使用bat文件启动深度学习目标检测python文件

最新推荐文章于 2025-06-14 13:18:02 发布
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分类专栏： 吃肉原创100 文章标签： python 深度学习
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call conda activate yolov8
g:
cd \bsh\yolov8\
python xcblvguan\addAlarm.py
pause
基于深度学习YOLOv11的危险物品检测系统
m0_52343631的博客
02-13 409
YOLO（You Only Look Once）系列模型是一种端到端的目标检测算法，它的特点是通过单一的网络结构同时完成目标检测任务中的分类和定位。YOLOv11是YOLO系列的最新版本，继承了YOLOv5的高效性，并在精度和速度上有所优化。实时性：YOLOv11采用了轻量化的网络结构，可以处理高分辨率图像并输出快速结果。高精度：通过更深的网络结构和更优化的损失函数，YOLOv11能在复杂场景中提供高精度的检测结果。通用性：YOLOv11适用于多个目标检测任务，包括物体识别、行人检测、车牌识别等。
基于深度学习YOLOv11的田间杂草检测系统
m0_52343631的博客
02-13 271
YOLOv11（You Only Look Once）是YOLO系列中的最新版本，它采用了基于卷积神经网络（CNN）的结构，能够高效地进行目标检测任务。端到端训练：YOLOv11可以在同一网络中同时完成目标的定位和分类任务，避免了传统方法中的多个步骤。实时性强：由于YOLOv11采用了创新的网络结构，具有更高的推理速度，可以实现实时目标检测，适用于视频流处理。高精度和高效率：通过不断优化网络架构，YOLOv11在多个目标检测任务上都取得了较好的性能，能够处理不同尺寸的目标。适应性强。
关于深度学习批量处理的一些小Tips（python）
yumyxixixi的博客
08-13 951
一些深度学习的懒人小妙招
深度学习目标检测YOLOV5的主要过程梳理和工程部署的具体手段
xiaochuideai的博客
03-07 1309
此篇文章作为制定YOLOV5从数据制作到实现工程部署的标准流程的前置内容，后续会更新更加详细和以具体工程需求为基础的实操流程说明。
YOLOv8 DeepSORT实现智能交通监控-改进yolo单目测距及速度测量-流量计数 深度学习目标检测
02-23 952
它基于YOLOv8，通过加入DeepSORT算法实现目标跟踪，同时还改进了YOLOv8的单目测距及速度测量技术和流量计数功能。该系统可以通过摄像头或视频源实时捕获图像，并自动检测和跟踪交通中的车辆、行人等目标。在检测到目标后，系统会根据目标在图像上的大小进行单目测距，推算出目标与摄像头之间的距离。同时，系统还可以根据目标的运动轨迹和时间间隔计算出目标的速度。这些测量数据可以为交通管理提供有用的参考信息。
基于yolov5的目标检测和模型训练（Miniconda3+PyTorch+Pycharm+实战项目——装甲板识别）
Quinton的博客
01-09 9872
目录 1.Miniconda 2.yolov5项目源码 1.环境配置和源码获取 1.Miniconda 首先使用MIniconda新建一个环境，使用Anaconda也可以，但推荐使用Miniconda，MIniconda更加轻便，只有必要的依赖项，没有冗余的库包。 MIniconda官网：Miniconda — Conda documentation Miniconda清华镜像：Index of /anaconda/miniconda/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Ope
【不正经操作】百度深度学习框架paddlepaddle本地运行-Python环境配置笔记
记录我的学习历程
11-08 2880
百度深度学习框架PaddlePaddle是一个支持深度学习和机器学习的开源框架。它由百度公司于2016年开发并发布，现在已经成为中国最受欢迎的深度学习框架之一，并且在国际上也获得了不少关注。
YOLOv5进阶 | 利用PyQt搭建YOLOv5目标检测系统（附可视化界面+功能介绍+源代码）
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【CV】第 10 章：使用 R-CNN、SSD 和 R-FCN 进行目标检测
sikh_0529的博客
11-03 696
学习的一些关键概念包括如何使用 Google Cloud 评估对象检测器、如何使用labelImg创建注释文件、如何将 Google Drive 链接到 Google Colab 笔记本以读取文件、如何生成 TensorFlowtfRecord文件.xml和.jpg文件，如何开始训练过程并在训练期间监控读数，如何创建 TensorBoard 以观察训练准确性，如何在训练后保存模型，以及如何使用保存的模型进行推理。在本章中，我们将使用 R-FCN 训练我们的自定义模型，并将最终结果与其他模型进行比较。
数据集-目标检测系列- 划艇 小船 检测数据集 canoe ＞＞ DataBall
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填完坑，配置好并写完bat的caffe深度学习
05-07
标题中的“填完坑，配置好并写完bat的caffe深度学习”意味着本文将涵盖在Windows环境下使用Caffe进行深度学习的全过程，包括解决安装和配置过程中遇到的问题以及编写批处理脚本（bat文件）来简化操作。Caffe是一款...
