勋章
我关注的人
粉丝
技术能力
暂时未有相关云产品技术能力~
暂无个人介绍
-
发表了文章 2024-09-08
AI计算机视觉笔记二十 九：yolov10竹签模型，自动数竹签
本文介绍了如何在AutoDL平台上搭建YOLOv10环境并进行竹签检测与计数。首先从官网下载YOLOv10源码并创建虚拟环境，安装依赖库。接着通过官方模型测试环境是否正常工作。然后下载自定义数据集并配置`mycoco128.yaml`文件，使用`yolo detect train`命令或Python代码进行训练。最后，通过命令行或API调用测试训练结果，并展示竹签计数功能。如需转载，请注明原文出处。
-
发表了文章 2024-09-08
AI计算机视觉笔记十八：Swin Transformer目标检测环境搭建
本文详细记录了Swin Transformer在AutoDL平台上的环境搭建与训练过程。作者从租用GPU实例开始，逐步介绍了虚拟环境的创建、PyTorch安装、mmcv及mmdetection的配置，并解决了安装过程中遇到的各种问题，如cython版本冲突等。最后，通过修改代码实现目标检测结果的保存。如需了解更多细节或获取完整代码，请联系作者。原文链接：[原文链接]（请在此处插入原文链接）。
-
发表了文章 2024-09-08
AI计算机视觉笔记二十一：PaddleOCR训练自定义数据集
在完成PaddleOCR环境搭建与测试后，本文档详细介绍如何训练自定义的车牌检测模型。首先，在`PaddleOCR`目录下创建`train_data`文件夹存放数据集，并下载并解压缩车牌数据集。接着，复制并修改配置文件`ch_det_mv3_db_v2.0.yml`以适应训练需求，包括设置模型存储目录、训练可视化选项及数据集路径。随后，下载预训练权重文件并放置于`pretrain_models`目录下，以便进行预测与训练。最后，通过指定命令行参数执行训练、断点续训、测试及导出推理模型等操作。
-
发表了文章 2024-09-08
AI计算机视觉笔记二十六：YOLOV8自训练关键点检测
本文档详细记录了使用YOLOv8训练关键点检测模型的过程。首先通过清华源安装YOLOv8，并验证安装。接着通过示例权重文件与测试图片`bus.jpg`演示预测流程。为准备训练数据，文档介绍了如何使用`labelme`标注工具进行关键点标注，并提供了一个Python脚本`labelme2yolo.py`将标注结果从JSON格式转换为YOLO所需的TXT格式。随后，通过Jupyter Notebook可视化标注结果确保准确性。最后，文档展示了如何组织数据集目录结构，并提供了训练与测试代码示例，包括配置文件`smoke.yaml`及训练脚本`train.py`，帮助读者完成自定义模型的训练与评估。
-
发表了文章 2024-09-08
AI计算机视觉笔记三十二：LPRNet车牌识别
LPRNet是一种基于Pytorch的高性能、轻量级车牌识别框架，适用于中国及其他国家的车牌识别。该网络无需对字符进行预分割，采用端到端的轻量化设计，结合了squeezenet和inception的思想。其创新点在于去除了RNN，仅使用CNN与CTC Loss，并通过特定的卷积模块提取上下文信息。环境配置包括使用CPU开发板和Autodl训练环境。训练和测试过程需搭建虚拟环境并安装相关依赖，执行训练和测试脚本时可能遇到若干错误，需相应调整代码以确保正确运行。使用官方模型可获得较高的识别准确率，自行训练时建议增加训练轮数以提升效果。
-
发表了文章 2024-09-08
AI计算机视觉笔记三十：yolov8_obb旋转框训练
本文介绍了如何使用AUTODL环境搭建YOLOv8-obb的训练流程。首先创建虚拟环境并激活，然后通过指定清华源安装ultralytics库。接着下载YOLOv8源码，并使用指定命令开始训练，过程中可能会下载yolov8n.pt文件。训练完成后，可使用相应命令进行预测测试。
-
发表了文章 2024-09-08
AI计算机视觉笔记二十七：YOLOV8实现目标追踪
本文介绍了使用YOLOv8实现人员检测与追踪的方法。通过为每个人员分配唯一ID，实现持续追踪，并可统计人数，适用于小区或办公楼出入管理。首先解释了目标检测与追踪的区别，接着详细描述了使用匈牙利算法和卡尔曼滤波实现目标关联的过程。文章提供了基于IOU实现追踪的具体步骤，包括环境搭建、模型加载及追踪逻辑实现。通过示例代码展示了如何使用YOLOv8进行实时视频处理，并实现人员追踪功能。测试结果显示，该方法在实际场景中具有较好的应用潜力。
-
