yolo学习

原创 已于 2022-09-15 14:49:38 修改 · 669 阅读 · 1 ·
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#人工智能

于 2022-09-14 22:49:39 首次发布
该博客介绍了使用YOLOv5进行手势识别，并将其转化为emoji表情的过程。在实践中遇到了'Upsample'对象没有'recompute_scale_factor'属性的错误，讨论了该问题的解决方案。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

酒村倦客
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YOLO学习路线：从入门到精通
2501_91624122的博客
04-16 1173
YOLO是一种one-stage目标检测算法，通过单次前向传播即可完成目标的定位和分类。YOLO系列算法不断优化和改进，从YOLOv1到最新的YOLOv8，性能和效率不断提升。使用YOLO算法训练自定义数据集是目标检测中的一个重要任务。你可以使用YOLOv5或YOLOv8的开源代码，结合自己的数据集进行训练。# 安装YOLOv5!%cd yolov5!# 训练自定义数据集!
YOLO 入门合集 （YOLO学习笔记）
weixin_53159002的博客
06-28 3728
找到小标题Modes点击进入，在页面中下拉找到相关的介绍，这段英文以及左侧的列表就代表了YOLO的几大功能模块。训练模式：在自定义或预加载的数据集上微调您的模型。（训练模型）Val模式：用于验证模型性能的训练后检查点。（验证模型）预测模式：释放模型对真实世界数据的预测能力。（运用模型进行预测）导出模式：以各种格式准备好模型部署。（模型文件格式转换）跟踪模式：将对象检测模型扩展到实时跟踪应用程序中。（实时预测，多用于视频逐帧分析）基准测试模式：在不同的部署环境中分析模型的速度和准确性。（字面意思）
YOLO学习中的琐碎知识点
weixin_73690807的博客
02-22 1314
yolo学习，共勉
YOLO学习路线——从入门原理到实战部署，一步步掌握目标检测“速度王者”
OpenCVtuxiang的博客
05-24 1186
YOLO目标检测学习路线指南：从基础到实战部署，掌握YOLO系列算法核心要点。建议学习路径：1）夯实CNN与目标检测基础；2）理解YOLO各版本演进特点；3）实战训练（数据准备→模型优化）；4）工程部署（本地/移动端应用）；5）进阶方向（多目标跟踪等）。提供完整学习资源清单，包含官方论文、GitHub项目及视频教程，帮助开发者快速掌握这一高效实用的目标检测技术。
【深度学习】YOLO学习
个人笔记仅供本人查阅参考
11-21 2271
深度剖析YOLO系列的原理
YOLO 学习总结
MT2048的博客
12-07 7026
YOLO，you know? 1. 前言 YOLOv1 早已过时，但历史总是重要的，为了完整性，还是记录之前学习的基础，以便总结改进算法时能清晰的定位改进点，学习优化的思想。 此外在深度学习之前，目标检测领域最好的算法就是 DPM（Deformable parts models），简单提一下： 利用了 SIFT 特征等，通过滑动窗口（sliding window）在图像中提出目标区域，然后 S...
YOLO概述与学习路线
sinat_27413855的博客
10-30 637
截至2024年，YOLO算法已经发展到了至少第五代，甚至有更新的版本如YOLOv8。YOLO（You Only Look Once）系列算法是目标检测领域的重要成果之一，以其快速的检测速度和相对较高的准确性而闻名。在YOLO的不同版本中，确实有一些版本在算法的演进中占据了更重要的地位，成为了里程碑式的存在。
YOLO学习笔记
zzy_pphz的博客
10-02 2041
YOLO学习笔记
YOLO学习笔记（1）:知识储备
qq_63129966的博客
03-06 1725
本文章主要介绍学习YOLO系列算法前的相关知识储备，便于初学者不仅会使用算法，进一步认识算法
YOLO学习目标检测从基础到精通ppt
11-23
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，能够高效地在图像中识别和定位对象。YOLO算法的核心在于它只通过一次观察（即单一神经网络的前向传播）即可预测出边界框和类别概率，使得速度和效率大幅提升。...
YOLO学习资源.txt
11-26
YOLO（You Only Look Once）是...YOLO学习资源丰富多样，涵盖了从基础知识到高级应用的各个方面，适合不同水平的学习者。通过这些资源，学习者可以系统地掌握YOLO，并在实际的项目中应用，提高目标检测的效率和准确性。
