引子2024年9月30日，Ultralytics在其活动YOLOVision中正式发布了YOLOv11。YOLOv11是由位于美国和西班牙的Ultralytics团队开发的YOLO的最新版本。几个月前YOLOv10发布（感兴趣的童鞋可以移步https://blog.csdn.net/zzq1989_/article/details/139408779?spm=1001.2014.3001.5502），这才

YOLOv8https://docs.ultralytics.com/IntroducingUltralyticsYOLOv8,thelatestversionoftheacclaimedreal-timeobjectdetectionandimagesegmentationmodel.YOLOv8isbuiltoncutting-edgeadvancementsindeeplearningandcomputervision,offering

参考Yolov中文文档yolov8_wpf_example（简单搜索到的一个示例程序）本文源码【下载】环境软件/系统版本说明WindowsWindows10专业版22H219045.4170MicrosoftVisualStudioMicrosoftVisualStudioCommunity2022(64位)-17.6.5Microsoft.NetSD

今天把模型部署到app上        

前端：<imgid="video"width="640"height="480"ref="video"></img>调用方法：startCamera(){varvideo1=document.getElementById("video");video1.src="http://localhost:8080/api/webcam/"}

yolov安全帽佩戴检测，目标检测，附带可视化界面。原创文章，转载请说明出处，资料来源：http://imgcs.cn/5c/710016154111.html

官网：HowtoUseYOLOwithZED|Stereolabs（说的尼玛一点也不清楚）参考文档：https://blog.csdn.net/m0_62114628/article/details/124356097?utm_source=app&app_version=5.

  原始的*.weigths是由darknet训练的（目前也存在tensorflow和其它库的改写版本，这里不做介绍），AlexeyAB版的darknet（​​https://github.com/AlexeyAB/darkne

前言 与传统的两段pipeline不同，论文提出了在一段检测之后再进行区域级的选择，避免了处理大量低质量的候选区域。此外，还构建了一个新的模块来评估目标帧与参考帧之间的关系，