数据集-目标检测系列- 蛋糕 检测数据集 cake ＞＞ DataBall
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蛋糕检测数据集是专门为深度学习目标检测任务而设计的数据集，其主要目的是帮助研究者和开发者在计算机视觉领域进行模型的训练和测试。该数据集遵循目标检测领域中常用的标注格式XML，使得数据集可以适用于多种目标...
Seaborn入门到上头：让数据可视化变成享受的艺术（附防秃指南）
kernelcraft的博客
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这个基于Matplotlib的统计绘图库，简直就是数据分析师的时尚造型师。悄悄说个骚操作：先用Seaborn画基础图，再用Matplotlib微调细节，效率颜值两不误！（重要的事情说三遍！）Matplotlib是必须的！Matplotlib是必须的！Matplotlib是必须的！最后送大家一句Seaborn哲学：如果一个图需要超过5句代码，那肯定有更优雅的写法！Seaborn是高级封装，Matplotlib是底层引擎。对角线放直方图，上半部分散点图，下半部分密度图——这才是探索数据关系的正确姿势！
Python测试框架库之pytest使用详解
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06-13 699
pytest作为Python测试领域的领先框架，以其简洁的语法、强大的功能和丰富的生态系统赢得了广泛认可。从基础的单元测试到复杂的集成测试，pytest都能提供优雅的解决方案。其fixture机制、参数化测试和灵活的配置选项，使得测试代码的编写和维护变得更加高效。
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06-13 742
更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。在基于策略的方法中，我们的目标是直接优化策略，而无需使用价值函数。更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。
Python 抽象基类中的 subclasshook 方法解析
钢铁男儿
06-10 824
方法为 Python 抽象基类识别虚拟子类提供了便利，但在自定义抽象基类时，要谨慎使用该方法，优先考虑继承和注册的方式来保证代码的可靠性。
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全部中区分运行和结束。
预训练模型 CBAM注意力
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在更理想的情况下，如果能让 attention 图的值都趋近于 sigmoid 函数的反函数中对应输出为1的值，那么CBAM就近似于一个“直通车”(x * 1 = x)，网络可以选择“忽略”它。给专家（预训练层） 设置一个极低的学习率（比如1e-5），告诉他们：“你们基本保持现状，只需要根据实习生的表现做一些微小的调整即可。但是你要注意，最后的卷积形式是 卷积--激活--池化--全连接，如果你放置前全连接前的话，cbam中的空间注意力会完全失效，因为此时空间维度不存在了，失去了寻找空间相关性的能力。
大规模异步新闻爬虫的分布式实现
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m0_73177400的博客
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所有内容都是来源于这个我们所说的cs模式就是custom和sever模式爬虫Server，负责管理所有URL（即，爬虫客户端的下载任务）的状态，通过我们前面介绍的UrlPool（网址池）进行管理。还不知道UrlPool的同学可以搜索我们前面的文章，或者到《猿人学网站》上去看“Python爬虫教程”找到UrlPool的讲解。Server提供接口给Clients，以便它们获取URL和提交URL。爬虫Client，负责URL的下载、网页的解析以及存储等各种。
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