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YOLOv5(其他版本流程一样) 环境配置指南与实践操作详细步骤-入门到精通

本文提供了YOLOv5的环境配置指南与实践步骤,主要包括:1)环境配置要求(Python 3.8+、PyTorch 1.8+、CUDA 11.0+等)和详细安装流程;2)实践练习的五阶段:快速上手(15分钟)、数据集准备(30分钟)、模型训练(45分钟)、模型评估优化(30分钟)和部署应用(30分钟);3)常见问题解决方案和性能基准参考。文章还包含一个完整的Python演示脚本,展示如何加载模型、

#opencv#视觉检测#图像处理 +1
基于YOLO和OpenCV的智能区域检测实现试卷扫描,题目提取

本文介绍了一个基于YOLOv8和OpenCV的考试题目智能提取系统。系统通过多级容错设计,在OCR模块缺失时仍能提供基础区域检测功能。项目实现了两种提取算法:基于YOLOv8的目标检测和基于OpenCV的图像处理方案,并支持参数调优和结果可视化。系统采用条件导入、初始化容错等机制确保稳定运行,并针对中文显示、检测精度等问题提供了解决方案。未来可优化检测算法、实现离线OCR功能,并扩展数学公式识别等

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#opencv#人工智能
CVAT强大的标记工具,极简部署操作手册

从0到1搭建CVAT,现目标标注,并导出成yolo格式数据集,结合yolo5实现端到端视图大模型微调

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