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AI研究者手札
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23天前
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博文
电缆损伤检测数据集 | 7800张YOLO电力巡检数据集
本数据集含7800张YOLO格式标注图像，专注电缆断裂与雷击损伤两类缺陷检测，源自真实电力巡检场景，适配YOLOv5-v12等主流模型，支持无人机巡线、智能预警与工业质检，已纳入目标检测泛化基准，即开即用。
# 运维 # 安全 # 算法 # 测试技术 # 计算机视觉
AI研究者手札
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24天前
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博文
环境声音识别数据集 | 2000张YOLO声音分类数据集
本数据集含2000张YOLO格式声音频谱图像，覆盖50类环境声（动物、自然、人类活动、机械声），标注精准、类别均衡，适配YOLOv5-v12及CNN等模型，广泛用于声音事件检测、智能听觉感知与音频监控研究。（239字）
# 机器学习/深度学习 # 监控 # 机器人 # 计算机视觉 # 智能硬件
AI研究者手札
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24天前
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博文
基于 YOLO11 的宠物皮肤病智能检测系统 | 源码实战项目分享
基于YOLO11n的宠物皮肤病智能检测系统，支持照片/视频/摄像头多源输入，精准定位并初筛6类常见皮肤病（如真菌感染、螨病等），附带中文病种科普与护理建议。轻量高效、界面友好，专为家庭、繁育场及宠物医院设计，助力早期识别、及时就医。（239字）
# 机器学习/深度学习 # 人工智能 # 前端开发 # 计算机视觉 # Python
AI研究者手札
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24天前
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博文
藻类检测数据集 | 34000张YOLO水质监测数据集
本数据集含约34000张YOLO格式标注图像，覆盖11类浮游藻类（含束丝藻两种形态），专为水华预警、水质监测与小目标检测设计，适配YOLOv5-v12等主流模型，支持训练、验证与测试一站式应用。（239字）
# 监控 # 算法 # 安全 # 计算机视觉 # 数据格式
AI研究者手札
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24天前
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博文
基于 YOLO11 的海底垃圾视觉巡检系统：水下 ROV + Streamlit 全流程实战
本项目基于YOLO11n轻量模型（6MB），构建面向15类海底垃圾的实时视觉巡检系统，支持图片/视频/摄像头/批量检测；集成Streamlit打造离线可部署的海洋治理可视化平台，适配浑浊水体与ROV作业场景，助力高效、量化、可追溯的海底垃圾识别与清污决策。（239字）
# 人工智能 # 并行计算 # 数据可视化 # 前端开发 # 计算机视觉
游客7zsq4gvlqmk2e
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25天前
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博文
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来自： 千问大模型
4GB 显卡跑 2.8T 大模型：AirLLM 用“逐层加载”终结显存焦虑，日榜第七新增 879 星
AirLLM 是一款开源推理引擎（Apache-2.0），支持在单张4GB GPU上运行超大模型（如Llama 3-70B仅需~4GB，Kimi K3-2.8T低至3.72GB）。其核心是逐层加载+MoE专家流式+预取优化，**无需量化/蒸馏/剪枝即可保精度**。`pip install airllm` 即可快速上手，兼容HuggingFace接口。
# 大模型服务平台百炼 # 缓存 # 调度 # 计算机视觉 # 开发者 # 异构计算
AI研究者手札
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25天前
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博文
集装箱损伤检测数据集 | 7700张YOLO智慧港口数据集
本数据集含7700张YOLO格式标注图像，专注集装箱损伤（凹陷、破孔、锈蚀等）自动检测，覆盖真实港口多场景、多光照、多角度样本，支持YOLOv5-v12等主流模型，适用于智慧港口验损、物流定责与目标检测研究，开源免费，即下即用。（239字）
# 供应链 # 监控 # 算法 # 调度 # 计算机视觉
AI研究者手札
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25天前
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博文
基于 YOLO11 的狗的 6 种行为识别系统：从模型到 Streamlit 全流程实战
本项目基于YOLO11n轻量模型，实现狗的6种行为（吠叫、进食、趴卧、奔跑、端坐、站立）端到端识别，融合目标检测与行为分类，单帧输出位置+动作+置信度；搭配Streamlit构建开箱即用Web界面，支持图片/视频/摄像头/批量输入，零依赖部署，助力宠物监护、寄养管理与行为分析。
# 机器学习/深度学习 # 人工智能 # 数据可视化 # 前端开发 # 计算机视觉
AI研究者手札
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25天前
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博文
空中目标检测数据集 | 8900张YOLO低空安防数据集
本数据集含8900张YOLO格式标注图像，专注空中目标细分类（飞机/鸟类/无人机），直击反无人机系统误报痛点，提升小目标判别精度，适配YOLOv5-v12等主流模型，支撑低空安防、机场鸟防与空域监管研究。（239字）
# 监控 # 安全 # 算法 # 计算机视觉 # C++
游客ig26o25re7mi2
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26天前
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博文
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来自： 视觉智能
Windows 下 YOLO26 的 TensorRT C++ 部署
本文详解Windows下基于TensorRT 10.16的YOLO26 C++部署全流程：涵盖VS2022/CUDA 12.9/OpenCV 4.8.1环境搭建、FP32/FP16/INT8模型导出与Engine序列化、命令行推理及自训练模型部署。实测单帧推理仅约1.4ms，速度较ultralytics Python提升14倍。
# 视觉智能开放平台 # 并行计算 # C++ # 计算机视觉 # Windows # Python
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