【YOLOv8 注意事项】1. YOLOv8 的官方仓库和代码已上线，文档教程网址也刚刚更新。2. YOLOv8 代码集成在 ultralytics 项目中，目前看不会再单独创建叫做 YOLOv8 的项目。3. YOLOv8 即将有论文了！要知道 YOLOv5 自从 2020 年发布以来，一直是没有论文的。而 YOLOv8（YOLOv5团队）这次首次承认将先
1-2 Unity5.2入门课程 进入Unity开发的奇幻世界任务1：Roll A Ball项目简介Unity官网的tutorial入门项目方向键控制小球在平台上滚动，碰撞方块得分，消掉所有方块后胜利任务2：初始化游戏环境1. New Project "Roll A Ball"2. save Main.unity into "Scenes" folder3. create a Plane and
前言游戏中设计好友系统主要目的是增加游戏的互动性问题首先介绍一下好友系统的功能： 1.好友列表展示； 2.添加好友；删除好友；一键操作等； 3.黑名单； 4.同意好友申请；拒绝好友申请；解决1.好友系统在数据获取方面采取和邮件一样的方式。点击进入取获取好友数据，初始化。 请求打开邮箱界面但界面还未打开时去向服务器请求数据network.request("getFriendList")成功后返回好友
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2024-07-02 04:51:33
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最近的内容主要是关于脚本与其他组件的关系。关于组件的生命周期：
//出生时即执行,脚本被加载时调用一次
//在Awake中做一些初始化操作
void Awake(){
//初始化public成员}
//当对象开始时执行
void Start () {}
//每一帧都会执行
void Update () {
//一般每秒60帧，可以认为1秒调用60次}
//在Update方法调用之后调用
我们坐在阳光下，我们转眼间长大，Yolo系列都到V8了，来看看怎么个事。目标检测不能没有Yolo，就像西方不能没有耶路撒冷。这个万能的目标检测框架圈粉无数，经典的三段式改进也是改造出很多论文，可惜我念书时的研究方向不是纯粹的目标检测，所以在做研究的时候没有用到过，但是同学用到的多啊，彼此交流也大概能知道Yolo的架构，这次决定好好学一学这个绝版Yolo。
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2024-05-01 11:15:38
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1. 网络在模型中，通过传入输入层image_input、每层的anchor数num_anchors//3和类别数num_classes，调用yolo_body()方法，构建YOLO v3的网络model_body。其中，image_input的结构是(?, 416, 416, 3)。model_body = yolo_body(image_input, num_anchors // 3, num
发现Qt在win下使用mingw编译器好慢，搞opencv老出问题，自己搞了个msvc的Qt版本，发现编译确实很快，配置什么的还算比较简单，分享一下。
1.需要下载的工具：
1）.Qt Creator，
http://qt-project.org ，留下网盘下载地址给那些懒得上官网的人：链接：
导 读 本文主要介绍使用YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数（步骤 + 源码）。 实现步骤 监控摄像头可以有效地用于各种场景下的车辆计数和交通流量统计。先进的计算机视觉技术（例如对象检测和跟踪）可应用于监控录像，以识别和跟踪车辆在摄像机视野中移动。【1】安装ultralytics
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2024-08-14 20:21:14
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C# Onnx Yolov8 Detect yolov8n、yolov8s、yolov8m、yolov8l、yolov8x 对比
原创
2023-12-22 09:46:15
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在Yolov5 Yolov4 Yolov3 TensorRT 实现Implementation news: yolov5 support 引论 该项目是nvidia官方yolo-tensorrt的封装实现。你必须有经过训练的yolo模型（.weights）和来自darknet（yolov3&yolo
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2020-11-30 08:56:00
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这篇博文介绍一下YOLOv5自带的一个生成标签的方式，前提是有一个已经训练好的权重！！ 1、权重可以来自官方提供的，比如v5的权重包含80类别，如果包含了你要训练的类别，就可以用官方权重去打标签；2、或者你的数据集打好一部分标签，自己先训练出一个权重，用训练出的权重去检测剩下的图片，生成标签文件等等。目录1、利用现有的权重去检测图片，得到标签文
配置环境目录配置环境下载完整yolov5代码下载官方模型（这就是权重文件）配套的库检测环境是否配置成功训练自己的数据集在yolov5-master同级目录构建first_data文件夹区分数据集和验证集将xml格式的标签文件转换成txt格式Yolov5使用的标签文件配置yaml文件修改模型配置文件进行训练最终结果下载完整yolov5代码提供两种方式 GitHub官网：GitHub - ultral
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2023-12-10 10:02:41
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YOLOv8 是来自 Ultralytics 的最新的基于 YOLO 的对象检测模型系列，提供最先进的性能。官方开源地址： https://github.com/ultralytics/ultralyticsgithub.com/ultralytics/ultralyticsMMYOLO 开源地址： https://github.com/open-mmlab/mmyolo/bl
原创
2023-08-22 14:58:45
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YOLOv1 作者：Joseph Redmon CVPR'16 paper：YOLOv1 亮点 将目标检测当作是一个回归任务，使用一个网络预测类别和bounding box 网络结构 传统的目标检测方法先生成候选框，然后在候选框的基础上进行分类，修正边框，去重复框等操作，速度慢。 本文将目标检测视为 ...
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2021-08-17 20:24:00
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论文地址：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf 论文：YOLOv3: An Incremental ImprovementYOLO系列的目标检测算法可以说是目标检测史上的宏篇巨作，接下来我们来详细介绍一下YOLO v3算法内容，v3的算法是在v1和v2的基础上形成的，所以有必要先回忆： 一文看懂YOLO v2，一文看懂YOLO v2。
7都出来了 现在 又发了个3的~~~ 就乎看吧DIoU要比GIou更加符合目标框回归的机制，将目标与anchor之间的距离，重叠率以
原创
2024-07-24 14:22:13
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以往的算法改进中，网络结构一般直接是用代码写好的，个人感觉这样的方式其实更利于算法的改进，更简单明了。但也有很多算法，比如v5，YOLOR，YOLOV7等等，是用yaml文件进行模型的定义，然后通过pare_model()函数读取模型，如果你需要在模型中添加若干个其他模块，增添自己的想法，通过修改yaml是不易的，但在实际中这又是不可避免的。因此本文章将以YOLOv5 6.0为例，在yaml中添加
https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/modelshttps://docs.ultralytics.com/models/yolov8/#supported-tasks
原创
2023-08-28 00:12:35
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