基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台,提供了YOLO框架的主流系列模型,包括YOLOv8~v9,以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景,同时支持图像与视频检测。模型部署引擎使用的是OpenVINO™、TensorRT、ONNX runtime以及OpenCV DNN,支持CPU、IGPU以及GPU多种设备推理。 其中,OpenVINO...
基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台,提供了YOLO框架的主流系列模型,包括YOLOv8~v9,以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景,同时支持图像与视频检测。模型部署引擎使用的是OpenVINO™、TensorRT、ONNX runtime以及OpenCV DNN,支持CPU、IGPU以及GPU多种设备推理。
在YOLOv8-seg中,采用了一种无锚框(Anchor-Free)的检测方式,直接预测目标的中心点和宽高比例。这一创新显著减少了对Anchor框的依赖,提高了检测速度和准确度。YOLOv8-seg的训练过程也得益于其新的Pytorch训练和部署框架,使得自定义模型的训练变得更加方便。这一框架的引入,不仅提升了模型的灵活性,还使得研究人员和...
基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台,提供了YOLO框架的主流系列模型,包括YOLOv8~v9,以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景,同时支持图像与视频检测。模型部署引擎使用的是OpenVINO?、TensorRT、ONNX runtime以及OpenCV DNN,支持CPU、IGPU以及GPU多种设备推理。 ? 其中,OpenVINO?以及Tenso...
42 基于深度学习的蔬菜目标检测与识别系统【python源码】 基于YOLOv10_YOLOv9_YOLOv8深度学习的蔬菜目标检测与识别系统【python源码+Py 01:54 基于音效识别的Python自动招架,成功实现了,互相学习交流#绝区零 #python #编程 01:02 太牛逼啦,根据注释AI自动给你写代码,体验python数据分析#编程 #程序员 #编程入门 ...
42 基于深度学习的蔬菜目标检测与识别系统【python源码】 基于YOLOv10_YOLOv9_YOLOv8深度学习的蔬菜目标检测与识别系统【python源码+Py 01:54 基于音效识别的Python自动招架,成功实现了,互相学习交流#绝区零 #python #编程 01:02 太牛逼啦,根据注释AI自动给你写代码,体验python数据分析#编程 #程序员 #编程入门 ...
以下是使用OpenCV和YOLOv8在视频帧上运行推理的代码。1.4、OBB实现自定义旋转对象检测 本文从准备数据集、训练模型,导出与测试和部署推理四个方面,介绍了如何使用YOLOv8 OBB实现自定义旋转对象的检测。 数据集制作 我用手机拍了一张图像然后自己写个代码,每旋转一度保存一张图像,这样就成功生成了360张图像及其注释文件...
通过对这些不同类别的图像进行分析和学习,YOLOv8-seg模型将能够在实际应用中实现高效的植物病害检测与分割。“plant_diseases”数据集不仅为我们提供了多样化的图像样本,还涵盖了植物在不同生长阶段及不同健康状态下的表现。这些信息的丰富性和多样性为模型的训练提供了坚实的基础,使其能够在复杂的农业环境中更准确地...
| YOLOv8n | YOLOv8s | YOLOv8m | YOLOv8l | YOLOv8x | 其他介绍,就不用管了,上手玩一下要紧。看一下几个官方介绍图片就懂了: 这里可以看到,有物体检测识别,检测,分类,轨迹,姿态的功能,下面就上手试试。 部署-简单使用【超简单】 前提安装好Python,版本需要Python>=3.8我的是 Python 3.11.3 ...
CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 计算机视觉入门1v3辅导班 一 获取 GPU 信息 CUDA 提供了几种获取 GPU 信息的方法,这里介绍一下通过调用cuda_runtime.h中的 API 得到 GPU 的一些属性。 在编写 CUDA C 程序时, 要将文件命名为*.cu,一般使用 nvcc 命令编译运行,为 CUDA程序文件,支持 C/C++ 语法。