Ultralytics我们的使命是帮助人们和公司释放人工智能的积极潜力。使用我们的视觉人工智能工具,让您的模型栩栩如生。
Ultralytics' mission is to empower people and companies to unleash the positive potential of AI. Bring your models to life with our vision AI tools.
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Ultralytics YOLO 使用遗传算法来优化超参数。遗传算法受自然选择和遗传机制的启发。 突变: 在 Ultralytics YOLO 的背景下,突变通过对现有超参数应用小的随机更改,在超参数空间中进行局部搜索,生成新的评估候选者。 交叉: 虽然交叉是一种流行的遗传算法技术,但它目前在 Ultralytics YOLO 中不用于超参数调整。主要...
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使用Ultralytics YOLOv8进行对象裁剪涉及从图像或视频中隔离和提取特定检测到的对象。 YOLOv8 模型的能力被用来准确识别和描绘对象,实现精确裁剪以供进一步分析或操作。 www.youtube.com/embed/ydGdibB5Mds 注意:使用 Ultralytics YOLOv8 进行对象裁剪 对象裁剪的优势?
Ultralytics YOLO11 是一个前沿的、最先进的(SOTA)模型,它建立在之前 YOLO 版本成功的基础上,并引入了新的功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。YOLO11 设计得既快又准确,易于使用,使其成为各种目标检测和跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。MinerU:一站式开源高质量数据提取工具,将 PDF 转换成...
ultralytics\engine\trainer.py 只有一个类class BaseTrainer:,定义了一个用于创建训练器(trainer)的基类,它提供了训练神经网络模型时所需的基本属性和结构。 class BaseTrainer: 以下是对这些属性的简要说明: 属性: -args:一个SimpleNamespace对象,包含训练器的配置参数。 -validator:一个BaseValidator实例,用于验证模...