v5

yolo 目标检测600类目标

1.模型架构调整类别适配：将YOLO输出层的类别节点数调整为600（如YOLOv5的detect.yaml中修改nc=600），并更新类别名称映射表（classes.txt）。

大霸王龙·2025-07-29 16:26

如何在Windows环境下编译QT-5.15.17版本

网上能下载的安装版本只有比较老的V5.15.2版本，就想着自己去编译一个最新的QT版本。目前线上能下载的Qt5的最新版本是V5.15.17。

·2025-07-29 11:54

YOLOV8模型及损失函数

YOLOV8代码分析1.YOLOV8相对于YOLOV5的改进2模型2.1模型主要模块2.1.1模型主要模块：2.1.2CBS、SPPF、Bottleneck、C2f、model3损失ultralytics

山居秋暝LS·2025-07-29 02:43

夜间监控模糊不清？陌讯低光目标检测方案解读

更严峻的是，密集人流场景中YOLOv5的ID丢失率达28%，实时预警几乎瘫痪——这恰是陌讯视觉算法v3.2的破局切入点。

2501_92474779·2025-07-28 18:10

实时检测延迟超200ms？陌讯新框架FPS提速50%揭晓

开篇痛点在现代安防监控场景中，实时目标检测（Real-timeObjectDetection）至关重要，但传统算法如FasterR-CNN或YOLOv5往往面临严峻挑战。

2501_92474779·2025-07-28 18:09

工业检测漏检率高？陌讯多模态算法降损 40%

某新能源电池厂商曾反馈，基于开源YOLOv5的检测方案在极耳缺陷检测中，因无法区分“褶皱”与“裂纹”，导致合格产品误判率达8%，直接造成每月30万元物料浪费。这些问题的核心在

2501_92473287·2025-07-28 17:32

漏检率骤升20%的安防困局：陌讯动态剪枝技术如何破局

低光环境下行人检测mAP暴跌至65%以下，夜间误报率高达40%目标遮挡：密集场景（如校园周界）漏检率超25%，某园区因货柜遮挡漏检损失超万元/次算力瓶颈：边缘设备（如JetsonXavier）运行YOLOv5

2501_92473199·2025-07-28 17:32

YOLOv5激活函数替换与模型变体实验实战教程

YOLOv5激活函数替换与模型变体实验实战教程本教程面向已具备YOLOv5训练经验的开发者，系统讲解如何在YOLOv5中替换激活函数、构建模型变体，并结合本项目实际文件和命令，突出实用性和可操作性。

机＿长·2025-07-28 12:59

MySQL【部署 01】Linux root 用户部署 mysql-5.7.28 及 not allowed to connect to this MySQL server 和中文乱码问题处理

云盘资源：mysql-5.7.28-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz链接：https://pan.baidu.com/s/1DmavSo3kCKOPZtmd-FE8mw提取码：0v5l

yuanzhengme.·2025-07-28 12:59

[毕业设计]一些基于yolov5项目高分毕业项目源码下载地址汇总

项目名称下载地址车辆检测计数+车牌定位+车牌识别的yolov4模板检测与yolov5车牌检测与LPRNet车牌检测源码+模型+详细说明.zip点我下载基于改进后的YOLOv5目标检测模型实现人群密度检测系统源码

海神之光.·2025-07-28 12:55

基于YOLOv5+pyQT6的目标检测系统通用项目模板

本项目开发基于YOLOv5+pyQT6的目标检测项目，用来集成YOLO的目标检测系统，作为该类系统的开发模板，旨在通过替换模型文件即可进行照片、视频、摄像视频流的检测，设置日志系统，记录系统的每一步操作

·2025-07-28 12:22

标签助手：基于LabelImg和YOLOv5的图像半自动标注工具

标签助手：基于LabelImg和YOLOv5的图像半自动标注工具项目基础介绍标签助手（labelGo-Yolov5AutoLabelImg）是一个图形化的半自动图像注解工具，它结合了广受欢迎的图像标注工具

