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躺不平的小刘

从YOLOv5到RKNN：零冲突转换YOLOv5模型至RK3588 NPU全指南在嵌入式AI领域，将训练好的深度学习模型高效部署到边缘设备的NPU（神经网络处理器）上是提升性能的关键。本文将详细介绍如何在Ubuntu 20.04环境下，将YOLOv5l模型（.pt文件）通过ONNX中间格式，最终转换为适用于RK3588 NPU的RKNN模型（.rknn文件），并全程采用环境隔离技术确保无依赖冲突。

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型和EasyOCR实现汽车牌照动态检测和识别（C#代码，UI界面版）本项目集成了 YOLOv8 检测模型与 C#图形界面工具，实现了包括图片、文件夹、视频与摄像头等多种输入方式的实现汽车牌照动态识别。

飞翔的佩奇

【完整源码+数据集+部署教程】遥感森林砍伐检测系统源码和数据集：改进yolo11-SWC研究背景与意义随着全球对森林资源的依赖日益加深，森林砍伐问题愈发凸显，成为生态环境保护和可持续发展面临的重要挑战之一。森林不仅是地球生态系统的重要组成部分，还是生物多样性保护的关键所在。森林的消失不仅导致了栖息地的破坏，还加剧了气候变化，影响了水循环和土壤质量。因此，及时、准确地监测森林砍伐情况，对于制定有效的环境保护政策和管理措施至关重要。

Baumer高防护相机如何通过YoloV8深度学习模型实现网球运动员和网球速度的检测分析（C#代码UI界面版）《------往期经典推荐------》本项目集成了 YOLOv8 检测模型与 C#图形界面工具，实现了包括图片、文件夹、视频与摄像头等多种输入方式的实现网球运动员和网球速度的检测分析。

深度学习笔记34-YOLOv5调用官方权重进行检测今天带大家探索一下深度学习在医学领域的应用，乳腺癌是女性最常见的癌症形式，浸润性导管癌 (IDC) 是最常见的乳腺癌形式。准确识别和分类乳腺癌亚型是一项重要的临床任务，利用深度学习方法识别可以有效节省时间井减少错误。我们的数据集是由多张以 40 倍扫描的乳腺癌(BCa）标本的完整载玻片图像组成。

使用RealSense相机和YOLO进行实时目标检测在计算机视觉领域，实时目标检测是一个重要且具有挑战性的任务。本文将介绍如何使用Intel RealSense相机和YOLO（You Only Look Once）深度学习模型来实现高性能的实时目标检测系统。

YOLOv8n-pose 模型使用非常好的问题！是的，你可以直接使用预训练的 YOLOv8n-pose 模型，不需要自己训练姿态估计模型，在大多数场景下效果已经足够好，能准确定位头部关键点用于裁剪。

飞翔的佩奇

【完整源码+数据集+部署教程】表盘指针检测系统源码和数据集：改进yolo11-CA-HSFPN研究背景与意义随着智能设备的普及和自动化技术的快速发展，表盘指针的检测与识别在工业自动化、智能家居和车载系统等领域中变得愈发重要。表盘指针作为信息传递的一种重要方式，其准确检测直接关系到设备的性能和用户体验。传统的指针检测方法多依赖于图像处理技术，然而这些方法在复杂环境下的鲁棒性和准确性往往不足。因此，基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLO（You Only Look Once）系列模型，因其高效性和实时性，成为了研究的热点。

Coovally AI模型快速验证

农田扫描提速37%！基于检测置信度的无人机“智能抽查”路径规划，Coovally一键加速模型落地【导读】本文针对扩散模型训练慢、高分辨率生成效率低的瓶颈，提出DC-AE 1.5框架。该框架核心在于引入结构化隐空间以提升高分辨率生成效率，并采用增强扩散训练技术加速模型收敛。实验表明，在ImageNet等数据集上，DC-AE 1.5在保持高生成质量的同时，实现了更快的训练吞吐率和更优的图像质量，取得了双重突破。

小程序开发APP在移动应用开发的动态领域中，小程序与APP的融合正引领着新的发展趋势。这种融合不仅为用户带来了更加便捷和丰富的体验，也为开发者和企业开辟了新的机遇。本文将深入探讨小程序开发应用到APP的过程、优势以及未来发展前景。

