yolov3 的目标检测能力挺强，尤其在实时性这块表现还不错。用的是轻量的Darknet架构，训练速度快，部署也方便，适合做嵌入式项目或者边缘设备部署。 你要是平时玩图像识别或者搞过PyTorch/TensorFlow，上手也蛮快。代码结构清晰，训练配置直接改.cfg文件就行，嗯，响应也挺灵活。 我
Nodejs 0 次浏览
Yolov3在Python Web环境中的应用提供了一种高效的目标检测解决方案。档包含了详细的操作步骤和代码示例，帮助开发者快速在Python Web环境中部署和运行Yolov3模型。
Python 21 次浏览
在开发机上应用kgdb补丁到Linux内核，设置内核选项并编译内核。根据README文件中的说明执行对应体系结构的补丁程序。应用补丁文件时，请遵循kgdb软件包内series文件所指定的顺序。在编译内核之前，请注意Linux目录下Makefile中的优化选项，默认的Linux内核的编译都以-O2的优
C 21 次浏览
本代码使用yolov3或darknet网络进行训练和测试，运行前须了解数据集构造方式。
Python 27 次浏览
如果你在做基于 YOLO 的目标检测，想要有个简单又直观的操作界面，基于 Pyside6 的图形化界面工具可以帮你省去多麻烦。YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8，甚至是 YOLOv9 都能方便地集成进来。你只需要一些基本配置，就能在图形界面上直接进行模型的训练、推理和优化。尤其适合那些想避免繁
Python 0 次浏览
本部分内容着重介绍 YOLOv5 模型训练过程中的关键步骤和技巧，并详细说明如何将训练好的模型转换为 ONNX 格式，以便于在不同平台和设备上进行部署。
Python 19 次浏览
已训练好的yolov5反光衣模型，下载可立即使用。训练数据集是30W张，已投入使用2年
Python 20 次浏览