伏容一Julia·2025-07-28 09:07

2023年必看的韩国电影，韩国最新高分电影排行榜

大家好我是氧惠APP最大团队张导师，氧惠首批邀请码520888，注册就帮你推广，使用首码直升V5特权，一起做到百万团队。

氧惠佣金真的高·2025-07-28 06:04

基于Jetson Nano与PyTorch的无人机实时目标跟踪系统搭建指南

本文将手把手指导读者在NVIDIAJetsonNano（4GB版本）开发板上，构建基于YOLOv5+SORT算法的实时目标跟踪系统，集成无人机控制与地面站监控界面，最终打造低功耗智能监控设备。

·2025-07-28 01:42

RK3568笔记九十三：基于RKNN Lite的YOLOv5目标检测

一、介绍Yolov5是一种目标检测算法，属于单阶段目标检测方法，是在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它代表了Ultralytics对未来视觉AI方法的开源研究，其中包含了经过数千小时的研究和开发而形成的经验教训和最佳实践

殷忆枫·2025-07-28 00:57

氧惠app下载？氧惠怎么赚钱？

联系总部导师升级V5氧惠的邀请码是纯数字靓号，越代表等级之高，官方邀请码是官方导师

氧惠爱高省·2025-07-27 16:52

30字生动解析摄像头驱动开发流程

文章摘要本文用工厂组装相机的比喻，形象描述了手机摄像头开发的全流程：从采购摄像头模组（如OV5640）开始，工程师需研究其datasheet，开发内核驱动程序（操作手册），通过设备树集成到Linux系统

你一身傲骨怎能输·2025-07-27 13:41

拼多多怎么和陌生人团购？拼多多和陌生人团购的方法

大家好我是氧惠APP最大团队张导师，氧惠首批邀请码520888，注册就帮你推广，使用首码直升V5特权，一起做到百万团队。氧惠APP

氧惠全网优惠·2025-07-27 07:33

30ms 内定位包裹：陌讯迁移检测技术突破瓶颈

传统视觉算法在面对包裹重叠、光照变化、条码污损等复杂场景时，常出现目标框漂移、类别误判等问题，某华东地区分拣中心曾反馈，其采用的开源YOLOv5模型在高峰时段漏检率高达12%，导致日均错分包裹超300件

·2025-07-26 18:41

如何移植一个OpenHarmony基线

创建远程代码仓此步骤各项目会有专门的人来处理，不做详细介绍这里我们假设创建的远程仓名为：RK3568_OpenHarmony5.1.0_Backup二、开源仓代码获取以5.1.0-Release为例开源基线：OpenHarmony-v5.1.0

晚风_落日·2025-07-26 17:39

废字

v加班不可磨灭没流量破iu呀投入到烦人了吧唧嗯额额然让点石头哥姑顾贵鱼鱼特殊这值日生字发图饭堂给她台风丰田突突突方乳房刚回i酷几点我都他说人多古惑女知道二陈汤市场大国担当地方v叽叽咕咕菲都狄都沙县小吃V5

承晔儿·2025-07-26 14:34

rk3588 rknntoolkit模型转换及部署

wiki/linux_guide/zh_CN/docs/demo/demo_gnome.htmlRK3588部署rknntoolkit2进行模型转换_xingman510的博客-CSDN博客以yolov5

Godlovesea·2025-07-25 09:34

Yolov5s/Yolov8s网络结构图

一、网络模型配置Yolov5s#Parametersnc:1#numberofclassesdepth_multiple:0.33#modeldepthmultiplewidth_multiple:0.50

Goodness2020·2025-07-24 23:46

方南的余生日记2022-09-08

没有胖球比赛和LPL比赛和cba的日子里，我重新开始看起了足球比赛，也是不挑，什么意甲英超德甲，CCTV5转播哪场我就看哪场。比较有趣的事，有时候突然看见一个熟悉球员，会很惊讶：天呐！

