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RT-DETRv2TensorRTC++部署详解概述随着深度学习技术的发展，目标检测算法在各种应用场景下展现出了卓越的表现。RT-DETRv2（Real-TimeDetectionTransformerv2）作为一款高效的实时目标检测模型，其结合了Transformer架构的优势与传统卷积神经网络（CNNs）的速度，为开发者提供了在

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目录项目介绍代码下载与环境配置使用自动标注导入自己模型标注效果展示官方连接：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling如果打不开官方连接可以直接下载上方☝我的文件夹。项目介绍    此项目是用于数据方面的标注工具，其包含目标检测、关键点检测、文字

前言近期有粉丝私信，不知道如何训练某讯系点选验证码，之前星球群也有不少粉丝讨论相关问题，为满足粉丝们的需求，本文将对这型验证码的训练进行讲解，文末可以下载相关的工具，包括文章配套标注工具+文章配套训练代码+部分学习数据集（少量类目，仅供学习使用，不设计成品）+六宫格推理比

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首先在这里感谢一下这位大佬：学不会电磁场的个人空间-学不会电磁场个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)这里使用的代码是从手把手教你使用c++部署yolov5模型，opencv推理onnx模型_哔哩哔哩_bilibili处来的我这里只记录下更换成自己的模型的应用以及提供一份全注释的版本这里是链

1.ONNXRUNTIME介绍        ONNX格式模型部署兼容性最强的框架ONNXRUNTIME，基本上不会有算子不支持跟不兼容的情况出现，只要能导出ONNX格式模型，它基本上都能成功加载，成功推理。虽然在CPU速度不及OpenVINO、GPU上速度不及TensorRT，但是胜在兼容性强，支持不同硬件上推理部署

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1.安装yolov8#InstalltherequiredpackageforYOLOv8pipinstallultralytics 2.模型转换fromultralyticsimportYOLO#LoadtheYOLOv8modelmodel=YOLO("yolov8n.pt")#ExportthemodeltoONNXformatmodel.export(format="onnx")#

  pipinstallonnxcoremltoolsonnx-simplifier 3.使用onnx-simplier简化模型python-monnxsimbest.onnxbest-sim.onnx #coding=utf-8importcv2importnumpyasnpimportonnxruntimeimporttorchimporttorchvisionimporttimeimportrandomfromutil

这是一个完整的例子。使用预训练的resnet50模型，经过tvm优化调整，target=llvm，在cpu上进行推理。最后打印结果是1这个索引代表goldfish importonnxfromtvm.contrib.downloadimportdownload_testdatafromPILimportImageimportnumpyasnpimporttvm.relayasrel

Yolov8源码解析（十三）comments:truedescription:DiveintoourguideonYOLOv8'sintegrationwithKaggle.FindoutwhatKaggleis,itskeyfeatures,andhowtotrainaYOLOv8modelusingtheintegration.keywords:WhatisKaggle,WhatisKaggleUsedFor,

本文围绕图文跨模态检索展开研究，采用Chinese-CLIP预训练模型，对电商图文数据进行训练。该系统具有“以文搜图”、“以图搜文”和“以图搜图”三个功能，能够显著提升用户体验，增强消费者的购买意愿，同时，还能为电商平台的企业和商家提供宝贵的建议，推动电子商务行业的进步。本项目包

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提示：文章目录前言1手动下载模型至软件默认读取路径2加载自定义模型假设你已有模型（.pth），如何进行导出安装导出工具导出你的模型，在标注软件中加载模型打开软件，加载‘自定义’模型。并选择上面提到的配置文件X-anylabeling源码安装过程中遇到的问题GPU环境问题opencv

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