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RSS订阅原创 计算机视觉：基于遥感与YOLO的广域地物调查的方法分享
本文提出了一种改进的YOLOv8模型用于检测河北省农村地区的大棚和典型建筑物。主要贡献包括：1)构建了GH-RB数据集；2)改进了YOLOv8的上采样和损失函数。该研究为遥感目标检测提供了新方法，相关成果发表于Remote Sensing期刊(2025,17(11):1883)。
2025-09-30 12:37:50
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原创 计算机视觉：基于YOLO的滑坡精准识别的方法分享（含MSTA-YOLO核心代码复现）
本研究提出了一种用于遥感图像滑坡检测的MSTA-YOLO模型，其核心创新包括：1)设计了多尺度特征提取的注意力机制RFA，通过ECA模块和分支结构实现特征增强；2)改进了损失函数和模型结构。RFA模块包含三个分支进行多尺度特征提取，并引入注意力机制优化特征融合。实验代码展示了RFA的实现细节，包括基础卷积模块、ECA注意力机制以及多分支特征提取结构，为遥感图像中的滑坡检测提供了新的技术方案。
2025-09-30 12:23:56
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原创 新手从0自学深度的学习感悟
再到后来，随着眼界的不断扩展，熟悉了各个改进机制和设计方法，当然也试图提出一些自己的模块，但是这对于我来说依然比较困难：其一，一些不太合理的写法会十分消耗计算资源（很多时候自己很难去对这些写法进行优化），其二，对于一些较大型的模块设计上手难度十分大，且前人的工作十分优秀，这对应我来说具有很大的挑战性。第一个坎在这里，记得当时yolov5足足配了两个月的环境，可能是与原有的一些配置冲突导致的，当时只初步接触了python，代码能力不强，对于深度学习的原理基本没什么认识，所以当时在这里耗费了极大的时间。
2025-01-06 03:18:48
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原创 DOTA数据集的处理（图片切割，转换为YOLO格式全流程）
GSD（Ground Sample Distance）表示地面采样距离，即图像中每个像素所代表的实际地面面积的大小。这里的0.146343590398米/像素意味着图像中的一个像素对应地面上大约0.146米的距离。：前八个数代表从目标框左上角开始的(x,y）坐标，沿顺时针方向的四点坐标，目的：将DOTA数据集处理为YOLO模型可以进行训练的形式。为类别，后面紧跟的一个数字代表检测的难易程度。：这表示图像的来源是Google Earth。就此完成处理的全部流程！
2024-10-14 20:32:18
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原创 蓝桥杯刷题实记（基础版）
在刷相关的题目时，我选择了一些自认为比较有趣的题目，以供大家一同交流学习。一、给定一个长度为n的数列，将这个数列按从小到大的顺序排列。1<=n<=200输入格式第一行为一个整数n。第二行包含n个整数，为待排序的数，每个整数的绝对值小于10000。输出格式输出一行，按从小到大的顺序输出排序后的数列。样例输入58 3 6 4 9样例输出3 4 6 8 9二、给定n个十六进制正整数，输出它们对应的八进制数。
2024-01-30 19:30:47
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原创 CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use ‘conda activate‘.
对于Windows用户，右键点击“计算机”图标，选择“属性”，然后点击“高级系统设置”。在“系统属性”窗口中，点击“环境变量”按钮。在“系统变量”部分，找到名为“Path”的变量，双击它。在“编辑环境变量”窗口中，点击“新建”，然后输入conda的路径（例如：C:\Users\用户名\Anaconda3\Scripts）。点击“确定”保存更改。打开终端（Windows用户可以使用命令提示符或PowerShell，Mac和Linux用户可以使用终端）。将上述命令中的“用户名”替换为你的用户名。
2023-12-09 05:41:28
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原创 数据集中labelTXT和yolo_labels在使用中怎么做
在处理数据集时，通常需要将原始的标签文件（如labelTXT）转换为YOLO格式的标签文件（如yolo_labels）。首先，确保已经安装了Python和所需的库。在这个例子中，我们将使用Pandas库来处理数据。的yolo_labels文件。请确保将文件名替换为实际的文件名。的labelTXT文件转换为名为。
2023-12-09 05:36:24
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原创 在调用5-7.0版本的yolov5的时候non_max_suppression()函数总是出现问题，解决方案：
如果您已经正确地传递了这些参数，但仍然遇到问题，那么您可以尝试调整threshold和max_output_size的值。另外，如果您使用的是GPU进行推理，请确保您的CUDA版本与yolov5的要求相匹配。如果不匹配，可能会导致non_max_suppression()函数出现问题。在调用5-7.0版本的yolov5时，non_max_suppression()函数出现问题可能是由于输入的参数不匹配或者阈值设置不合适导致的。首先，请确保您正确地传递了参数给non_max_suppression()函数。
2023-12-09 05:26:19
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原创 validate变量是一个布尔值（bool），而不是一个具有run方法的对象。你需要检查validate变量的定义和赋值，确保它是一个具有run方法的对象。如何确保它是一个具有run方法的对象?
要确保validate变量是一个具有run方法的对象，你可以使用Python的内置函数。来检查对象是否具有某个属性或方法。
2023-12-09 05:22:01
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原创 validate变量不具有run方法，如何需要处理
检查代码逻辑：确保在调用validate的run方法之前，已经正确地初始化了validate对象，并且确保validate对象是正确的类型。如果validate变量不具有run方法，你需要根据具体需求进行处理。使用异常处理：可以使用try-except语句来捕获异常，并在异常发生时进行适当的处理。
2023-12-09 05:17:41
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原创 from scipy.constants._codata import val
是 SciPy 库中的一个模块，它提供了许多物理和数学常数的定义。请注意，具体的用法可能因你的需求而有所不同，你可以根据需要调用。是该模块中的一个子模块，其中包含了一些常数值的定义。函数可能是一个用于获取特定常数值的函数。函数并传递相应的参数，可以获取到所需的常数值。然后，我们将结果打印出来。函数并传递不同的参数来获取其他常数值。以下是一个示例代码，演示如何使用。是一个导入语句，用于从。在上述示例中，我们导入了。函数，并通过传递参数。
2023-12-09 05:10:41
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原创 AttributeError: module ‘torch‘ has no attribute ‘_C‘
这个错误表明你正在尝试访问torch模块的一个不存在的属性'_C'。这可能是因为你使用的PyTorch版本与你的代码不兼容。请检查你的PyTorch版本，并确保它与你的项目要求的版本一致。如果你的PyTorch版本过低，你可以尝试升级到最新版本。如果问题仍然存在，你可能需要检查你的代码，确保你没有错误地引用了不存在的属性。
2023-12-09 05:05:08
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原创 CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url
这个错误表明在尝试从Anaconda仓库下载软件包时，连接失败。这个是博主在尝试训练YOLO系列时遇到的问题，如有错误之处，还请大佬批评指正。接下来，打开命令行，导航到下载的文件所在的目录，然后运行以下命令（将。如果问题仍然存在，可以尝试手动下载所需的软件包，然后使用。，找到你需要的软件包，然后下载对应的。
2023-12-09 04:58:40
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YOLO环境配置文件 -深度学习Ultralytics项目依赖包管理：基于requirements.txt的Python库配置与优化
2025-04-19
DOTAv1.5数据集（包含YOLO格式处理后的数据集）
2024-12-24
空空如也
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