1零基础小白如何进行 iOS 系统学习首先，学习目标要明确；其次，有了目标，要培养兴趣，经常给自己一些正面的反馈，比如对自己的进步进行鼓励，在前期小步快走；再次，学技术最重要的一点就是多动手。推荐书目：《Objective-C 基础教程》《iOS 编程》 《iOS 开发指南》推荐两个开源的 APP：SegmentFault、懒人笔记2基础入门后，如何进行高级进阶2.1 原理和基础：掌握扎
转载
2024-06-20 18:28:25
20阅读
# YOLO 在 iOS 中的应用
随着深度学习技术的快速发展，目标检测技术在计算机视觉领域得到了广泛应用。其中，YOLO（You Only Look Once）系列算法凭借其高效率和良好的检测性能备受关注。本文将探讨如何在 iOS 应用中实现 YOLO 目标检测，并提供相关的代码示例。
## 什么是 YOLO？
YOLO 是一种基于深度学习的目标检测算法，其核心理念是将目标检测问题转化为回
目录在我们的应用程序中添加模型在捕获的视频帧上运行目标检测绘制边界框实际应用下一步？在这里，我们将YOLO v2模型的Core ML版本与我们的iOS应用程序的视频流捕获功能结合在一起，并向该应用程序添加对象检测。下载iOS YOLO-92 MB本系列假定您熟悉Python、Conda和ONNX，并且具有使用Xcode开发iOS应用程序的经验。我们将使用macOS 10.15 +、Xcode 11
转载
2024-08-25 08:29:13
103阅读
基于anaconda的yolov5安装教程下载所需文件从以下方法下载yolov5https://github.com/ultralytics/yolov5
或者我的百度网盘（非最新）
链接：https://pan.baidu.com/s/1g4ddiSrw0UMLiavvTTD2Wg
提取码：zqze在anaconda中配置环境创建环境存放文件夹conda create -n yolov5 pyt
YOLO3搭建自己的训练集数据由于自己部门需求及学习需求，需要自己制造训练集，并训练好自己的权重，用于检测目标与分割。开始自己探索制造训练集与训练网络的坑坑洼洼的道路，鉴于网上没有较好较为详细的教程，我想要把自己觉得的顺序步骤写出来，给大家减少遇到的坑。环境配置：Ubuntu16.04+cuda9.0(NVIDA381以上显卡驱动）+cudnn v7+YOLOv3（其实环境也不用相同，毕竟制造制造
在原生iOS集成Unity3D应用在原生iOS集成Unity3D，可参考：Unity导出Xcode工程集成进另一个原生Xcode工程视频教程可参考：Integrating Unity3D with native iOS application，貌似比较老了，不过还是很有参考价值记录下集成过程中遇到的问题：1.对照Unity导出的iOS项目工程，很多设置可以直接拷贝过来，不用一个一个输入2.首先要明
转载
2024-05-14 22:30:51
115阅读
一、YOLOP简介YOLOP概述YOLOP能同时处理目标检测、可行驶区域分割、车道线检测 三个视觉感知任务，并速度优异、保持较好精度进行工作，代码开源。它是华中科技大学——王兴刚团队，在全景驾驶感知方面提出的模型，致敬开源精神。论文地址：https://arxiv.org/abs/2108.11250开源代码：https://github.com/hustvl/YOLOP全景驾驶感知系统是自动驾驶
转载
2024-05-14 20:10:57
52阅读
1.计算机视觉能够解决那些问题？1.1分类、监测、分割 1.2语义分割和实例分割 图像分割分为两种。语义分割就是对每一个像素块分类，不管像素是处于哪几个物体，只管它是处于哪个类别的，只把每一个像素的类别输出出来，但是并不区分不同物体的像素。实例分割就是把同一类别的不同实例分别出来，区分同一类别不同物体的像素。 &n
转载
2024-06-15 20:11:05
201阅读
移动端前端开发真机调试攻略有线调试：一、IOS 移动端 （Safari开发者工具）手机端：设置 → Safari → 高级 → Web 检查器 → 开。mac端：Safari → 偏好设置 → 高级 → 在菜单栏中显示“开发”菜单。在 OS X 中启动 Safari 之后，以 USB 电缆正常接入 iOS 设备，并在此移动设备上启动 Safari。此时点击计算机上的 Safari 菜单中的“开发”
