yolo

八、yolov8模型预测和模型导出(目标检测)模型训练完成后，找到训练文件生成文件夹，里面包含wights、过程图、曲线图。1、在以下文件夹中放入需要预测的图； 2、找到detect文件下的predict.py文件，修改以下内容。 3、右键点击运行，开始预测。预测结果如下。

[数据集][目标检测]围栏破损检测数据集VOC+YOLO格式1196张1类别数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：1196 标注数量(xml文件个数)：1196 标注数量(txt文件个数)：1196 标注类别数：1 标注类别名称:["broken"] 每个类别标注的框数： broken 框数 = 1619 总框数：1619 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框重要说明：暂无特别声明：本数据集不对训练的模型或者

目标检测系列（二）yolov1的全面讲解目录1、网络结构2、检测原理3、制作训练正样本方法4、损失函数5、前向推理6、模型缺限YOLO的全称是you only look once，指只需要浏览一次就可以识别出图中的物体的类别和位置。YOLO被称为Region-free方法，相比于Region-based方法，YOLO不需要提前找到可能存在目标的Region。

[数据集][目标检测]鸡蛋缺陷检测数据集VOC+YOLO格式2918张2类别数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：2918 标注数量(xml文件个数)：2918 标注数量(txt文件个数)：2918 标注类别数：2 标注类别名称:["Brown cracked egg","White cracked egg"] 每个类别标注的框数： Brown cracked egg 框数 = 1463 White cracked egg 框数 = 1

今天炼丹了吗

YOLOv8/v10项目使用教程根据改好的YOLOv8.yaml改yolov10.yaml教程打开ultralytics/cfg/models/v8路径，找到需要移植的yaml文件，从其中复制相关的模块。打开一个YOLOv10的yaml文件。

[数据集][目标检测]电力场景下电柜箱门把手检测数据集VOC+YOLO格式1167张1类别数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：1167 标注数量(xml文件个数)：1167 标注数量(txt文件个数)：1167 标注类别数：1 标注类别名称:["red"] 每个类别标注的框数： red 框数 = 1164 总框数：1164 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框重要说明：图片都是对一个场景下门把手进行标注，可能场景比较单一，

基于VMware的linux操作系统安装（附安装包）目录一、linux操作系统下载链接二、开始导入镜像源注：若是还没安装VMware请转到高效实现虚拟机（VMware）安装教程（附安装包）-CSDN博客

西西弗Sisyphus

YOLOv8 目标检测程序，依赖的库最少，使用onnxruntime推理flyfish 为了方便理解，加入了注释

天天代码码天天

C# YoloV8 模型效果验证工具(OnnxRuntime+ByteTrack推理)C# YoloV8 模型效果验证工具(OnnxRuntime+ByteTrack推理)目录效果项目代码

[YOLOv8单机多卡GPU问题解决]问题：Transferred 319/355 items from pretrained weights DDP: debug command /home/user/miniconda3/bin/python -m tor ch.distributed.run --nproc_per_node 4 --master_port 54123/home/user/.config/Ultralytics/DDP/_temp_vpkq2tmy140546244784832.py Error: mkl-service

哥兜兜有糖

YOLOv8数据集标注数据集是必不可少的部分，数据集的优劣直接影响训练效果。一般来说，一个完整的数据集应该包括训练集、测试集和验证集。通常，数据集会被划分为训练集和测试集，比如将数据集的70%用作训练集，30%用作测试集。在进行训练时，可以使用交叉验证的方法将训练集再次划分为训练子集和验证子集，用于模型的训练和验证。

yolo-world使用自己数据集训练YOLO-World下载： https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World/tree/master 1.数据准备数据格式COCO格式即可 2.配置文件修改 configs/finetune_coco/yolo_world_v2_l_vlpan_bn_sgd_1e-3_40e_8gpus_finetune_coco.py （1）模型下载路径： yoloworld：https://hf-mirror.com/wondervictor/YOLO-World clip-vit-

爱睡懒觉的焦糖玛奇朵

【yolov8：metrics = model.val()报错TypeError: int() 】今天在运行yolov8的val模型测验时报错：TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not ‘KeyboardModifier’

YOLO系列改进yolo核心思想：把目标检测转变成一个回归问题。将整个图像作为网络的输入，仅仅经过一个神经网络，得到边界框的位置及其所属的类别。

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YOLOv10使用教程及导读首先推荐一下我的YOLOv8/v10项目，仅需一个v8的钱（69.9），付费进群，即可获取v8/v10的全部改进，欢迎进群。

YOLOv5改进（七）--改进损失函数EIoU、Alpha-IoU、SIoU、Focal-EIOUYOLOv5默认使用损失函数为CIoU，本文主要针对损失函数进行修改，主要将bbox_iou函数进行修改，添加 EIoU、Alpha-IoU、SIoU、Focal-IOU等边界框回归损失。

从懒虫到爬虫

yolov8划线计数脚本-可用于统计人流车流支持自定义线的位置；支持使用自己训练的模型和检测类别；"YOLOv8划线计数脚本" 是一个基于YOLOv8（You Only Look Once version 8）对象检测模型的计算机视觉应用项目，主要用于实现人流和车流的自动统计。该项目结合了先进的目标检测算法与自定义的线条交叉计数逻辑，适用于监控视频、实时视频流或图片中行人、车辆等目标的数量统计，广泛应用于智能交通系统、零售分析、公共安全监控等领域。下面是该项目的一些核心特点和工作原理简介：

西西弗Sisyphus

YOLOv8目标跟踪代码BaseTrack中关于类属性的用法flyfish源码是_count 是 BaseTrack 类的一个类属性。类属性是类本身的属性，而不是实例属性，它在类的所有实例之间共享。静态方法 next_id 使用 BaseTrack._count += 1 来递增类属性 _count，并返回新的值。还有以下方式实现该效果

YOLOv8改进 | SPPF | 具有多尺度带孔卷积层的ASPP【CVPR2018】💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡专栏目录：《YOLOv8改进有效涨点》专栏介绍 & 专栏目录 | 目前已有40+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进——点击即可跳转

yolov1-yolov5 网络结构&正负样本筛选&损失计算学习yolo系列，最重要的，最核心的就是网络模型、正负样本匹配、损失函数等三个方面。本篇汇总了yolov1-yolov5等5个版本的相关知识点，主要看点是在yolo框架搭建。初学者可以通过相关篇章搭建自己的知识点框架，然后再深入各个知识点，就像攻克一个又一个山头。当大部分的知识点都了然于胸，yolo系列就算掌握了。