方南一路向东南西北·2025-07-24 03:53

多多买菜的官方客服在哪找？多多买菜怎么联系客服？

大家好我是氧惠APP最大团队张导师，氧惠首批邀请码520888，注册就帮你推广，使用首码直升V5特权，一起做到百万团队。氧惠APP，2023全新模式，我的直推也会放到你下面，我曾经1年做到百万团队

氧惠佣金真的高·2025-07-24 02:31

YOLO目标检测模型优化技术全景解析

例如在YOLOv5中引入160×160特

·2025-07-23 17:01

InPixio Photo Maximizer(图片无损放大软件) v5.3.8625 便携版

InPixioPhotoMaximizer是一款用于放大和增强照片的软件。它提供了一系列功能和特点，使用户能够通过增大分辨率和细节来改善照片的质量和清晰度。软件功能图像放大：通过使用高级算法，可以将照片放大到原始分辨率的4倍，而保持良好的清晰度和细节。细节增强：通过增加图像的细节和锐度，可以改善照片的质量，并使图像更加清晰和逼真。手动调整：用户可以使用软件的手动调整工具，根据自己的需求进行尺寸和细

·2025-07-23 12:02

LPL夏季赛季后赛回顾，哪场比赛和瞬间让你记忆犹新

每年的夏季赛季后赛和冒泡赛算得上是LPL最激励残酷的比赛了，每年都会有难以预料的惊喜和难以复刻的奇迹，而今年似乎又格外不同：逆袭成功的V5、少年Bin的奇妙冒险、卧薪尝胆的LGD，及又诞生了TES与JD

惊鸿的读书笔记·2025-07-23 00:34

Android Camera内核级驱动程序设计

Camera内核级驱动程序设计一硬件抽象层HAL分析——分析打开设备流程和拍照流程二Ov5640摄像头驱动程序一、硬件抽象层HAL分析——分析打开设备流程和拍照流程首先找到摄像头代码——在vendor…

荣敢飞·2025-07-22 21:25

第十周。

第十周了，这周没什么特别的事情，但是我们迎来了校5v5篮球赛，在这次5v5篮球赛中我们机械幺八幺的五个同学表现十分的出色，以十分完美的配合与整容打赢了这一场比赛，并得到了下一场比赛的入场券。

e6439601d21e·2025-07-22 17:02

遥控精灵v5.3.5国际版，支持控制全球7000+种电器 38MB

遥控精灵v5.3.5国际版（安卓）可能有朋友对“遥控精灵”并不陌生，也有可能用过同类型App，但这款堪称遥控类APP中的标杆，官方宣称支持全球7000+种电器的控制。

VB594·2025-07-22 16:50

SIMATIC Step 7授权书的含义与应用

此外，Step7V5.4版本可能表示软件的某个特定版本，包含新特性和性能优化。用户可以通过授

·2025-07-22 14:38

基于深度学习的手写数字和符号识别系统：YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成

本文将介绍如何构建一个基于YOLO系列模型（YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、Y

YOLO实战营·2025-07-22 06:42

YOLOv5改进策略|YOLOv5 ⾃主检查和跟踪相关的任务|基于视觉的⽆⼈⽔⾯舰艇⾃主导航极端海洋条件

目录介绍解决方案目标检测的视觉结论视觉感知是无人水面舰艇(USV)自主导航的重要组成部分，特别是与自主检查和跟踪相关的任务。这些任务涉及基于视觉的导航技术来识别导航目标。海洋环境中极端天气条件下的能⻅度降低使得基于视觉的方法难以正常工作。为了克服这些问题，本文提出了一种基于视觉的自主导航框架，用于在极端海洋条件下跟踪目标物体。所提出的框架由一个集成感知管道组成，该管道使用生成对抗网络(GAN)来消