飞翔的佩奇

【完整源码+数据集+部署教程】二维码与查找模式检测系统源码和数据集：改进yolo11-CSwinTransformer研究背景与意义随着信息技术的迅猛发展，二维码作为一种高效的信息载体，已广泛应用于商业、物流、医疗等多个领域。二维码的快速识别与解码能力，使其在数据传输、商品追踪及身份验证等方面发挥了重要作用。然而，二维码的有效识别不仅依赖于其清晰度和完整性，还受到环境因素、图像质量以及背景复杂度等多种因素的影响。因此，提升二维码的检测与识别精度，尤其是在复杂场景下的表现，成为了当前计算机视觉领域的重要研究课题。

Yolov模型的演变YOLO模型进化史：从初代到YOLOv13的技术跃迁与时代意义在计算机视觉领域，目标检测始终是核心任务之一，而YOLO（You Only Look Once）系列模型以其“单阶段、高速度、强实时性”的特点，彻底改变了人们对目标检测的认知。从2016年初代YOLO诞生至今，历经近十年迭代，已发展至YOLOv13，每一代更新都凝聚着对速度与精度的极致追求。本文将系统梳理YOLO系列从v1到v13的技术演进，解析其核心创新与时代价值。

【图像算法 - 16】庖丁解牛：基于YOLO12与OpenCV的车辆部件级实例分割实战（附完整代码）摘要：告别“只见整车不见细节”！本文将带您深入实战，利用YOLO12-seg训练实例分割模型，结合OpenCV的强大图像处理能力，实现对车辆23个精细部件（从前后保险杠到左右后视镜、车轮等）的像素级精准识别与分割。我们将完整展示从模型加载、推理到结果可视化与信息提取的全流程，代码即学即用，助您构建下一代智能车辆分析系统！

Coovally AI模型快速验证

SOD-YOLO：基于YOLO的无人机图像小目标检测增强方法【导读】本文提出 DC-AE 1.5 框架，通过引入结构化隐空间和增强扩散训练两大关键技术，在保持高生成质量的同时，大幅加快扩散模型收敛速度，并显著提升高分辨率生成效率。实验表明，该方法在 ImageNet 等数据集上实现了更快训练吞吐率与更优图像质量的双重突破。>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦

飞翔的佩奇

【完整源码+数据集+部署教程】食品分类与实例分割系统源码和数据集：改进yolo11-AggregatedAttention研究背景与意义随着全球食品产业的快速发展，食品安全和质量控制日益成为社会关注的焦点。食品分类与实例分割技术的应用，能够有效提升食品识别的准确性和效率，为食品监管、营养分析以及智能餐饮等领域提供重要支持。传统的食品识别方法多依赖于人工经验，存在主观性强、效率低下等问题，而基于深度学习的计算机视觉技术则为解决这些问题提供了新的思路。

用PaddleDetection套件训练自己的数据集，PP-YOLO-SOD训练全流程PaddlePaddle框架官方文档：https://www.paddlepaddle.org.cn/

Coovally AI模型快速验证

YOLO、DarkNet和深度学习如何让自动驾驶看得清？【导读】本文提出 DarkNet-YOLO 工业级实践框架，通过引入残差优化结构与多尺度特征融合技术，在保持实时检测精度同时显著提升复杂场景适应性。

【完整源码+数据集+部署教程】孔洞检测系统源码和数据集：改进yolo11-RetBlock研究背景与意义随着工业自动化和智能制造的快速发展，孔洞检测作为关键的质量控制环节，受到了广泛关注。孔洞的存在可能会影响产品的强度、密封性和整体性能，因此，准确、快速地检测孔洞对于保障产品质量至关重要。传统的孔洞检测方法多依赖于人工检查或简单的图像处理技术，这些方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果的不一致性和不可靠性。因此，开发一种基于先进计算机视觉技术的自动化孔洞检测系统显得尤为重要。

钓了猫的鱼儿

无人机航拍数据集|第14期无人机水体污染目标检测YOLO数据集3000张yolov11/yolov8/yolov5可训练无人机水体污染目标检测YOLO数据集

飞翔的佩奇

【完整源码+数据集+部署教程】武器目标检测系统源码和数据集：改进yolo11-AggregatedAtt研究背景与意义随着科技的迅猛发展，武器系统的检测与识别在军事和安全领域中变得愈发重要。传统的武器目标检测方法往往依赖于人工识别和经验判断，效率低下且容易受到人为因素的影响。因此，基于深度学习的自动化检测系统应运而生，成为提升武器目标识别精度和效率的关键技术之一。YOLO（You Only Look Once）系列模型以其快速和高效的特性，成为目标检测领域的热门选择。特别是YOLOv11的改进版本，凭借其在实时检测中的卓越表现，展现出在复杂环境中识别武器目标的潜力。