yolov5识别cf火线敌人（FPS类的AI瞄准）详细教程一
因为自己的研究方向也是深度学习方向，而且平时闲的时候还喜欢玩会cf火线等枪战游戏，就想着找一个大模型做一个对游戏敌人的识别的功能，一切实现之后就想把自己的心得写出来，我打算分俩个教程分别细述整个学习以及操作的过程，教程一主要包括了yolov5的基本使用，制作并训练自己的数据集，第二个教程包括对yol
YOLOv8——CV界的XGBoost
yolov8是ultralytics公司于2023年1月开源的anchor-free的最新目标检测算法框架。封装在ultralytics这个库中：https://github.com/ultralytics/ultralytics它具有以下优点：1，性能速度领先：借鉴了之前许多YOLO版本的tric
用Docker搭建yolov5开发环境
用Docker搭建yolov5开发环境,小白可以上手。
windows下配置pytorch + yolov8+vscode，并自定义数据进行训练、摄像头实时预测
window下使用yolo训练自己的数据，并通过摄像头实时图像检测
【目标检测】理论篇（2）YOLOv3网络构架及其代码实现
Yolov3的网络构架图和代码实现
政务大厅人员睡岗离岗玩手机识别算法
人员睡岗离岗玩手机识别算法通过python+yolo系列网络框架算法模型，人员睡岗离岗玩手机识别算法利用图像识别和行为分析，识别出睡岗、离岗和玩手机等不符合规定的行为，并发出告警信号以提醒相关人员。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因
【YOLOv5】1.搭建Pycharm+Python+yolov5环境
笔者也是YOLO-V5初学者，在使用YOLO-V5做一个目标识别和自动按键的项目的过程中遇到了不少的问题，故将自己的心得笔记记录下来分享。主要分享的是思路和步骤，许多细节问题如果遇到了一般也都能在网上找到解决方法。
模型量化(6):Yolov5 QAT量化训练
从模型量化(5): 敏感层分析可以看出来，对于yolov5-nano模型，对最后一层detect层进行敏感层分析的时候,发现对检测精度的影响比较大。所以在PTQ/QAT在进行量化时，会跳过这些敏感层。QAT微调的模型，就是PTQ在校准后的模型。从上一小节可以看出如果PTQ中模型训练和量化是分开的，而
在yolov5的detect中我该如何调用第三方摄像头？
要在 YOLOv5 的 detect 中调用第三方摄像头，你可以使用 OpenCV 库中的 VideoCapture 类来读取摄像头的视频流。你可以这样做：首先，安装 OpenCV 库。然后，在你的代码中包含以下头文件：#include <opencv2/opencv.hpp>#incl
YOLOv5数据增强方法
YOLOv5的数据增强方法包括以下几种：随机剪裁：随机从输入图像中剪裁出一块区域并将其作为新的输入。随机翻转：随机将输入图像左右或上下翻转。随机颜色变化：随机调整输入图像的对比度、亮度和饱和度。随机加噪：在输入图像上随机添加噪声。随机模糊：使用高斯模糊或中值滤波器对输入图像进行随机模糊。通过这些方法
目标检测算法——YOLOV8——算法详解
本文梳理Yolo v8 的改进点，并针对一些较难理解的点进行重点阐述，主要有如下几方面：backbone 使用C2f模块，检测头使用了anchor-free + Decoupled-head，损失函数使用了分类BCE、回归CIOU + VFL（新增项目）的组合，框匹配策略由静态匹配改为了Task-A
YOLOV5改进：顶刊TIP 2023 | CFP：即插即用的多尺度融合模块，有效涨点！
的物体检测方法，本文方法基于全局显式的中心特征调节。与现有的方法不同，本文方法不仅关注不同层之间的特征交互，还考虑了同一层内的特征调节，该调节在密集预测任务中被证明是有益的。则依赖于自下而上的特征金字塔结构，通过建立自上而下的路径和横向连接从多尺度高级语义特征图中获取特征信息。提出了一种额外的自下而
【Visdrone数据集】Visdrone+YOLOv7结果记录
VisDrone数据集在YOLOv7上的结果记录 yolov7很牛
在YOLOv5中添加Swin-Transformer模块
提供了一个在YOLOv5代码中添加SwinTransformer相应模块的代码仓库，并对使用方法进行了简单介绍。
基于YOLOv8的多端车流检测系统（用于毕设+开源）
👉系统可大体分为两大模块（客户端、网页端）👉基于yolov8的多端检测系统_哔哩哔哩_bilibili大佬们，都是有问必答，并且十分有耐心，呜呜呜，太感动了！还有很多优秀的开源项目，太赞了！
Yolov5环境搭建+运行过程
这是我个人在使用yolov5过程中的一些心得，搭建环境就让我爆炸，最后也是成功运行起来。其中也参考了很多其他人博客的文章，记录下我自己搭建的过程。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考以上就是本文介绍的我总结的个人经验，方便大家快速上手。
改进YOLO系列：改进YOLOv8，教你YOLOv8如何添加20多种注意力机制，并实验不同位置。
注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中一种重要的技术，它可以帮助模型更好地关注输入数据中的关键信息，从而提高模型的性能。注意力机制最早在自然语言处理领域的序列到序列（seq2seq）模型中得到广泛应用，后来逐渐扩展到了计算机视觉、语音识别等多个领域。注意力机制的基本思想是为
YOLOv5-6.x源码分析（一）---- detect.py
像上面提到，我用YOLO也已经用得比较多了，项目里面三个有两个都是用的YOLO，所以在到时候面试的时候肯定也是重点询问项目，这样我就更得把YOLO的每一个part熟悉了。YOLO系列日新月异，如今已经更新到了第8代，但用得最多的还是第五代，而第五代也已经更新到了v7.0，因为更新多，所以也相对更加稳
yolov7使用onnx推理（带&不带NMS）
上个月，官方放了个使用onnx推理的ipynb文件，过了几天上去看，官方又给删了，不知道是不是要更新波大的，还好手快保存了一份，这个可以作为备忘，懒得再重新写（不过这得是多懒。熟悉yolo系列的朋友应该看出上面的问题了，没有NMS，这是因为官方代码在导出onnx的时候做了简化和端到端的处理。如果单纯
【YOLO】Windows 下 YOLOv8 使用 TensorRT 进行模型加速部署
YOLOv8 使用 TensorRT 进行模型加速部署
