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在深度学习领域，尤其是目标检测任务中，数据集的质量直接影响模型的性能。为了提升模型的鲁棒性和对各种场景的适应能力，数据增强技术被广泛应用于图像数据集处理。旋转角度是常见的数据增强方法，通过对图像及其对应的标签（边界框）进行同步旋转，可以有效地增加模型对不同方向目标的识别能力。然而，在进行旋转变换时，除了图像本身需要旋转外，与之对应的标签（边界框）也需要进行同步更新。否则，标签位置的偏差将导致模型训

中国交通标志检测tt100k数据集，处理好的jpg+xml+txt数据集，直接可用。

小白也可以看懂的YOLOv12教程！YOLOv12 是 YOLO 系列中首个打破传统基于卷积神经网络（CNN）方法的模型，它通过将注意力机制直接集成到目标检测过程中实现了这一突破。因此YOLOv12需要额外配置FlashAttention，此前的YOLO环境均不可用，需要按照最新的教程配置。此外，30系显卡以前的架构不支持较新的FlashAttention2.x，只能通过更换显卡解决。

深度学习目标检测yolov8小白教程环境搭建，超级简单的教程，纯新手方便理解，一看就会。

显卡（Graphics Processing Unit，简称GPU）是计算机中用于处理图形相关运算的硬件设备，是现代计算机中不可或缺的重要组成部分。显卡的核心任务是生成计算机显示器上的图像，同时还广泛应用于人工智能、大数据计算和区块链等领域。本文提供深度学习领域的单精度浮点性能显卡天梯图供参考。

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