YOLOv8官方将各类任务（目标检测，关键点检测，实例分割，旋转目标框检测，图像分类）的损失函数封装了在中，本文主要梳理一下目标检测任务Loss的大致组成，不涉及到具体的原理。Loss 计算包括 2 个分支：分类和回归分支，没有了之前的 objectness 分支。目标检测任务中函数定义在YOLOv8损失函数使用了分类BCE、回归CIOU + VFL（新增项目）的组合。分类损失YOLOv8用的多分

opencv-python自带的深度学习案例。

Teachable Machine 介绍及说明

机器学习是一种人工智能的分支，它利用统计学和计算机科学的方法，让计算机系统通过经验自动改善和学习。机器学习的目标是通过数据分析和模式识别来构建算法和模型，从而让计算机能够自动进行决策和预测。常见的机器学习算法包括：1.监督学习（Supervised Learning）：监督学习是一种通过给定的输入和输出数据来训练模型的方法。该模型可以根据输入数据预测输出值。常见的监督学习算法有。2.无监督学习（U

图像预处理算法：1.图像梯度算法Sobel、Scharr2.角点检测算法Harris3.边缘检测算法Canny4.z直线检测算法Hough图像特征处理算法：1.SIFT（尺度不变特征变换）2.SURF（加速稳健特征）3.HOG（梯度直方图）4.Histogram（直方图）5.LB...

在21世纪的科技浪潮中，人工智能（AI）技术无疑是最具颠覆性和创新性的前沿领域之一。随着计算能力的飞速进步、大数据的广泛应用以及算法的持续优化，AI技术正迅速渗透到社会的各个角落，重塑着传统产业，催生新的商业模式。对于具有前瞻性思维的创业者而言，AI技术的快速发展不仅带来了前所未有的挑战，更蕴含着无限的商机和机遇。本文将探讨AI技术在未来可能带来的创业机会，以期为志在于AI领域创业的人士提供一些启

在已有的服务器上部署了自己的项目代码，显卡是最新的PRO2000，但是处理的图像分辨率是1920*1080，视频帧频是20fps，进过分析代码发现，在直接使用pytorch训练的模型.pt算力有点吃紧，于是考虑通过转换模型格式来优化程序处理速度，从而改变前台画面的显示流畅度。值得一提的是，直接在windows上使用pip命令安装，很多时候编译都是错误额，因此考虑使用编译好的文件来安装。

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最近做了一个AI行为识别的项目，已经上线，目前还在测试优化阶段，所以暂时使用的是，这样方便不断测试修改。部署到服务器上后，发现服务器上面有三个登录账号，都具有管理员权限，这在公司电脑上非常常见。为了保护自己的核心成果，同时也为了自己的代码不被随便修改或走，自己特别想办法保护自己的代码权限，同时也要方便自己的使用和修改才可以。

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