yolo学习开发资源.zip
11-24
在本次提供的“yolo学习开发资源.zip”压缩包中，包含了“yolo学习开发资源.pdf”，这很可能是一份集合了上述各种学习资源的文件。文件中可能会详细介绍YOLO的理论基础、架构设计、训练和测试流程，以及如何使用预...
YOLO学习开发资源.zip
12-20
一个全面的YOLO学习开发资源包能够提供从基础到高级的完整学习路径，帮助用户全面掌握YOLO算法，并在各种目标检测任务中发挥其性能。资源包的存在，不仅能够减少开发者从零开始学习的难度，还能加快研究和开发进程，...
均值聚合与PCA：优劣全解析
ZJQ的博客
08-05 19
摘要： 均值聚合与主成分分析（PCA）是两种数据简化方法，适用场景不同。均值聚合优势在于计算简单（基础运算即可）、可解释性强（结果对应原始变量水平）、对数据分布无严格要求，且聚焦“集中趋势”，适合快速整合信息或需直观解释的场景（如绩效评分）。PCA则依赖变量相关性，需先标准化数据以消除量纲影响，核心是提取数据变异方向，适合高维强相关数据降维。两者非替代关系，需根据目标选择：关注整体水平时用均值聚合，探索数据结构时用PCA。 （150字）
使用yolo11训练饮料瓶盖缺陷检测质量检测数据集VOC+YOLO格式1432张5类别步骤和流程
FL1623863129的博客
08-03 732
训练完成后，最佳权重保存路径为：runs/detect/train/weights/best.pt，如果多次运行命令runs/detect/train2,runs/detect/train3文件夹生成只需要到数字最大文件夹查看就可以找到模型。经过上面训练可以使用模型做一步部署，比如使用onnx模型在嵌入式部署，使用engine模型在jetson上deepstream部署，使用torchscript模型可以在C++上部署等等。通过比较不同模型在这些指标上的表现，可以判断哪个模型在实际应用中可能更有效。
Opera浏览器v120.0.5543.128绿色版，集成多重加速引擎，告别卡顿与追踪
midou55com的博客
08-02 494
一、产品概况Opera 诞生于挪威，以“小巧、快速、安全”闻名。该绿色版基于官方最新稳定分支定制，免安装、不写注册表，解压即可运行，适用于 U 盘随身携带或本地无痕使用。二、核心特色极速内核原生 Blink 引擎，启动与页面加载速度优于多数同内核浏览器；精简皮肤与 16×16 图标进一步减少资源占用。高度可定制• 快速拨号：内置可视化定制工具，背景、图标、布局随心调整。• 鼠标手势 + 快捷键：支持自定义，浏览效率倍增。• 界面选项：可隐藏标题栏、一键全屏，打造极简视觉体验。
提升优快云文章在AI大模型的RAG搜索中引用率的综合策略分析,以“微学AI“为例
微学AI的博客
08-01 405
随着大型语言模型（LLM）与检索增强生成RAG技术的普及，AI驱动的搜索与问答正在成为获取技术信息的核心渠道。对于像“微学AI”这样的优快云技术博主而言，其文章能否被这些AI系统有效检索和引用，直接关系到其知识传播的广度、个人品牌的影响力以及潜在的技术领导力。本报告深入剖析了RAG系统的工作原理，并结合传统的搜索引擎优化（SEO）与新兴的AI内容优化策略，为优快云博主提出一套系统性的、可操作的优化方案。报告的核心观点是，创作者需要从“为人类读者写作”进化到“为人类与AI双重读者写作”.
【YOLO系列】YOLOv11详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现
一碗白开水一
08-01 1402
YOLOv11在目标检测领域实现重大突破，通过动态骨干网络(Dyna-Backbone)和FPN++架构，在保持高帧率(≥60FPS)的同时提升小目标检测精度(AP_S提升5.6%)。创新采用CIoU++损失函数和类别平衡Focal Loss，结合Mosaic-Plus数据增强，参数量减少18%至6.5M。实验显示，该模型在COCO数据集上实现更高mAP，特别适合移动端部署，Jetson Xavier平台能耗比优化至3.2W·ms⁻¹，支持目标检测、实例分割等多任务场景。关键创新包括动态深度调整和双向特征金
DDoS 防护的未来趋势AI 如何改变安全行业
最新发布
2301_78078966的博客
08-05 668
​：AI正在重塑DDoS攻防的底层逻辑——攻击者利用AI实现攻击自动化与隐蔽化，防御者则通过AI驱动的动态响应与预测能力重建安全防线。未来安全行业的竞争，本质是AI技术迭代速度与攻防对抗深度的较量。
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