数据集格式：Pascal VOC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)colored_glass_bottles (彩色玻璃瓶) 框数 = 273。plastic_bottle (塑料瓶) 框数 = 1260。pile_of_leaves (落叶堆) 框数 = 392。glass_bottle (玻璃瓶) 框数 =

早期基于传统图像处理的方法，受路面阴影、积水、相似纹理干扰，误检率高且无法精准定位微小坑洞，难以满足精细化养护要求。特别注意如果运行报错了，请参考我的博文进行重新引用我源码的DLL：[C#]opencvsharp报错System.Memory，Version=4.0.1.2，Culture=neutral，PublicKeyToken=cc7b13fcd2ddd51“版本高于所引_未能加载文件或程

此外，该系统还支持多类别检测和目标追踪功能，能够同时监测道路上的其他交通设施，如交通标志、信号灯等，进一步提升了城市交通管理的智能化水平。该系统以opencvsharp作图像处理,onnxruntime做推理引擎，使用CPU进行推理，适合有显卡或者没有显卡windows x64系统均可，不支持macOS和Linux系统，不支持x86的windows操作系统。综上所述，基于YOLOv8的井盖异常检测

Other plastic container (其他塑料容器) 框数 = 50。Clear plastic bottle (透明塑料瓶) 框数 = 1707。Other plastic bottle (其他塑料瓶) 框数 = 281。Other plastic wrapper (其他塑料包装) 框数 = 2。Plastic bottle cap (塑料瓶盖) 框数 = 209。Other pla

这通常是因为模型参数过多，而训练数据量相对较小，导致模型学习到了训练数据中的噪声或特定模式，而无法泛化到新的数据。依托大规模无人机夜间交通数据集训练，模型泛化性强，对不同拍摄角度、距离及光照变化的车辆均有良好适应性，测试集平均精度（mAP）超过90%，尤其对远处小目标车辆（如摩托车）保持高检测率。原因一：欠拟合：如果训练数据量过小，模型可能无法学习到足够的特征，从而影响预测效果，导致欠拟合，进而使

【代码】llama.cpp在各个操作系统本地编译流程。

训练完成后，最佳权重保存路径为：runs/detect/train/weights/best.pt，如果多次运行命令runs/detect/train2,runs/detect/train3文件夹生成只需要到数字最大文件夹查看就可以找到模型。经过上面训练可以使用模型做进一步部署，比如使用onnx模型在嵌入式部署，使用engine模型在jetson上deepstream部署，使用torchscrip

很可能是cmake时候没有正确配置，通过搜python关键词发现没有B。仔细对照下图的参考配置，若出现不存在的选项，（我当时没有。此时可以进行手动添加。，点击OK，即可出现该选项。此选项为python编译的。，在Name 中输入。

在matlab2018以前这些都可以加进去后面版本都不行了。但是有时候我们必须要加进去才能兼容旧版本matlab库，比如mexopencv库就是这种情况。因此我们必须找到一个办法加进去使用。这里我们教大家如何添加这些特殊目录进去matlab，适合matlab2023,matlab2024，matlab2025版本。加完后保存一下，记得重启matlab生效，重启matlab后命令会出现红色警告说加了

该系统能够精准识别包括口罩（Mask）、罐头盒（Can）、手机（Cellphone）、电子产品（Electronics）、玻璃瓶（Gbottle）、手套（Glove）、金属制品（Metal）、杂物（Misc）、渔网（Net）、塑料袋（Pbag）、塑料瓶（Pbottle）、塑料垃圾（Plastic）、棍棒（Rod）、太阳镜（Sunglasses）以及轮胎（Tire）在内的多种垃圾类型。通过高精度的目