• 2025-01-04毕业项目推荐:基于yolov8/yolov5的草莓病害检测识别系统(python+卷积神经网络)
    文章目录概要一、整体资源介绍技术要点功能展示:功能1支持单张图片识别功能2支持遍历文件夹识别功能3支持识别视频文件功能4支持摄像头识别功能5支持结果文件导出(xls格式)功能6支持切换检测到的目标查看二、数据集三、算法介绍1.YOLOv8概述简介2.YOLOv5概述简
  • 2025-01-03深度学习笔记08-YOLOv5-C3模块实现
    本文实现了YOLVv5-C3模块。文章目录前言一、加载数据1.引入库2.导入数据3.自定义transforms4.查看类别5.划分数据集6.加载数据二、建立模型1.搭建模型2.查看模型详情三、训练模型1.训练函数2.测试函数3.main4.结果可视化5.模型评估总结前言
  • 2024-12-28赋能现代菜田科学种植精准治理,基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建农田种植场景下甜菜杂草智能检测识别系统
    传统的农业种植场景下,甜菜等作物的管理模式通常依赖于大水漫灌和农药喷洒,这种作业方式不仅造成了水资源的严重浪费,还使得病虫害和杂草的治理完全依赖于菜农的经验。随着人工智能(AI)技术的快速发展,越来越多的传统行业开始探索将AI技术引入实际生产过程中,以提高效率、降低成本并实
  • 2024-12-28yolov5及其算法改进
    yolov5及其算法改进1、YOLOV5目标检测简介2、前处理2.1、自适应Anchor计算2.2、自适应计算Anchor的流程如下:2.3、图像自适应3、YOLOV4与YOLOV5的架构区别3.1、SiLU激活函数3.2、CSPBlock结构图3.3、yolov5的spp改进4、正负样本匹配与损失函数4.1、坐标表示4.2、正
  • 2024-12-24YOLOv5 的量化流程及部署方法
    01技术背景YOLOv5是一种高效的目标检测算法,尤其在实时目标检测任务中表现突出。YOLOv5通过三种不同尺度的检测头分别处理大、中、小物体;检测头共包括三个关键任务:边界框回归、类别预测、置信度预测;每个检测头都会逐像素地使用三个Anchor,以帮助算法更准确地预测物体边界。YOL
  • 2024-12-21计算机视觉:YOLO V5目标检测算法模型
    1.YOLOV5模型概述1.1YOLOv5的概念YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测模型,相较于YOLOv4,YOLOv5模型在目标检测精度和速度上都有了显著的提升。YOLOv5模型基于PyTorch开发,利用主干网络、检测头和损失函数等模块,能够实现对图像中多个目标的快速检测和定位。1.2YOLOv5模型
  • 2024-12-20YOLOv5裂缝检测系统,YOLOv5裂缝识别检测,YOLOv5训练自己的裂缝数据集,深度学习裂缝识别
    项目源码+数据集(订阅2024年深度学习专栏获取源码,订阅后私信订阅截图+项目名+邮箱):请订阅下方专栏获取源码https://blog.csdn.net/m0_68036862/category_12294299.html?spm=1001.2014.3001.5482摘要裂缝是结构安全中常见的损伤形式,尤其在道路、桥梁、建筑物等基础设施中,裂
  • 2024-12-20深度学习YOLOv5驾驶疲劳检测,YOLOv5训练自己的驾驶疲劳数据集,yolov5安全驾驶检测
     项目源码+数据集(订阅2024年深度学习专栏获取源码,订阅后私信订阅截图+项目名+邮箱):请订阅下方专栏获取源码https://blog.csdn.net/m0_68036862/category_12294299.html?spm=1001.2014.3001.5482背景1.交通安全的迫切需求疲劳驾驶是全球范围内交通事故的重要诱因之一。据
  • 2024-12-20助力现代农林业病虫害智能化监管治理,基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建农林业场景下桑叶病虫害智能化检测识别预警系统
    在传统的农林业管理中,病虫害的监管和治理往往依赖于经验丰富的师傅。他们根据树木的不同季节和不同时段,进行针对性的分析和治疗。然而,这种传统的工作模式存在诸多局限性,如无法实现24小时不间断工作,且随着种植规模的扩大,一些出现病害的树木难以被及时发现和有效治理。随着人工智
  • 2024-12-13智能行为防错识别系统
    智能行为防错识别系统的核心在于实时监控和分析工人的操作行为,智能行为防错识别系统依托高清摄像头捕捉工作场景,智能行为防错识别系统通过计算机视觉算法对视频中的人体关键点进行识别,如手腕、肩膀、膝盖等,从而提取人体动作的细节特征。这些关键点的识别和特征提取,使得系统能够更
  • 2024-12-13深度学习基础--将yolov5的backbone模块用于目标识别会出现怎么效果呢??