发表了文章 2024-09-08
AI计算机视觉笔记二十 八：基于YOLOv8实例分割的DeepSORT多目标跟踪
本文介绍了YOLOv8实例分割与DeepSORT视觉跟踪算法的结合应用，通过YOLOv8进行目标检测分割，并利用DeepSORT实现特征跟踪，在复杂环境中保持目标跟踪的准确性与稳定性。该技术广泛应用于安全监控、无人驾驶等领域。文章提供了环境搭建、代码下载及测试步骤，并附有详细代码示例。
-
发表了文章 2024-09-01
AI计算机视觉笔记十四：YOLOV5环境搭建及测试全过程
本文详细记录了在Windows 10环境下从零开始搭建yolov5环境并进行测试的全过程，涵盖环境配置、依赖安装及模型测试等关键步骤。文章首先介绍了所需环境（Python 3.8、yolov5-5.0），接着详细说明了如何使用Miniconda3创建与激活虚拟环境，并通过具体命令演示了如何下载安装yolov5及相关依赖库。最后，通过一系列命令展示了如何下载预训练模型并对示例图像进行目标检测，同时解决了一些常见错误。适合初学者跟随实践。如需转载，请注明原文出处。
-
发表了文章 2024-09-01
AI计算机视觉笔记十三：危险区域识别系统
本文介绍了如何在 IPC 监控视频中实现区域入侵检测，通过 YOLOv5 和 ByteTrack 实现人物检测与多目标跟踪。系统能在检测到人员进入预设的危险区域时发出警报，保障安全。主要步骤包括：1）使用 YOLOv5 识别人物；2）使用 ByteTrack 进行多目标跟踪；3）利用射线法判断物体是否进入禁区内。项目基于 Python 开发，使用海思、君正、RK 等摄像头模组，代码已在 RV1126 上验证，计划移植至 RK3568 平台。项目结构清晰，包含模型训练、跟踪算法及图形化界面展示等功能。
-
发表了文章 2024-09-01
AI计算机视觉笔记十一：yolo5+Deepsort实现目标检测与跟踪（CPU版）
DeepSORT是一种基于深度学习的计算机视觉跟踪算法，扩展了SORT算法，通过添加外观描述符减少身份切换，提高跟踪效率。本文档提供了DeepSORT环境搭建步骤，包括创建虚拟环境、安装依赖及解决常见错误等，最终实现人员和车辆的跟踪计数功能。适合无GPU设备的学习者参考。
-
发表了文章
2024-09-08
AI计算机视觉笔记十五：编写检测的yolov5测试代码
-
发表了文章
2024-09-08
AI计算机视觉笔记二十 九：yolov10竹签模型，自动数竹签
-
发表了文章
2024-09-08
AI计算机视觉笔记十八：Swin Transformer目标检测环境搭建
-
发表了文章
2024-09-08
AI计算机视觉笔记二十二：基于 LeNet5 的手写数字识别及训练
-
发表了文章
2024-09-08
AI计算机视觉笔记三十一：基于UNetMultiLane的多车道线等识别
-
发表了文章
2024-09-08
AI计算机视觉笔记二十五：ResNet50训练部署教程
-
发表了文章
2024-09-08
AI计算机视觉笔记二十一：PaddleOCR训练自定义数据集
-
发表了文章
2024-09-08
AI计算机视觉笔记十七：实例分割
-
发表了文章
2024-09-08
AI计算机视觉笔记十九：Swin Transformer训练
-
发表了文章
2024-09-08
AI计算机视觉笔记二十六：YOLOV8自训练关键点检测
-
发表了文章
2024-09-08
AI计算机视觉笔记二十四：YOLOP 训练+测试+模型评估
-
发表了文章
2024-09-08
AI计算机视觉笔记三十二：LPRNet车牌识别
-
发表了文章
2024-09-08
AI计算机视觉笔记三十：yolov8_obb旋转框训练
-
发表了文章
2024-09-08
AI计算机视觉笔记二十七：YOLOV8实现目标追踪
-
发表了文章
2024-09-08
AI计算机视觉笔记十六：yolov5训练自己的数据集
-
发表了文章
2024-09-08
AI计算机视觉笔记二十：PaddleOCR环境搭建及测试
-
发表了文章
2024-09-08
AI计算机视觉笔记二十 八：基于YOLOv8实例分割的DeepSORT多目标跟踪
-
发表了文章
2024-09-08
AI计算机视觉笔记二十三：PP-Humanseg训练及onnxruntime部署
-
发表了文章
2024-09-01
AI计算机视觉笔记十四：YOLOV5环境搭建及测试全过程
-
发表了文章
2024-09-01
AI计算机视觉笔记十三：危险区域识别系统
