技术来去除重叠的边界框，只保留置信度最高的边界框作为最终的检测结果。通过融合不同层次的特征信息，算法能够更准确地检测图像中的目标。Anchor-Free检测方式：相比传统基于锚点的方法，YOLOv8采用了Anchor-Free的检测方式，减少了先验形状的限制，提高了检测精度和速度。YOLOv8支持多种数据增强技术，如Mosaic、Flip、Rotate、Crop等，可以在训练模型时增加数据的多样性，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。
2024-09-19 22:53:57
1173
原创 yolov5/8/9/10模型在车辆检测中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
这些数据不仅有助于监控交通流量、分析车辆行驶轨迹，还能及时发现并处理交通违法行为，如闯红灯、超速等，从而有效提升交通管理的效率和准确性，降低交通事故的发生率，保障公共安全。随着技术的不断进步和完善，我们有理由相信基于计算机视觉的车辆检测技术将在未来发挥更加重要的作用并创造出更加美好的交通环境。在得到每个网格的预测结果后，YOLOv8会采用非极大值抑制（NMS）等后处理技术来去除重叠的边界框，只保留置信度最高的边界框作为最终的检测结果。这些新的网络结构在保持高性能的同时，降低了模型的计算复杂度和参数量。
2024-09-18 22:38:44
1120
原创 sounddevice wasapi error wdm ks
电脑声音选择对应的播放或者录音设备，点击属性，选择高级，修改与代码一致的采样率等参数。
2023-11-28 15:33:20
653
短波信道模拟仿真 watterson
2020-10-14
自动分拣系统中的图像检测识别技术研究.docx
2019-10-11
arima python
2019-03-23
arch-master.
2019-03-23
qt 5.9.4帮助文档 英文版 chm
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RFID技术在自动分拣集中识别中的应用研究-1
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cerebral cortical thickness estimation using MRI
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L0 Regularized Stationary-time Estimation for Crowd Analysis
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matlab arrow.m
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matlab arrow3
2017-11-14
ippicv_linux_20151201.tgz
2017-08-12
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