  • 2024-12-06办公室睡岗检测算法
    办公室睡岗检测算法结合了YOLOv5和CNN深度学习模型,办公室睡岗检测算法利用办公室内的摄像头捕获实时场景图像,分析员工的头部姿态、眼睛闭合状态以及身体活动等特征,来判断员工是否在工作时陷入睡眠状态。这种分析是基于大量标注数据训练得到的,能够以高准确率识别出睡岗行为。一旦发
  • 2024-12-03人员跌倒检测算法
    人员跌倒检测算法利用基于YOLOv5和CNN,人员跌倒检测算法通过安装在监测区域内的摄像头对人员的行为进行检测,区分正常活动和跌倒等异常行为。一旦检测到跌倒行为,系统会立即触发报警,通过声音警报、短信通知、APP推送等多种方式发出报警通知,确保相关人员能够在第一时间知晓并采取措施
  • 2024-11-29毕业项目推荐:基于深度学习的PCB板缺陷检测系统(python+卷积神经网络)
    文章目录概要一、整体资源介绍技术要点功能展示:功能1支持单张图片识别功能2支持遍历文件夹识别功能3支持识别视频文件功能4支持摄像头识别功能5支持结果文件导出(xls格式)功能6支持切换检测到的目标查看二、数据集三、算法介绍1.YOLOv8概述简介2.YOLOv5概述简
  • 2024-11-27yolov5 deepsort 行人+车辆(检测 +计数+跟踪+测距)
    #功能简介添加图片注释,不超过140字(可选)-实现了局域的出/入分别计数。-显示检测类别,ID数量。-默认是南/北方向检测,若要检测不同位置和方向,需要加以修改-可在count_car/traffic.py点击运行-默认检测类别:行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车、卡车、船
  • 2024-12-13转载:【AI系统】推理参数
    本文将介绍AI模型网络参数方面的一些基本概念,以及硬件相关的性能指标,为后面让大家更了解模型轻量化做初步准备。值得让人思考的是,随着深度学习的发展,神经网络被广泛应用于各种领域,模型性能的提高同时也引入了巨大的参数量和计算量(如下图右所示),一般来说模型参数量越大,精度越高,性
  • 2024-12-10ESP32-CAM 上传图像数据到网络
    此篇文章在2022年8月29日被记录ESP32-CAM上传图像数据到Python上位机预防踩坑放在前面:目前安信可官方版的CAM模块已经停售,库存货比较贵,市面上的都是仿制的,质量良莠不齐,给开发带来了很多困扰,经过实际测试,发现山寨货主要有以下几个坑:1、发热严重,不加散热片长时间运行几乎到了烫
  • 2024-12-10PostgreSQL 安装部署系列:采用源码方式在Centos 7.9 安装指定 PostgreSQL 数据库
    ========================================== 现供职于某上市互联网公司担任DBAOracle&PGACE称号,拥有OracleOCM、AWS、以及部分国产数据库等产品认证。喜欢技术分享,热爱交友,也热爱健身。2019年加入墨天轮,目前已发表了一百多篇原创文章,曾多次获评"月度墨力之星"。Oc
  • 2024-12-09dbGate:一款功能强大且开源的跨平台数据库管理工具
    本文说的是一个支持多种数据库类型,包括但不限于MySQL、PostgreSQL、SQLServer、MongoDB、SQLite、Oracle、AmazonRedshift、CockroachDB以及MariaDB等。这使得你不需要为不同的数据库类型更换不同的管理工具,可以帮助你提高工作效率的神器!工具跨平台使用,可以在Windows、Linux、
  • 2024-12-07Altium Designer 快捷键设置,开发加速的小技巧(个人设置)
    快捷键名字快捷键左对齐Ctrl+Alt+L右对齐Ctrl+Alt+R水平中心对齐Ctrl+Alt+H水平等间距分布Ctrl+Shift+Alt+H上对齐Ctrl+Alt+T下对齐Ctrl+Alt+B垂直中心对齐Ctrl+Alt+V垂直等间距分布Ctrl+Shift+Alt+V
  • 2024-12-04Webstorm 2024安装激活使用教程(至2099年)
    Webstorm简介Webstorm是一款非常强大的JavaScript集成开发环境(IDE),由JetBrains公司开发。它提供了丰富的功能和工具,帮助开发者更高效地编写、调试和部署代码。要求在开始之前,请确保您的计算机满足以下系统要求:操作系统:Windows、macOS或Linux处理器:至少1GHz的处理器内
  • 2024-12-03【Thinkphp6】使用框架内置中间件AllowCrossDomain允许跨域请求,当请求header中携带自定义参数时,跨域请求报错
    【问题描述】使用框架内置中间件AllowCrossDomain允许跨域请求,当请求header中携带自定义参数时,跨域请求报错,不携带自定义参数时,可正常访问【解决方案】方案一:修改框架内置中间件修改框架内置中间件 AllowCrossDomain,将$header属性的 Access-Control-Allow-Headers 
  • 2024-11-24rebuttal摘录
    link:https://zhuanlan.zhihu.com/p/602024489link:https://blog.csdn.net/qq_41895003/article/details/135050957
  • 2024-11-23中国大模型落地进展如何?
    在ChatGPT爆发之后,国内外科技赛道都被掀起了巨大波澜,随后在国内这段时间里,大量的大模型争先恐后地出现。那么截止到现在,大模型在国内土壤落地得怎么样了?一起来看看本文的解读。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!距离ChatGPT爆发的那一天,已经过去8个月了。8个月