转载
2024-09-22 10:27:05
43阅读
1、YOLOV8简介YOLOV8是YOLO系列另一个SOTA模型，该模型是相对于YOLOV5进行更新的。其主要结构如下图所示： 从图中可以看出，网络还是分为三个部分： 主干网络（backbone），特征增强网络(neck)，检测头(head) 三个部分。主干网络： 依然使用CSP的思想，改进之处主要有：1、YOLOV5中的C3模块被替换成了C2f模块；其余大体和YOLOV5的主干网络一致。特征增强
转载
2024-03-08 14:18:08
1049阅读
1.准备阶段，配置好自己的cuda 10.0环境，这里我就不多说了，网上教程太多了。在cmd中输入nvcc -V,最终结果显示下图即确定你的cuda 10.0环境安装成功。 2.去github里面下载原作者的yolo5代码，地址：https://github.com/ultralytics/yolov5，原作者空间如下，如果github下不了自行去gitee官网去下，兄弟们懂得都懂。 3.下载好后
《You Only Look Once: Unified,Real-Time Object Detection》YOLO(You Only Look Once)属于 one-stage 方法。相比于 two-stage 的 RCNN系列，YOLO 的优势在于速度快，并且，与其他实时(real time)检测方法相比，YOLO的准确率更高。YOLO 只有一个神经网络，输入一张图片可以直接输出目标位置
转载
2024-05-16 21:04:19
582阅读
1.配置环境首先去官网下载yolov8的zip https://github.com/ultralytics/ultralytics 存放在我的目录下G:\bsh\yolov8 然后使用conda创建新的环境conda create -n yolov8 python=3.8
#然后激活环境
conda activate yolov8然后安装pytorch，注意 ，pytorch1.10.0以后的版
视频监控ai分析系统软件是一种新一代的视频分析技术手段，也是ai技术在安全领域的极致运用的体现。视频监控ai分析系统技术 突
原创
2024-06-28 14:22:37
98阅读
智慧工地设备监控系统通过现场监控设备，对现场施工人员进行实时检测，避免出现意外情况。智慧工地设备监控系统将分布在工地现场摄
原创
2024-06-28 14:29:49
72阅读
智能视频分析系统技术建设智慧工厂、智慧石化、智慧煤矿、智慧港口、智慧校园等场景，提高客户自身的智能化信息化水平，对项目现场的围墙周界、大门、财务室、档案室、食堂、车间、宿舍以及危险地带的活动检测。视频系统将告警信息推送给管理人员，及时采取应对措施，适用于全国各地传统监控系统智能升级改造。
原创
2024-06-28 14:31:03
90阅读
智慧工地扬尘监测系统对现场检测范围内的烟尘开展即时鉴别和预警信息，智慧工地扬尘监测系统将警报信息内容储存到服务器数据库
原创
2024-06-28 14:25:40
115阅读
前言一、前言YOLO系列是one-stage且是基于深度学习的回归方法，而R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN等是two-stage且是基于深度学习的分类方法。YOLO官网：GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks 1.1 YOLO vs Faster R-CNN1、统一网络：YOLO没有显示求取r
原创
2024-06-28 10:59:18
4948阅读
点赞
（一） 为什么使用线程池 1 降低资源消耗，提高线程利用率，降低创建和销毁线程的消耗 2 提高响应速度，任务来了，直接有线程可用可执行，而不是创建线程，在执行 （二） 线程池参数 1 corePoolSize : 代表的是核心线程数，也就是正常情况下创建工作的线程数，表示最大允许被创建的线程数， 比如当前任务较多，将核心线程数都用完
转载
2024-01-12 02:07:54
52阅读
智慧园区视频监控分析系统融合园区目前数据资料，为园区基础设施建设、人车公共交通、安全性、产业布局、经济发展、耗能、室内
原创
2024-06-28 14:26:20
36阅读
