【实战教程】在本地计算机上运行AI视觉语言模型：通过文本实现目标检测任务【附源码】
ion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~ 《------正文------》 目录 引言实现步骤运行模型测试样本目标检测示例 总结 引言 对于小型LLMs生态系统，其在边缘设备上实现应用程序中有巨大的潜力。例如在医学和建筑，商业，监控等许多行业中，应用程序是无穷无尽的。 本文将介绍如何在PC上运行的小型视觉语言模型（L...
如何使用yolov8训练无人机视角坦克检测数据集 人 交通工具 数据集voc ：3500+张 5类 并实现可视化及评估
无人机视角坦克检测数据集 人 交通工具 房屋 检测数据集目标检测带标注voc 内含有img和ground truth 数量：3500+张 目标：human、truck、vehicle、house、tank 完整训练脚本 from ultralytics import YOLO # 加载预训练的YOLOv8m模型model = YOLO('yolov8m.pt') # 训练模型results = ...
深度学习之目标检测篇——残差网络与FPN结合
特征金字塔多尺度融合特征金字塔的网络原理 这里是基于resnet网络与Fpn做的结合，主要把resnet中的特征层利用FPN的思想一起结合，实现resnet_fpn。增强目标检测backone的有效性。代码实现如下： import torchfrom torch import Tensorfrom collections import OrderedDictimport torch.nn.fu...
barin.js（十四）GRU实战教程 - 文本情感分析之有害内容检测
Gate）：决定当前输入的历史信息应该丢弃多少。 与传统RNN相比，GRU通过这两个门控机制有效避免了梯度消失问题，因此在处理文本情感分析、时间序列预测等任务时，能更好地捕捉长期依赖。 2. 有害内容检测项目意义 有害内容检测，顾名思义，就是通过机器学习方法识别和过滤网络中可能包含仇恨、恶意、攻击性或冒犯性言论的文本。在社交平台、评论系统、在线论坛等应用场景中，这类技术至关重要。其目的不仅是为用户提供...
深度学习框架目标检测 使用yolov8训练路面损害类型检测数据集 来识别路面病害路面缺陷类型的裂缝坑洞剥离等进行识别 7类进行检测
使用yolov8训练路面损害类型检测数据集 7319张，yolo和voc两种标注方式 7类，标注数量： concrete crack: 3553 — 混凝土裂缝: 3553 longitudinal crack: 2842 — 纵向裂缝: 2842 block crack: 327 — 块状裂缝: 327 alligator crack: 1809 — 鳄鱼裂缝: 1809 pothole: 179...
【2024年华为OD机试】 (A卷,100分)- 总最快检测效率（Java & JS & Python&C/C++）
一、问题描述 题目描述 在系统、网络均正常的情况下组织核酸采样员和志愿者对人群进行核酸检测筛查。 每名采样员的效率不同，采样效率为 N 人/小时。由于外界变化，采样员的效率会以 M 人/小时为粒度发生变化，M 为采样效率浮动粒度，M = N * 10%，输入保证 N * 10% 的结果为整数。 采样员效率浮动规则： 采样员需要一名志愿者协助组织才能发挥正常效率，在此基础上，每增加一名志愿者，效率提升...
目标检测中的Bounding Box（边界框）介绍：定义以及不同表示方式
nding Box？边界框格式1. Pascal VOC数据集格式2. COCO数据集格式3. CXCYWH格式4. YOLO边界框格式（标准化cxcywh格式） 引言 Bounding Box是目标检测中的一个基本概念。它们用于定义对象在图像中的位置。边界框本质上是一个包围对象的矩形，帮助模型识别和定位它。虽然边界框的概念很简单，但它们在数据中的表示方式可能会有所不同。在这篇博客中，我们将探讨什么是...
构建基于YOLOv8智慧化工地管理系统，用于工地要素分割与检测。系统将涵盖10大要素（工人佩戴安全帽、不佩戴安全帽、预制构件、混凝土运输车、渣土车、搅拌车、挖掘机、压路车、推土车、装载车）深度学习
如何构建一个基于YOLOv8的智慧化工地管理系统，用于工地要素分割与检测。该系统将涵盖10大要素（工人佩戴安全帽、不佩戴安全帽、预制构件、混凝土运输车、渣土车、搅拌车、挖掘机、压路车、推土车、装载车） 文章目录 以下文字仅供参考：1. 安装依赖2. 数据准备3. 文件内容3.1 `datasets/construction_site/` 目录3.2 `Config.py`3.3 `train.py`...
QMS检测设备日志采集工具
永久免费: <下载> <使用说明> 用途 定时全量或增量采集工控机,电脑文件或日志. 优势 开箱即用: 解压直接运行.不需额外下载.管理设备: 后台统一管理客户端.无人值守: 客户端自启动,自更新.稳定安全: 架构简单,兼容性好,通过授权控制访问. 架构 技术架构: Asp .net core+Vue + Winform部署架构: 后端+配置端+客户端 ...
Yolo11改进策略：Head改进|DynamicHead，利用注意力机制统一目标检测头部|即插即用
摘要 论文介绍 本文介绍了一种名为DynamicHead的模块，该模块旨在通过注意力机制统一目标检测头部，以提升目标检测的性能。论文详细阐述了DynamicHead的工作原理，并通过实验证明了其在COCO基准测试上的有效性和效率。 创新点 DynamicHead模块的创新之处在于它首次尝试在一个统一的框架中结合了尺度感知、空间感知和任务感知的注意力机制。这三个注意力机制分别作用于特征张量的不同维度上...