技术栈
改进yolo
阿利同学
1 年前
yolo
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目标检测
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pyqt
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改进yolo
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yolo添加注意力机制
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yolo单目测距
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yolo测速
改进Yolov5目标检测与单目测距 yolo速度测量-pyqt界面-yolo添加注意力机制
当设计一个结合了 YOLOv5 目标检测、单目测距与速度测量以及 PyQt 界面的毕业设计时，需要考虑以下几个方面的具体细节：
阿利同学
1 年前
yolo
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目标检测
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改进yolo
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标注工具
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开集目标检测
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自动化标注
开集目标检测-标签提示目标检测大模型(吊打YOLO系列-自动化检测标注)
大多数现有的对象检测模型都经过训练来识别一组有限的预先确定的类别。将新类添加到可识别对象列表中需要收集和标记新数据，并从头开始重新训练模型，这是一个耗时且昂贵的过程。该大模型的目标是开发一个强大的系统来检测由人类语言输入指定的任意对象，而无需重新训练模型，也称为零样本检测。该模型只需提供文本提示即可识别和检测任何物体。
阿利同学
2 年前
yolo
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手把手训练自己的数据
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改进yolo
手把手改进yolo训练自己的数据（坑洼路面识别）
在Pothole Detection数据集上对YOLOv7进行微调的步骤如下：数据排列：从官方仓库或Darknet网站等来源获取YOLOv7的预训练权重。