yolo目标检测姿态估计行为识别，推荐free服务器使用

最新推荐文章于 2024-09-10 22:50:10 发布
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一篇文章快速认识YOLO11 | 关键改进点 | 安装使用 | 模型训练和推理
黎国溥
10-08 2万+
本文分享YOLO11的关键改进点、性能对比、安装使用、模型训练和推理等内容。YOLO11 是 Ultralytics 最新的实时目标检测器，凭借更高的精度、速度和效率重新定义了可能性。除了传统的目标检测外，YOLO11 还支持目标跟踪、实例分割、关键点姿态估计、OBB定向物体检测（旋转目标检测）等视觉任务。1. YOLOv3：核心改进：YOLOv3 是 YOLO 系列的第三代，由 Joseph Redmon 于 2018 年发布，标志着 YOLO 从原始的单尺度检测进化到多尺度检测。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOv3的低照度目标检测(续)
qq_36130719的博客
03-25 758
本文利用DNCNet挑选出的低照度图像构建了拥 有船529张，狗605张，桌子509张，猫623张，公共汽车428张，摩托车654张，汽 车622张，自行车714张，杯子和瓶子共341张，行人1023张，共6048张低照度图像 的数据集。如图3.11所示，本文从362880 种可能中随机选择了35种，并为每个随机序列分配一个索引，之后，随机选择一个索 引作为真值，根据这个索引的序列重新排列9个碎片能够生成一个新的图像，将这个图 像输入算法中可以得到模型的输出，输出是一个长度为35的向量，向量中的每一个值。
给大家推荐一个谷歌的免费运行深度学习代码的服务器
tp_0moyi0的博客
03-03 4616
使用前提：需要自己的本机电脑可以翻墙 第一步： 打开链接 https://www.google.com/intl/zh-CN/drive/ 第二步： 邮件更多找到colab 直接点击可以直接使用，页面加载更多应用可以安装之后在使用 我这边选择的是安装 由于我这边已经安装了所以显示已经安装， 如果第一次使用这个没有安装的可以安装一下 之后打开便有这个文件，里面和nodebook是差不多的，第一次使用，后期观察观察 参考博客：Colab使用教程_逮仔的博...
深度学习利器：免费配置顶级显卡服务器的全攻略
snail990212的博客
08-09 2745
在深度学习领域，获取高性能计算资源往往意味着高昂的成本。然而，通过蓝耘智算云平台，您可以免费领取代金券，零成本使用3090或4090显卡的服务器。本指南将详细介绍如何注册领取代金券、配置深度学习环境、租用服务器、并通过无卡模式上传数据。我们还将演示如何利用FileZilla和PyCharm等工具进行高效的远程开发，让您的深度学习项目更加轻松高效。
深度学习免费服务器 Google Colab使用教程
01-20
对于入门深度学习的同学开说，笔记本GPU性能太弱是一件非常让人头疼的事，而租用的gpu服务器又太贵，最近刚发现google提供的免费云平台，可供我们做训练网络服务器用，GPU型号为Tesla T4 ，性能也是不俗。 首先，登陆Google Driver 然后，在空白处右击，查看是否有Google Colaboratory，没有的话，点击关联更多应用，搜索安装即可 新建一个文件夹，这里是yolo_v1 将你的工程文件导入 接下来新建一个Colaboratory，并且命名为yolo_train 很熟悉的jupyter notebook界面，操作很相似… 然后点击左上角“修改”–>>”笔
深度学习云服务器免费使用教程
浪子L的博客
09-10 982
云服务器# #深度学习# #人工智能# #计算机视觉#学习深度学习的入门选手，降低深度学习的入门门槛方法。免费云服务器
yolov5预训练模型
05-08
涵盖了yolov5m、yolov5s、yolov5l、yolov5s模型
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于轻量化神经网络的目标检测算法研究与应用
qq_36130719的博客
05-16 1199
近年来，随着大数据、云计算、人工智能和自动驾驶等技术的发展，以图像和视频为载体的信息在互联网中的应用越来越广泛，以及在自然场景下获取到的信息大部分是图像，因此通过计算机进行视觉任务的处理显得越来越重要。计算机是通过算法模拟人的视觉认知可以实现自动从图像或者视频中提取视觉信息进行分析处理。计算机视觉相关技术的应用和发现对减少人力资本消耗，促进经济发展和改善人们的生活水平有着重大意义，所以现在工业界和学术界都投入了越来越多的资源于计算机视觉的研究。
基于yolo提取车和人的检测与图像裁剪
weixin_40003920的博客
03-26 6054
   这次换一个严谨的写作风格。因为之前在做yolo算法移植到ros上面，已经成功了，但是实验室老师又出了做姿势识别的幺蛾子。我真是一万个。。。。无语了。感觉，对深度学习只有一个简单的了解，现在还在读很多有关的论文，一边看cs231n的课程，在自学着入门。但是奈何自己的实战能力太差，实战经验太少了，只是学过那一年的c，很多关于指针的操作什么的，真的太差了，现在还在教一个小孩c语言，我都不好意思教人...
