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(更多…)标签: 机器学习
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基于YOLOv8模型的奶牛目标检测系统(PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型)
摘要:根据YOLOv8模型的奶牛方针检测体系可用于日常日子中检测与定位奶牛方针,运用深度学习算法可完结图片、视频、摄像头等方法的方针检测,别的本体系还支撑图片、视频等格局的成果可视化与成果导出。本体系采用YOLOv8方针检测算法练习数据集,运用Pysdie6库来搭建前端页面展现体系。别的本体系支撑的功用还包括练习模型的导入、初始化;检测相信分与检测后处理IOU阈值的调理;图画的上传、检测、可视化成果展现与检测成果导出;视频的上传、检测、可视化成果展现与检测成果导出;摄像头的图画输入、检测与可视化成果展现;已检测方针个数与列表、方位信息;前向推理用时等功用。本博文供给了完整的Python代码与装置和运用教程,适合新入门的朋友参阅,部分重要代码部分都有注释,完整代码资源文件请转至文末的下载链接。
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矩阵与图的关系:矩阵是图,图是矩阵
原文衔接
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WWDC23 10105 – 打造响应更快的相机体验
本文首发于小专栏WWDC23 10105 – 打造呼应更快的相机体会
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深度学习实战100例1:基于LSTM模型的锂电池寿命预测
公众号:尤而小屋
作者:Peter
编辑:Peter -
吴恩达来信:LLMs能否理解世界?
原文链接:zhuanlan.zhihu.com/p/649274642
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GPT-4.5前瞻:代码解释器,编程新纪元
继ChatGPT、GPT-4引爆言语大模型之后,近来发布的代码解说器(Code Interpreter)又将这一范畴推向了高潮。
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