YOLO系列算法俯视视角下舰船目标检测数据集和模型YOLO系列算法俯视视角下舰船目标检测YOLO系列算法俯视视角下舰船目标检测可视化结果数据集和模型数据和模型下载：YOLOv6俯视视角下舰船目标检测+训练好的舰船目标检测模型+舰船目标检测数据YOLOv7俯视视角下舰船目标检测+训练好的舰船目标检测模型+舰船目标检测数据YOLOv8俯视视角下舰船目标检测+训练好的舰船目标检测模型+舰船目标检测数据集Yolov3俯视视角下舰船目标检测+训练好的舰船目标检测模型+舰船目标检测数据集yolov5俯视视角下舰船目标检测+训练好的舰船目标检测模型+舰船目标检测数据集+pyqt界面yolov5俯视视角下舰船
参考文档：https://ruhyadi.github.io/project/computer-vision/yolo3d/代码：https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning本次分享将会从以下四个方面展开：物体检测模型中的算法选择单目摄像头下的物体检测神经网络训练预测参数的设计模型训练与距离测算1.物体检测模型中的算法选择物体检测（ObjectDetection）是无人车感知的核心问题，要求我们对不同的传感器（如图中覆盖不同观测范围FOV的无人车传感器）设计不同的算法，去准确检测出障碍物。例如在Apollo中，为3D点云而设计的的CNN-SEG深度学习
文章目录1.安装启用WebDAV2.安装cpolar3.配置公网访问地址4.公网测试连接5.固定连接公网地址6.使用固定地址测试连接本文主要介绍如何在群辉中开启WebDav服务，并结合cpolar内网穿透工具生成的公网地址，通过移动客户端ES文件浏览器即可实现移动设备远程访问本地NAS文件，下面介绍步骤。1.安装启用WebDAV在群晖套件中心,我们搜索webdav,找到且点击安装套件(如已安装可以忽略这一步)然后打开webdav,启用http访问,这里我们记住端口号是50052.安装cpolarcpolar群晖套件下载地址：https://www.cpolar.com/synology-cpo
YOLO(YouOnlyLookOnce)声名显赫，是检测领域一个基于回归思想的算法，已经成为机器人、无人驾驶汽车和视频监控应用的核心实时物体检测系统。目前已经从yolov1更新到了yolov8，本文参考网上的资料，对yolo各个版本进行一次全新的梳理总结。1.yolov1核心思想:把整张图片作为网络的输入，直接在输出层对bbox的位置和类别进行回归预测。 如图，yolo把整图分为个格子， 每个格子负责预测个边框，每个边框有5个属性和C个类别概率，所以输出为的张量，最后用NMS去除重复的检测结果。网络的输出搞清楚了，最重要的要清楚损失函数，即怎么训练，才能从原理上理解Yolo的思想。完整的损失
version:'3.7'services:nas-tools:container_name:nas-toolshostname:nas-toolsimage:diluka/nas-tools:2.9.1ports:-"3000:3000"volumes:-/share/CACHEDEV1_DATA/Container/nastools:/config-/share/CACHEDEV3_DATA/Video:/mediaenvironment:-PUID=1000-PGID=100-UMASK=000-NASTOOL_AUTO_UPDATE=falserestart:unless-stoppe
💡💡💡本文摘要：一种基于YOLO改进的高效且轻量级的表面缺陷检测，在NEU-DET和GC10-DET任务中涨点明显目录1.轻量且高效的YOLO1.1SCRB介绍1.1.1 ScConv介绍 1.2 GSConvns 1.3 od_mobilenetv2_0501.4 对应yaml2.实验结果3.源码获取1.轻量且高效的YOLO轻量且高效的YOLO网络结构1.1SCRB介绍 其实ScConv和Bottleneck的基础上，和C3进行结合。1.1.1 ScConv介绍原文链接：Yolov8引入CVPR2023SCConv：空间和通道重建卷积，即插即用，助力检测_scconv2023-CSDN博客
文章目录摘要视频教程1.环境搭建2.测试局域网访问3.内网穿透3.1ubuntu本地安装cpolar3.2创建隧道3.3测试公网访问4配置固定http公网地址4.1保留一个二级子域名4.1配置固定二级子域名4.3测试访问公网固定二级子域名转载自内网穿透工具的文章：使用Nextcloud搭建私人云盘，并内网穿透实现公网远程访问摘要Nextcloud,它是ownCloud的一个分支,是一个文件共享服务器,允许您将个人内容(如文档和图片)存储在一个集中的位置,就像Dropbox一样。与Nextcloud的不同之处在于,它的所有功能都是开源的。它还将敏感数据的控制和安全返回给您,从而消除了对第三方云托
Python实现Labelme的Json标注文件与YOLO格式的TXT标注文件相互转换前言前提条件相关介绍实验环境Labelme的Json标注文件与YOLO格式的TXT标注文件相互转换convert_labelme_json_to_txtjsons/000000000009.json代码实现输出结果labels/000000000009.txtconvert_txt_to_labelme_jsonlabels/000000000009.txt代码实现输出结果jsons/000000000009.json参考前言由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。更多精彩内容，可点击进入Python日
目录前言几个高频面试题目计算机视觉中常见的错误及解决方案1.翻转图像和关键点
前言 经过上一期的开篇介绍，我们知道YOLO之父Redmon在twitter正式宣布退出cv界，大家都以为YOLO系列就此终结的时候，天空一声巨响，YOLOv4闪亮登场！v4作者是AlexeyAB大神，虽然换人了，但论文中给出的测试结果依然保留YOLO系列的血统：保持相对较高的mAP的同时，大大降低计算量，可谓是学术成果在工业应用的典范，至于实际使用如何，还需要时间的进一步检验。 YOLOv4的论文是我读文献以来最不“爽”的一篇，YOLOv4像一个“缝合怪”，几乎没有提出什么创新性的东西，其实是一个结合了大量前人研究技术，加以组合并进行适当创新的算法，实现了速度和精度的完美平衡。里