使用GPU训练yolov3-tiny模型(darknet)
weixin_62632929的博客
06-17 1517
介绍使用 GPU 训练 yolov3-tiny 模型识别自己的数据集
yolov5预训练模型.zip
08-04
此文件是yolov5的预先训练模型（包含yolov5s.pt、yolov5x.pt、yolov5l.pt），可以直接用来进行迁移学习、检测和测试，更新日期为2020年8月4日。验证8月4日github上面代码可以直接训练。
CVPR2019目标检测方法进展
weixin_36670529的博客
11-16 3845
目标检测是很多计算机视觉应用的基础，比如实例分割、人体关键点提取、人脸识别等，它结合了目标分类和定位两个任务。现代大多数目标检测器的框架是 two-stage，其中目标检测被定义为一个多任务学习问题：1）区分前景物体框与背景并为它们分配适当的类别标签；2）回归一组系数使得最大化检测框和目标框之间的交并比（IoU）或其它指标。最后，通过一个 NMS 过程移除冗余的边界框（对同一目标的重复检测）。本文...
关于深度学习云服务器推荐
weixin_44224583的博客
08-16 1万+
关于深度学习买不起显卡的云服务器网站推荐免费的云服务器免费+付费的云服务器付费的云服务器 自己也是最近才开始接触到机器学习和深度学习，很直观的一个感受就是跑起代码来特别“吃算力”，简单的模型倒还好，而一旦网络结构复杂后，代码跑起来就非常的慢，对于自己这种靠轻薄本度日的人，电脑配置早已跟不上需求。跑起神经网络起来，不仅慢，而且发热非常严重，而且有些人可能是初学者，为了学习这个内容，投资大价钱去买显卡属实有些不太划算，因而就有了今天这一推荐。 免费的云服务器 首先提到免费的云服务器，那肯定是kaggle竞赛官网
YOLOv5 gpu 训练自定义模型 训练
紫蝶侠的博客
09-15 6317
复制一份，比如为path: ../datasets/CHV_dataset # 数据所在目录train: images/train # 训练集图片所在位置（相对于path）val: images/val # 验证集图片所在位置（相对于path）test: # 测试集图片所在位置（相对于path）（可选）# 类别nc: 6 # 类别数量。
使用云服务器训练自己的模型教程，可白嫖的深度学习服务器推荐
weixin_53895623的博客
06-28 2528
深度学习云服务器环境配置
使用yolov5训练模型
热门推荐
nanfang122的博客
01-03 1万+
YOLOV5训练自己的模型YOLOv5的介绍使用预训练模型训练模型过程自己整 YOLOv5的介绍 YOLOv5(You Only Look Once)是由 UitralyticsLLC公司发布的一种单阶段目标检测算 法，YOLOv5 相比YOLOv4 而言，在检测平均精度降低不多的基础上，具有均值权重文件更 小，训练时间和推理速度更短的特点 YOLOv5下载地址 使用预训练模型 下载后我们可以在这里下载一些预训练模型（权重文件） 接下来打开我们的pycharm开始使用模型啦 可以把下载的模型放在根目录下
YOLOv5 目标检测模型预训练及目标跟踪
TuoGroovy的博客
09-20 416
本文将介绍如何使用预训练的 YOLOv5 模型进行目标检测和目标跟踪，并提供相应的源代码示例。如果你想使用其他版本的模型，可以从 ‘yolov5s’ 更改为 ‘yolov5m’、‘yolov5l’ 或 ‘yolov5x’。通过以上代码示例，我们可以使用预训练的 YOLOv5 模型进行目标检测和目标跟踪。你可以根据自己的需求和数据集，调整模型的大小（yolov5s、yolov5m、yolov5l 或 yolov5x）以及相关参数，以获得最佳的检测和跟踪性能。接下来，我们将加载预训练的 YOLOv5 模型。
深度学习服务器
baidu_38961573的博客
10-07 1377
1.登陆与断开 ssh 用户名@服务器 Ctrl+D 2.文件交互 （1）本地文件到服务器： scp 文件名 用户名@服务器:远程路径 （2）服务器文件到本地 scp  用户名@服务器:远程路径:文件名 本地路径 （3）目录交互 scp后加-r  ...
