cudnn-9.0.0-windows.exe下载地址：cudnn-linux-x86-64-9.0.0.312-cuda12-archive.tar.xz下载地址：cudnn-linux-x86-64-9.0.0.312-cuda11-archive.tar.xz下载地址：cudnn-windows-x86-64-9.0.0.312-cuda12-archive.zip下载地址：cudnn-wi

vLLM框架是一个高效的大语言模型vLLMKVvLLMvLLMOpenAIAPIGPUvLLM在AutoDL平台中租赁一个 3090 等 24G 显存大小的容器实例，镜像选择如下PyTorch→2.1.0→→12.1接下来打开本地设备终端使用ssh的方式访问，在终端中依次复制登录指令和密码完成登录ssh登录成功后的界面如图所示👇或者也可以直接打开AutoDL网页端的快捷工具中选择JupyterL

数据集使用场景：可以检测客户在柜台、电梯或者其他地方遗失物，一般遗失物都是贵重物品，因此可以通过检测一些常见贵重物品进行遗失物判断。比如车钥匙、手提包、钱包、手机、笔记本、身份卡片、电脑等等。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)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

它旨在提供更精准和高效的图像分割功能，特别是在处理图像中的细微部分，如头发或者毛发等半透明边缘细节时，PP-MattingV2展现出卓越的性能。总的来说，PP-MattingV2是PaddlePaddle生态中的一个重要工具，它将深度学习的强大能力带给了图像和视频抠图任务，大幅提高了抠图的质量和效率，适合在多种行业中部署和应用。由于PaddlePaddle框架的高性能计算能力，PP-Matting

【算法介绍】YOLOv8，作为YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，于2023年由Ultralytics公司发布，是当前性能卓越的目标检测器之一。它不仅在通用目标检测上表现优异，还被广泛应用于各种视觉AI任务，包括文本表格检测。基于YOLOv8的文本表格检测系统，充分利用了YOLOv8在目标检测领域的先进技术和优化算法。该系统能够快速准确地从复杂背景中识别并定位文档中的文

它支持包括TensorFlow、Caffe、PyTorch等在内的主流深度学习框架，并能够将这些框架的模型转换为OpenVINO的中间表示格式（Intermediate Representation，IR），从而实现对模型的优化和加速。总的来说，OpenVINO是一个功能强大、易用性强的工具套件，它为开发者提供了从模型训练到推理的一站式解决方案，使得深度学习技术能够更好地应用于实际场景中，提高计算

我们点击选择文件支持图片或者视频文件，建议视频文件不要太大，支持mp4格式视频。点击upload即可等待出结果。并将名字改成yolov8n.pt，如果不想改可以在代码app.py都把路径改过来即可。首先我们将训练好的权重放在weights目录下面。python app.py之后看到。

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)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注。标注类别名称:["cow","sheep"]图片数量(jpg文件个数)：3393。标注数量(xml文件个数)：3393。标注数量(txt文件个数)：3393。

vLLM框架是一个高效的大语言模型vLLMKVvLLMvLLMOpenAIAPIGPUvLLM在AutoDL平台中租赁一个 3090 等 24G 显存大小的容器实例，镜像选择如下PyTorch→2.1.0→→12.1接下来打开本地设备终端使用ssh的方式访问，在终端中依次复制登录指令和密码完成登录ssh登录成功后的界面如图所示👇或者也可以直接打开AutoDL网页端的快捷工具中选择JupyterL

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)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注。Deporaus marginatus Pascoe 框数 = 66。Salurnis marginella Guerr 框数 = 183。Trialeuro