yolov5改进 YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示: 输入端:在模型训练阶段,提出了一些改进思路,主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放; 基准网络:融合其它检测算法中的一些新思路,主要包括:Focus结构与CSP结构; Neck网络:目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层,Yolov5中添加了FPN+PAN结构; Head输出层:输出层的锚框机制与YOLOv4相同,主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss,以及预测框筛选的DIOU_nms。 本资源包括对yolov5的改进策略和案例分析进行了详细阐述,有需要的朋友可以下载学习。
2024-05-02 16:22:56 6.5MB 目标检测 yolov5 人工智能
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内容讲解详细,课件设计一目了然,对学习很有帮助哦
2024-05-01 07:03:28 13.18MB 人工智能
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Qt步进电机上位机控制程序源代码Qt跨平台C C++语言编写 支持串口Tcp网口Udp网络三种端口类型 提供,提供详细注释和人工讲解 1.功能介绍: 可控制步进电机的上位机程序源代码,基于Qt库,采用C C++语言编写。 支持串口、Tcp网口、Udp网络三种端口类型,带有调试显示窗口,接收数据可实时显示。 带有配置自动保存功能,用户的配置数据会自动存储,带有超时提醒功能,如果不回复则弹框提示。 其中三个端口,采用了类的继承与派生方式编写,对外统一接口,实现多态功能,具备较强的移植性。 2.环境说明: 开发环境是Qt5.10.1,使用Qt自带的QSerialPort,使用网络的Socket编程。 源代码中包含详细注释,使用说明,设计文档等。 请将源码放到纯英文路径下再编译。 3.使用介绍: 可直接运行在可执行程序里的exe文件,操作并了解软件运行流程。 本代码产品特点: 1、尽量贴合实际应用,细节考虑周到。 2、注释完善,讲解详细,还有相关扩展知识点介绍。 3、提供代码设计文档,使用文档,环境配置文档等。 4.子功能模块介绍: 步进电机的地址设置、速度设置、正转反转等控制功能; 网络Tc
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从0到1搭建AI导航网站保姆级教程,给大家分享如何从0到1搭建AI导航网站教程 (WordPress主题)
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该文档集汇总了关于 AIGC(生成式人工智能)的研究报告。其中包含了对 AIGC 技术的深入分析、应用领域的探索、市场趋势的预测以及相关政策法规的研究。这些报告由业内专家和研究团队撰写,涵盖了 AIGC 领域的最新发展和研究成果,对于了解和把握 AIGC 技术的发展动态、应用前景以及投资机会具有重要的参考价值。
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