根据你的需求选择，如果有英伟达的GPU（显卡，比如RTX3060）那就选CUDA最新的版本，然后你还要把你的英伟达驱动更新到最新版本。直接点yolo旁边的【绿按钮】，再点击弹出来的【OpenTerminal】就...

浏览 53 次 标签： Yolo11环境配置win+Python+Anaconda--小白专用（超详细）   

YOLO11主要改进以及网络结构图_yolo11结构图...

浏览 76 次 标签： YOLO11关键改进与网络结构图   

本专栏主要是提供一种国产化图像识别的解决方案，专栏中实现了YOLOv5/v8在国产化芯片上的使用部署，并可以实现网页端实时查看。根据自己的具体需求可以直接产品化部署使用。_yolov8目标检测部署rk3588py...

浏览 96 次 标签： 在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【2.5】yolov8使用C++部署在RK3588更多内容见视频   

在现代教育环境中，教师对于学生在课堂上的状态监控需求日益增加。传统的监控方式往往依赖于人工观察，不仅效率低下，而且难以做到全面覆盖。为了解决这个问题，我们基于YOLOv9（YouOnlyLookOncever...

浏览 57 次 标签： 【人工智能毕设课设】基于YOLOv9实现的线下课堂学生上课状态识别检测系统（附项目源码和数据集下载）   

yolov8还没玩溜，yolov11又来了，那么部署也又来了。完整代码：包括onnx转rknn和测试代码、rknn板端部署C++代码。_yolo11rknn...

浏览 84 次 标签： yolov11 部署瑞芯微rk3588、RKNN部署工程难度小、模型推理速度快   

服务器端训练yolov5使用tensorboard＋端口转发实时查看训练成果本文参照博客园的一位大佬（相当感谢！！！）：本地浏览器查看云服务器训练模型的tensorboard界面-拾一贰叁-博客园服务器端操作运行train.py开始训练新开一...

浏览 72 次 标签： yolov5    学习经验    端口转发    tmux   

本文介绍如何用定制开发板通过vitisai2.0部署自己训练的yolov3（pytorch框架）_vitis-ai部署...

浏览 67 次 标签： 用定制开发板通过vitis ai 2.0部署自己训练的yolov3（pytorch框架）   

【YOLOv8改进-注意力机制】CAA：上下文锚点注意力模块，处理尺度变化大或长形目标_caa模块...

浏览 88 次 标签： 【YOLOv8改进 - 注意力机制】 CAA： 上下文锚点注意力模块    处理尺度变化大或长形目标   

因为网络预测中心点的偏移范围已经调整到了(−0.5,1.5)(-0.5,1.5)(−0.5,1.5)，所以按理说只要GridCell左上角点距离GT中心点在(−0.5,1.5)(−0....

浏览 62 次 标签： YOLOv5网络详解   

GeForceRTXTM3070Ti和RTX3070显卡采用第2代NVIDIARTX架构-NVIDIAAmpere架构。该系列产品搭载专用的第2代RTCore，第3代Te...

浏览 60 次 标签： 与GeForce的AI算力描述    Yolo-v5模型训练速度