首先我打开的我的某个文件,路径为 F:\code\yolov4\darknet-master\build\darknet\yolo_cpp_dll.vcxproj,搜索cuda 10.0,将其改为cuda 10.1,你如果cuda不是10.0版本也需要这个操作,然后我根据路径F:\code\yolov4\darknet-master\build\darknet\yolo_cpp_dll.sln找到文件,我们对这个sln文件用vs打开然后右击yolo_...
另外的话大家还需要安装程序其他所需的包,包括opencv,matplotlib这些包,不过这些包的安装比较简单,直接通过pip指令执行即可,我们cd到yolov8/yolov7/yolov5代码的目录下,直接执行下列指令即可完成包的安装。 pip install -r requirements.txt 三、yolov8/yolov7/yolov5+CRNN-中文车牌识别、车牌关键点定位、车牌检测算...
我们将使用YOLOv8算法裁剪掉汽车,从而从图像中去除不必要的噪音。 为了实现这一点,我们首先借助YOLOv8在汽车周围绘制一个边界框,然后使用OpenCV剪切出该区域,最后将图像保存在目录中。 model = YOLO('yolov8n.pt') for im in cars_img_list: img = cv2.imread("cars_imgs/"+im+".jpg") img = cv2.resi...
基于深度学习(yolov5、crnn)的车牌检测与识别系统毕设答辩演示结果, 视频播放量 845、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 6、收藏人数 8、转发人数 0, 视频作者 华工学长讲大数据毕设, 作者简介 985华南理工大学学长(主页有毕业证+学位证)用心做好每一个毕设 qq 27754469,
因此,基于YOLOv8的改进方法,能够有效应对这些挑战,提升图像分割的精度和鲁棒性。本研究使用的数据集“syringe_31_08”包含1200张注射器和针头的图像,涵盖了两个主要类别:医疗针头和注射器。这一数据集的构建为模型的训练和验证提供了丰富的样本,确保了模型在不同场景下的适应性和准确性。通过对该数据集的深入分析和...
构建一个基于 YOLOv8Pose 和 CRNN 的水表刻度识别系统。以下是详细的步骤: 数据准备:确保数据集格式正确。 环境部署:安装必要的库。 模型训练: 使用YOLOv8Pose 进行人脸关键点检测(模拟水表指针位置)。 使用CRNN 进行数字识别。 推理工作流:将 YOLOv8Pose 和 CRNN 结合起来进行端到端的水表刻度识别。 可视化和...
YOLOv8作为该系列的最新版本,结合了更先进的网络结构和算法优化,具备了更强的特征提取和处理能力。因此,基于改进YOLOv8的番石榴果实分级图像分割系统的研究,能够有效提升果实分级的自动化程度和准确性。 本研究将利用一个包含1500张图像的番石榴数据集,该数据集经过精细标注,涵盖了四个不同的分级类别。通过对这些图像...
基于最新编译好的OpenCV+CUDA支持的库,重新配置OpenCV开发环境,对比YOLOv5部署,CPU运行推理测试结果如下: 添加两行代码,启用GPU运行推理测试结果如下: this->net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);this->net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA); ...
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。
步骤1:为QAT准备YOLOv8 首先,我们加载YOLOv8模型,并使用PyTorch的量化工具设置训练环境。 importtorchimporttorchvisionfromtorch.quantizationimportget_default_qat_qconfig, prepare_qat, convertfromyolov8importYOLOv8# Assuming a YOLOv8 import setup model = YOLOv8()...