利用Roboflow平台对数据进行有效的管理和标注。对于植物检测，使用实时目标检测能力强的YOLO方法。YOLO通过将输入图像划分为网格并预测每个网格单元的边界框和类别概率，在不牺牲精度的情况下实现了令人印象深刻的检测速度。
2023-12-12 09:41
大家或许知道，首字母缩写YOLO在英文语境下较为流行的含义，即You Only Live Once，你只能活一次。我们今天要介绍的YOLO却有着与前者不一样的含义。在算法的世界中，YOLO寓意You Only Loo
2023-11-18 10:33
详细介绍YOLO2安装的步骤(默认ubuntu已经安装)，跟部分版本如下： Ubuntu:16.04 destop Opencv:3.3.0 CUDA：8.0 CUDNN:6.0正式安装 配置
2017-11-28 12:36
YOLO 流程的最后一步是将边界框预测与类别概率相结合，以提供完整的检测输出。每个边界框的置信度分数由类别概率调整，确保检测既反映边界框的准确性，又反映模型对对象类别的置信度。
2024-03-30 14:43
总而言之，YOLO-NAS达成目标检测任务新高度，取得了最佳的精度-延迟均衡。值得一提，YOLO-NAS与TensorRT推理引擎完全兼容，且支持INT8量化，达成前所未有的运行时性能。
2023-05-15 15:31
YOLO-World是一个融合了实时目标检测与增强现实（AR）技术的创新平台，旨在将现实世界与数字世界无缝对接。该平台以YOLO（You Only Look Once）算法为核心，实现了对视频中物体
2024-08-30 16:27
顾名思义，这个算法就是只看一遍图片就能把所有的物体都识别出来，这个算法能够做到实时的物体检测，大约能达到40帧每秒，速度是非常快的。那如何去入手这个算法呢？相信大家已经看过不少介绍YOLO算法的文章了，所以我在这里也不打算深入去讲解这个算法了，而是尽量用简洁的语言去阐述一下这个如此迷人的算法。
2018-01-29 15:41
在以往的实践中，当我们针对 ultralytics 的 YOLO 模型开展训练工作时，可供选择的计算设备通常局限于 CPU、mps 以及 cuda 这几种。然而，自 PyTorch2.5 版本发布
2024-12-09 16:14
Yolov5的结构其实和Yolov4的结构还是有一定的相似之处的，但也有一些不同，这里还是按照从整体到细节的方式，对每个板块进行讲解。这里给出YOLO V4的网络结构图：
2022-07-06 10:24
labview怎么调试是我们在使用NI LabVIEW软件时候经常会碰到的问题，当软件不能按照预期的情况运行时，我们可能会需要有一个自己的调试技巧和技术工具箱。这里给大家分享一个为了查看收发数据而编写的基于labview
2018-01-16 09:40
