事件包含的信息量大小（事件发生的难度有多大）。小概率事件，它发生的难度比较大，所以有较大的信息量大概率事件，它发生的难度比较小，所以有较小的信息量概率和信息量是负相关的。_yolov8的正负匹配...
FasterNeT是一种旨在极大优化推理速度的轻量级网络，通常用于移动设备和嵌入式系统。它通过减少参数量和计算量，提升了FPS（帧每秒），而且在不显著降低精度的前提下，提高了效率。轻量化卷积层：采用深度可分离卷积（D...
yolov8双目测距包含有前端的源码和无前端的源码Sgbm双目测距算法内含测距代码，视差图和深度图代码，以及极线矫正代码_yolov8双目测距...
![[数据集][目标检测]抽烟检测数据集VOC+YOLO格式22559张2类别](/uploads/2024/09/17/1726558652889044550.webp)
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标...
VanillaNet是华为最新推出的轻量级网络架构，专为在移动端和嵌入式设备上运行而设计。轻量化设计：通过简化卷积操作和减少参数量，VanillaNet可以在保证精度的前提下，大幅降低计算复杂度。深度可分离卷积：采用深度可分离卷积（De...
从0到1部署YOLOv10深度学习AI大模型的环境搭建、模型训练、权重使用，以及各项指标解读。_ultralytics国内镜像...
FasterNeT是一种新型轻量化神经网络架构，旨在在保证精度的同时极大地提高推理速度。其通过一系列结构创新（如GroupConvolution和LayerNorm）减少了计算复杂度，同时保持了较高的模型性能。将Faster...
空洞卷积是一种用于扩大感受野而不增加计算量的卷积操作。通过在卷积核的权重之间引入空洞（即间隔），空洞卷积能够捕捉更大范围的信息，同时保持计算效率。空洞卷积的公式为：其中，(r)是空洞率，控制了感受野的大小。...
ShuffleNetV2是一种通过分组卷积（GroupConvolution）和通道洗牌（ChannelShuffle）技术来减少计算量和内存访问成本的轻量级网络。分组卷积：通过减少卷积核的计算量来降低整体的计算复杂度。通道洗牌：通...
1.首先克隆rknn修改后的ultralytics版本项目到本地主要是修改了源码的ultralytics/nn/modules/head.py和ultralytics/engine/exporter.py两个文...