以大拇指为例，系统首先识别出大拇指上的四个关键点（假设这些点按手指的自然顺序标记为点1至点4）。接着，利用这些关键点的坐标，计算两组相邻关键点之间的角度：一组是点4与点3之间的角度a，另一组是点2与点1之间的角度b。一旦我们掌握了每根手指的弯曲状态，接下来的步骤就是将这些信息整合起来，以识别出用户所做出的具体手势及其对应的数字。总的来说，我的这一手势识别方法充分利用了MediaPipe在手掌关键点

架构图详细介绍请参看大神Bubbliiiing讲解：Pytorch 搭建自己的YoloX目标检测平台（Bubbliiiing 深度学习 教程）_哔哩哔哩_bilibili

一、COCO数据集JSON文件格式json文件主要包含以下几个字段：<class 'dict'>{"info": info, # dict"licenses": [license], # list ，内部是dict"images": [image], # list ，内部是dict"annotations": [annotation], # list ，内部是dict"categori

参考数据加载与模型配置与一致,在此具体讲一下Ptuning的细节:基本原理为冻结主模型全部参数,在训练数据前加入一小段Prompt,之训练Prompt的嵌入层。在Ptuning中，只有soft prompt,是自动学习的,不用人工设置。

这个组合为开发者提供了一个强大的工具，不仅可以用于研究和开发，还可以集成到各种实际应用中，如智能监控、自动驾驶等。PyQt5是一个跨平台的GUI框架，允许我们创建一个直观的界面来显示追踪结果。通过PyQt5，我们可以设计一个窗口，显示视频流或图像序列，并在其上叠加追踪目标的边界框和ID。首先，YOLOv10是一个先进的目标检测算法，能够准确识别视频或图像中的目标。利用YOLOv10、ByteTra

【代码】[深度学习]安装ultralytics版yolov8-world后测试代码。

采用的是官方caffe模型res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel进行人脸检测。使用caffe-ssd目标检测框架训练的caffe模型进行深度学习模型检测。

Qwen1.5-72b 版本有BF16、INT8、INT4三个版本，三个版本性能接近。由于BF16版本需要144GB的显存，让普通用户忘却止步，而INT4版本只需要48GB即可推理，给普通用户本地化部署创造了机会。（建议使用4×24G显存的机器）但由于Qwen1.5-72B-Chat-GPTQ-Int4其使用了GPTQ量化技术，对环境依赖要求严格，需要较为复杂的环境准备步骤。在此提供环境准备教程。

依托先进的目标检测算法YOLOv8与灵活的PyQt5界面开发框架，我们倾力打造出了一款集直观、易用与功能强大于一体的目标检测GUI界面软件。同时，我们采用现代时尚的设计风格，运用流畅的线条和柔和的色彩，为用户打造一个既舒适又美观的视觉环境。综上所述，这款基于YOLOv8与PyQt5的精美界面GUI设计软件不仅具备强大的目标检测功能，还充分考虑到用户体验与操作的便捷性。例如，用户可实时查看检测结果，

DeepSeek MoE目前推出的版本参数量为160亿，实际激活参数量大约是28亿。与自家的7B密集模型相比，二者在19个数据集上的表现各有胜负，但整体比较接近。而与同为密集模型的Llama 2-7B相比，DeepSeek MoE在数学、代码等方面还体现出来明显的优势。但两种密集模型的计算量都超过了180TFLOPs每4k token，DeepSeek MoE却只有74.4TFLOPs，只有两者的