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CSS错误 Do not use empty rulesets 问题处理
用VS Code编写CSS时，出现了如下的错误 百度翻译的问题描述是：不要使用空规则集 后来排查到是因为 只写了属性的名字没有为它填写规则(<-----------------------就很傻) 添加规则后显示正常，…
yolo图像检测数据集格式转换：xml 与 txt格式相互转换
格式介绍 一图流介绍的比较详细，一般图像检测数据集格式为txt或者xml格式，在使用labelimg进行标注的时候，可以设置获得不同格式的数据集，以满足不同算法训练格式要求： 一般建议使用pascalVoc:即PASCAL VOC数据集格式&…
【YOLO系列】YOLOv5超详细解读（源码详解＋入门实践＋改进）
前言
吼吼！终于来到了YOLOv5啦！
首先，一个热知识：YOLOv5没有发表正式论文哦~
为什么呢？可能YOLOv5项目的作者Glenn Jocher还在吃帽子吧，hh 目录
前言
一、YOLOv5的网络结构 二、输入端
（1…
面试问题总结——关于YOLO系列（三）
接着上篇的的YOLO系列面试问题总结，加油，冲！ 三.YOLOv3
1.YOLOv3主干网络BackBone——Darknet-53网络结构（因为有53个卷积层）
（原论文中Darknet53的尺寸是在图片分类训练集上训练的，所以输入的…
多模态：YOLO-World详解
文章目录 前言一、简介二、方法1. 预训练公式：区域-文本对2.模型架构与训练1）YOLO Detector2）Text Encoder3）Text Contrastive Head4）Training with Online Vocabulary5）Inference with Offline Vocabulary…
YOLO11 实例分割 | 自动标注 | 预标注 | 标签格式转换 | 手动校正标签
本文分享使用YOLO11进行实例分割时，实现模型推理预标注、自动标注、标签格式转换、以及使用Labelme手动校正标签等功能。
目录
1、预训练权重
2、生成预标注
3、生成json标注文件
4、手动校正标签
5、Labelme的json转为YOLO的txt
6、迭代优化模型（…
YOLO+CenterNet=小目标检测性能起飞！YOLC：简单高效的Anchor Free 目标检测框架
🌹作者主页：青花锁 🌹简介：Java领域优质创作者🏆、Java微服务架构公号作者😄 🌹简历模板、学习资料、面试题库、技术互助 🌹文末获取联系方式 📝 从空中图像中检测物体由…
面试问题总结——关于YOLO系列（一）
自从刚开始接到的第一个面试开始，到现在为止，陆陆续续也参加了许多场，我像是一个刚从新手村出来的小白，一路的打怪升级刷经验，期间遇到了很多不会的，我都会及时记录总结。 到现在仍然清晰记得，…
什么是OpenVino？以及如何使用OpenVino运行yolo
目录
Openvino简介
如何使用它？
构建源代码
Openvino IR模型
第一个Openvino示例
C语言示例
C示例
使用OpenVino跑Yolo模型 Openvino简介
Openvino是由Intel开发的专门用于优化和部署人工智能推理的半开源的工具包，主要用于对深度推理做优化。 …
一篇文章快速认识 YOLO11 | 目标检测 | 模型训练 | 自定义数据集
本文分享YOLO11的目标检测，主要内容是自定义数据集、数据标注、标签格式转换、模型训练、模型推理等。
目录
1、数据标注
2、Labelme的json转为YOLO的txt
3、配置YOLO11代码工程
4、数据集yaml配置文件
5、YOLO11模型结构配置文件
6、编写训练代码
7、开始训…
一篇文章快速认识 YOLO11 | 实例分割 | 模型训练 | 自定义数据集
前言
本文分享YOLO11的实例分割，通过自定义数据集、数据标注、标签格式转换、模型训练。 1、数据标注
推荐使用Labelme工具进行标注，选择“创建多边形”，对物体进行分割信息标注。
Labelme官网地址：https://github.com/wkentar…
安全帽和反光背心使用YOLO标记的图片资源打包下载
目录 数据集说明
数据集截图 资源下载 目录
数据集说明
数据集截图
编辑编辑 资源下载
作者简介： 数据集说明
安全帽和反光背心数据集包含 1368 张训练图，412张验证集，184张测试集，全部使用YOLO标记。此数据集专注于识别…
YOLO的全面综述：从YOLOv1到最新版本
文章目录 摘要1、简介2、YOLO在不同领域的应用3、目标检测的度量标准和非最大值抑制（NMS）3.1. AP如何工作？3.2. 计算AP3.3、非极大值抑制（NMS）4、YOLO: You Only Look Once4.1、YOLOv1的工作原理4.2、YOLOv1架构4.3、YOLOv1训练4.4、YOLOv1的优点和限制5、YOLOv2：更好、更…
YOLO-World初体验：Ultralytics版本，可直接上手，离线运行
YOLOv8官方新增了对YOLO-World的支持，本文利用其提供的模型及接口进行了体验。 关于YOLO-World的详细介绍，见：YOLO-World：实时开放词汇目标检测-CSDN博客 目录 1. 前言
2. 安装（更新）
Ultralytics安装&am…
一篇文章快速认识YOLO11 | 关键改进点 | 安装使用 | 模型训练和推理
前言
本文分享YOLO11的关键改进点、性能对比、安装使用、模型训练和推理等内容。
YOLO11 是 Ultralytics 最新的实时目标检测器，凭借更高的精度、速度和效率重新定义了可能性。
除了传统的目标检测外，YOLO11 还支持目标跟踪、实例分割、姿态估计、OBB…
yolo8 目标检测、鉴黄
省流 看前必读 别浪费时间 ：本文只是一个记录，防止自己下次被改需求时浪费时间，在这里就随意的写了一下文章记录整个步骤，但是文章想必肯定没有对应的教程讲的详细，该文章只适合想要快速按照步骤完成一个简单的 demo 的…
YOLO目标检测：框架技术原理和代码实现
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适读人群 ：本书适合对YOLO目标检测感兴趣、了解深度学习相关概念的算法工程师、软件工程师等人员阅读。
全面：涵盖6个常用目标检测框架（YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOX、YOLOv7）的发展状况、技术原理和代码实…
YOLO11 目标检测 | 导出ONNX模型 | ONNX模型推理
本文分享YOLO11中，从xxx.pt权重文件转为.onnx文件，然后使用.onnx文件，进行目标检测任务的模型推理。
用ONNX模型推理，便于算法到开发板或芯片的部署。
备注：本文是使用Python，编写ONNX模型推理代码的
目…
战斗流程系统拆解)
《师傅》(《Sifu》)战斗流程系统拆解
一、引言、战斗流程拆解图
本次拆解动机来自于炎魂网络测试题中的战斗策划问题：
战斗拆解：选自己一款比较熟悉的游戏的战斗内的战斗流程进行设计上的拆解 战斗拆解包括但不限于以下内容： 战斗的循环和节奏是怎么样的（比如输出循…
3 个好玩的前端开源项目「GitHub 热点速览」
单休的周末总是短暂的，还没缓过神新的一周就又开始了。如果你和我一样状态还没有完全恢复，那就让上周好玩的开源项目唤醒你吧！ 每周 GitHub 上总是有一些让人眼前一亮的开源项目，上周好玩的前端项目特别多，比如这个 3D…