使用YOLOv8在windows上训练自己的模型（GPU）
qq_43037591的博客
08-08 2478
手把手教你训练yolo模型
yolov8是什么
最新发布
03-19
<think>嗯，用户想了解YOLOv8是什么。首先，我需要回忆一下YOLO系列的发展。YOLO是目标检测算法，全称是You Only Look Once，由Joseph Redmon等人提出。YOLOv8应该是Ultralytics公司推出的最新版本，因为之前他们发布了YOLOv5。YOLOv8可能是在v5基础上的改进，可能包括更快的速度、更高的精度或者更好的架构。 接下来，要确认YOLOv8的主要特点。可能需要查阅相关资料，比如官方文档或者技术博客。记得YOLOv8可能引入了新的骨干网络，比如CSP结构或者更高效的模块。另外，训练策略可能有改进，比如数据增强、损失函数优化等。还有，YOLOv8可能支持更多功能，比如实例分割、姿态估计，而不仅仅是目标检测。 用户可能想知道YOLOv8相比之前版本的优势。比如，速度更快，准确率更高，或者更易于使用。同时，应用场景也是重点，比如实时检测、嵌入式设备部署等。需要说明YOLOv8在实际中的用途，比如安防、自动驾驶、工业检测等。 还要注意用户可能的技术背景。如果是开发者，可能需要强调框架的易用性、支持的部署方式；如果是普通用户，可能需要更侧重应用场景和性能优势。同时，要确保回答结构清晰，分点说明核心特点、技术改进和应用场景。 另外，用户提到使用中文回答，要避免专业术语过于晦涩，必要时做解释。比如，骨干网络可以简单解释为“用于提取图像特征的核心结构”。确保语言流畅，信息准确，不遗漏关键点。 最后，检查是否有错误，比如YOLOv8是否确实由Ultralytics发布，以及版本之间的区别是否正确。可能需要确认发布时间和相关技术细节，确保回答的真实可靠。</think>YOLOv8 是由 Ultralytics 公司于 2023 年推出的最新一代目标检测算法，属于 **YOLO（You Only Look Once）** 系列。它继承了 YOLO 系列“单阶段检测”的核心思想（即通过单次前向传播直接预测目标位置和类别），同时在速度、精度和易用性方面进行了全面优化。 --- ### 一、核心特点 1. **高性能** - **精度更高**：通过改进骨干网络（Backbone）和检测头（Head）设计，提升了对小目标和复杂场景的识别能力。 - **速度更快**：优化了模型结构和计算效率，支持实时检测（例如在普通 GPU 上可达 100+ FPS）。 - **轻量化**：提供不同规模的预训练模型（如 YOLOv8n/YOLOv8s/YOLOv8m/YOLOv8l/YOLOv8x），适应从移动端到服务器的多种硬件需求。 2. **功能扩展** - 支持 **目标检测**、**实例分割**、**关键点检测**（如人体姿态估计）和**图像分类** 四大任务。 - 新增对 **OBB（Oriented Bounding Boxes）** 的支持，可检测旋转物体（适用于遥感图像、文字检测等场景）。 3. **易用性** - 提供简洁的 Python API，仅需几行代码即可完成训练和推理。 - 兼容多种部署方式（ONNX、TensorRT、CoreML 等），便于工业落地。 --- ### 二、关键技术改进 1. **骨干网络优化** 采用 **C2f 模块**（跨阶段特征融合结构），替代了 YOLOv5 的 C3 模块，增强了多尺度特征提取能力。 2. **无锚框（Anchor-Free）设计** 摒弃了传统的锚框（Anchor）机制，直接预测目标的中心点和宽高，简化了模型并减少了超参数调优难度。 3. **损失函数改进** 使用 **Task-Aligned Assigner** 动态分配正负样本，提升分类与定位的一致性。 4. **数据增强策略** 引入 **Mosaic 增强**、**MixUp** 等技术，提升模型泛化能力。 --- ### 三、典型应用场景 - **工业质检**：快速定位产品缺陷 - **自动驾驶**：实时检测行人、车辆、交通标志 - **安防监控**：入侵检测、人脸识别 - **医疗影像**：病灶区域定位 - **农业**：作物生长监测、害虫识别 --- ### 四、与其他版本的对比 | 特性 | YOLOv8 | YOLOv5 | YOLOv7 | |--------------------|---------------------------------|-----------------------|-----------------------| | **任务支持** | 检测/分割/分类/关键点 | 检测/分类 | 检测/分类 | | **Anchor-Free** | ✔️ | ❌ | ✔️ | | **部署友好性** | ONNX/TensorRT 支持更完善 | 较好 | 一般 | | **训练效率** | 更快的收敛速度 | 中等 | 较快 | --- ### 五、学习与使用建议 1. **快速上手** 官方 GitHub 仓库（https://github.com/ultralytics/ultralytics）提供了详细的文档和示例代码。 2. **训练自定义数据集** ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练模型 model.train(data='coco128.yaml', epochs=100) # 开始训练 ``` 3. **部署优化** 建议导出为 ONNX 格式后，使用 TensorRT 加速以提升推理速度。 --- 如果需要更深入的技术细节（如模型结构图、消融实验数据等），可以进一步补充说明！ 🚀
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