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卷积神经网络 CNN 模型介绍

卷积神经网络 CNN 模型介绍。通过结合经典模型优势与交通标志特性改进,可显著提升复杂路况下的识别鲁棒性。

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#cnn#人工智能#神经网络
YOLO v8 如何训练自己的数据集

本文详细介绍了如何使用YOLOv8训练自定义目标检测模型。主要内容包括:YOLOv8的环境安装(Python3.8+PyTorch+Ultralytics)、数据集准备(YOLO格式标注和组织结构)、训练配置(CLI和Python API两种方式)、模型评估指标解读及预测应用方法。通过创建.yaml配置文件,用户可以轻松适配自己的数据集,并利用预训练模型进行迁移学习。文章还提供了从数据标注到模型部

#目标检测#目标跟踪
CentOS 7 更换 yum 源(阿里云)+ 扩展 epel 源

CentSOS 7 更换 yum 源(阿里云),配置扩展 epel 源

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#阿里云
使用Yolov8 训练交通标志数据集:TT100K数据集划分

本文介绍了使用Yolov8训练TT100K交通标志数据集的准备工作,主要包括数据集下载与划分两部分内容。首先提供了TT100K数据集的官方下载链接,并对比了2016和2021版本的类别数量差异。随后详细阐述了数据集划分的流程:1)生成类别统计文件classes_statistics.json,保留图片数超过100的45个类别;2)将原始数据集转换为COCO格式,并按7:2:1的比例划分为训练集、验

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#机器学习
2025 CUDA 和 cuDNN 在 Windows 上如何安装配置(保姆级详细版)

2025 CUDA 和 cuDNN 在 Windows 上如何安装配置(保姆级详细版)。下载 CUDA,CUDA 版本应 ≤ nvidia-smi显示的 Driver API支持的最高版本。这里我选择的是:CUDA 12.4.1 版本, 你们根据自己的需求进行选择。下载完成后点击安装,可以只选择第二个:NVIDIA 图形驱动程序,点击同意并继续。勾选执行清洁安装,点击下一步,等待安装完毕。如果你之

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#windows#cuDNN
使用Yolov8 训练交通标志数据集:TT100K数据集划分

本文介绍了使用Yolov8训练TT100K交通标志数据集的准备工作,主要包括数据集下载与划分两部分内容。首先提供了TT100K数据集的官方下载链接,并对比了2016和2021版本的类别数量差异。随后详细阐述了数据集划分的流程:1)生成类别统计文件classes_statistics.json,保留图片数超过100的45个类别;2)将原始数据集转换为COCO格式,并按7:2:1的比例划分为训练集、验

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#机器学习
Ubuntu 更换阿里云镜像源图文详细教程

Ubuntu 更换阿里云镜像源图文详细教程。选择Ubuntu Software --> Download from --> Other。点击左下角软件,选择Saftware Updater。往上滑,找到China, 选择阿里云镜像源。选择设置(settings)输入密码之后选择close。

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#ubuntu#阿里云#linux
nano 编辑器的使用

nano 编辑器的使用。`nano` 是一个简单易用的文本编辑器,适合初学者使用:1. 启动 `nano`在终端中输入 `nano` 命令,后面可以跟上你想要编辑的文件的名称。如果文件不存在,`nano` 会创建一个新文件。

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#编辑器#linux
【2025年激活Typora】

2025激活Typora, 详细教程。

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GTSRB德国交通标志数据集下载以及训练集划分

GTSRB德国交通标志数据集下载以及训练集划分。在模型训练时,将训练数据集分成训练集和验证集, 测试集作为测试数据使用,下面是训练集划分代码

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#机器学习
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