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RSS订阅原创 YOLO 模型 ONNX 导出与跨平台部署流程
本文介绍了YOLO模型ONNX导出与跨平台部署流程。首先使用YOLO框架自带的导出脚本将.pt模型转换为ONNX格式。预处理阶段通过等比缩放、填充正方形、通道转换和归一化处理输入图像。ONNX推理环节调用ONNX Runtime进行预测，输出检测结果。后处理步骤过滤低置信度检测框，并通过坐标转换将结果映射回原始图像。最后展示了完整的调用示例，包括预处理、推理、结果判断和检测框绘制。该流程实现了YOLO模型的跨平台部署能力。
2025-07-08 19:06:47
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原创 YOLO数据增强
扩展数据集：通过创建现有图像的变体，可以有效增加训练数据集的规模，而无需收集新数据。减少过度拟合：通过在训练数据中引入可变性，模型不太可能记住特定的图像特征。增强性能：经过适当增强训练的模型在验证集和测试集上通常能获得更高的准确性。提高泛化能力：模型学会在各种条件下识别物体，使其在实际应用中更加稳健。YOLO除了模型训练，也提供了数据增强方法。YOLO配置文件中给出了所有参数。
2025-06-13 15:30:38
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原创 目标检测（Object Detection）技术综述
目标检测技术经历了从传统手工特征到深度学习的跨越式发展，当前主流方法在精度与速度上已达到较高水平。然而，小目标检测、开放词汇扩展、边缘部署等挑战仍需进一步突破。随着Transformer、自监督学习等新技术的引入，目标检测将在更多复杂场景中发挥关键作用。的技术综述，涵盖其发展历史、核心方法、评价指标、应用场景及未来趋势。内容整合自知识库中的多篇文献和技术资料，旨在提供全面的概述。目标检测是计算机视觉的基本任务之一，旨在识别图像或视频中的物体类别并定位其位置（通常用边界框表示）。
2025-05-09 09:23:42
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原创 使用YOLO进行目标检测
当目标类别不在 COCO 数据集中时（如检测工业零件、特定品牌logo、农作物病害等），必须使用自定义数据集训练模型。示例：工业质检：检测产品表面的微小缺陷（如划痕、裂纹）。医疗影像：检测 X 光片中的特定病灶（如肺结节）。农业：识别作物上的病虫害（如稻瘟病、蚜虫）。准备数据集数据需要按照YOLOv8要求的目录存放└── train└── test└── valid标注工具： 生成 .txt 标注文件。2. 修改配置文件推荐使用绝对路径，会避免很多问题。
2025-05-08 15:25:16
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原创 Games103 作业四 浅水模拟
Shallow Water Equation（浅水方程）模型是流体动力学中的经典简化模型，广泛应用于水面波动模拟（如海洋、湖泊、洪水演进），在计算机图形学中常用于实时水体效果。
2025-03-11 16:04:16
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原创 Games103 作业二 基于Position-Based Dynamics的布料模拟
Position-Based Dynamics (PBD) 是一种用于物理模拟的方法，特别适用于实时的软体、布料、流体等模拟。与传统的基于力的方法不同，PBD直接操作物体的位置来满足一组约束条件，而不是通过求解复杂的微分方程来计算加速度和速度。
2025-03-07 17:29:03
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原创 Games103作业二 布料模拟
在基于弹簧质点系统的布料模拟中，我们利用一系列相互连接的质点和弹簧来近似模拟布料的行为。每个质点代表布料的一个顶点，而每条边则被视为一根弹簧，这些弹簧遵循胡克定律（即力与伸长量成正比），从而维持布料的形状和弹性。每个顶点所受的合力是所有作用在其上的力的总和，包括但不限于：内部力：来自连接该顶点与其他质点的弹簧的作用力（如下图公式）。外部力：例如重力、风力等环境因素。约束力：确保质点遵守特定物理规则（比如不可穿透性）所需的力。
2025-03-06 16:06:19
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原创 Games103 作业一刚体碰撞模拟
有向距离场函数（Signed Distance Function）来做碰撞检测，\phi(x) < 0 时 检测到碰撞。对于无限大平面来说，我们通过计算平均碰撞点的冲量来更新质心点的速度状态。然后根据线速度和角速度来更新位置和旋转（四元数）。兔子模型的位置和旋转可以通过transform 组件获取和更新。同时，v和w乘以一个阻力因子来近似空气阻力效应。除此外还有一种情况会改变速度，就是发生碰撞，这一部分留在后面。当兔子被发射出去，它的位置和速度会根据牛顿第二定律更新。当按下l键，给予初速度，发射兔子。
2025-03-04 00:37:04
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原创 偏振光的描述：stokes参量（一）
偏振光的描述：stokes参量（一）对于一束完全偏振辐射（椭圆偏振波），如何描述其偏振状态？圆偏振波和线偏振波都是椭圆偏振波的特例。如下图所示为一椭圆偏振波，由屏幕内向屏幕外传播。该波的瞬时场强可以表示为 E=E1+E2\boldsymbol{E}=\boldsymbol{E_1}+\boldsymbol{E_2}E=E1+E2E1(t)=e1a1cos(ωt−δ1)\boldsymbol{E_1}(t)=\boldsymbol{e_1}{a_1}cos(\omega t-\delta_1)E
2022-05-07 16:32:48
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原创 天球坐标系统
天球坐标系统赤道坐标系ICRS坐标系 (国际天球参考系统)银心坐标系FK4坐标系FK5坐标系坐标系的转换-astropy.coordinates银心坐标系转换为FK5>>> import astropy.units as u>>> from astropy.coordinates import SkyCoord>>> gc = SkyCoord(l=0*u.degree, b=45*u.degree, frame='galactic'
2022-05-05 19:33:45
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原创 CNN输入不同尺寸图片的处理
由于CCN中全连接层对于输入的图片的尺寸有限制，因此对于不同尺寸的图片要做相关处理。常见的操作有resize or crop or padding虽然简单粗暴，但是有效。但是这个也要因任务而异，比如普通的图像分类问题，resize一下可能无碍，然而物体检测时物体发生了形变，可能就会很影响效果，这时候需要使用更加精细的resize手段。或者你可以crop特定位置的图像区域，这样需要一定的额外算法或者人工的辅助，操作起来不如resize。SPP(Spatial Pyramid Pooling 空间
2020-06-28 15:57:59
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使用python脚本一键提取pdf中嵌入的所有图片
2025-05-14
空空如也
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