斌擎人工智能官方账号·2025-07-21 18:23

智慧城管新突破：陌讯动态量化技术实现端侧模型压缩20倍

开篇痛点深夜暴雨中的违规占道经营检测误报率超60%，光照反射干扰导致传统YOLOv5召回率暴跌——这是某省会城市智慧城管项目的真实困境。

2501_92487735·2025-07-21 15:59

华为服务器2258X V5裸机安装Ubuntu及配置

2258XV5基本信息配置信息：型号2288XV5BIOS版本：8.02/ReleaseDate:04/14/2021处理器型号：Intel®Xeon®[email protected]版本

ghsshou·2025-07-21 02:51

yolov5推理简单代码（网上找了好多，最终找到了）

#yolov5#导包importtorchimportcv2frommultiprocessingimportProcess,Manager,Value#下面两个是yolov5文件夹里面的代码fromutils.generalimportnon_max_suppressionfrommodels.experimentalimportattempt_load

a2488220557·2025-07-20 08:14

手绘电路图的节点和端点检测一个简化版的算法实现框架

以下代码结合了YOLOv5目标检测和传统图像处理技术，符合论文中提到的98.2%mAP和92%节点识别准确率的关键指标。

zhangfeng1133·2025-07-20 05:01

目标检测-YOLOv5

YOLOv5介绍YOLOv5是YOLO系列的第五个版本，由Ultralytics团队发布。

wydxry·2025-07-20 04:48

仓库货物检测：基于YOLOv5的深度学习应用与UI界面开发

本博客将介绍如何使用YOLOv5进行仓库货物检测，

YOLO实战营·2025-07-20 00:50

工服误检率高达40%？陌讯改进YOLOv7实战降噪50%

环境干扰：强光/阴影导致工服颜色失真目标微小：安全帽反光标识仅占图像0.1%像素遮挡密集：工人簇拥时漏检率超35%（数据来源：CVPR2023工业检测白皮书）行业真相：某安监部门实测显示，开源YOLOv5

2501_92487859·2025-07-19 17:22

考场/工厂违规用机难捕捉？3维度优化方案部署成本直降40%

某安检企业反馈，开源YOLOv5在车间场景误报率高达34%。

2501_92487762·2025-07-19 16:21

传统检测响应慢？陌讯多模态引擎提速90+FPS实战

然而，传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点：误报率高（复杂光照或遮挡场景下检测不稳定）和响应延迟（高分辨率视频流处理FPS低于30）。

2501_92473147·2025-07-12 17:53

模型训练与部署注意事项篇---resize

两者的关系既相互关联，又存在一定的灵活性，具体可从以下几个方面详细分析：一、核心关系：训练与推理图像大小的“基准一致性”YOLOv模型（如YOLOv5、v7、v8等）的训练和推理图像大小通常以**“基准尺寸

Atticus-Orion·2025-07-12 12:56

Yolov5-obb(旋转目标poly_nms_cuda.cu编译bug记录及解决方案)

关于在执行pythonsetup.pydevelop#or"pipinstall-v-e."时poly_nms_cuda.cu报错问题。前面步骤严格按照install.md环境1.pytorch版本较低时（我的是1.10）：poly_nms_cuda.cu文件添加”#defineeps1e-8“，删除“constdoubleeps=1E-8;”这句2.pytorch版本较高时（我用的是1.27）h

·2025-07-12 01:04

街道垃圾识别难？陌讯视觉算法实测准确率突破95%

传统视觉算法（如YOLOv5、FasterR-CNN）在复杂街道场景下表现不佳，主要面临以下问题：光照干扰：早晚光线变化导致误检（如阴影被识别为垃圾）小目标漏检：饮料瓶、烟头等小物体在640x640输入下仅占

2501_92487900·2025-07-11 17:16

占道识别漏检率 30%？陌讯多模态算法实测优化

某一线城市试点数据显示，基于开源YOLOv5的识别系统日均漏检事件超300起，人工复核成本占总投入的42%。这些问题的根源在于传统算法采用单

2501_92487926·2025-07-11 17:16

重型机械识别漏检率高？陌讯算法实测降 35%

某港口集团曾反馈，其基于开源YOLOv5部署的机械监控系统，在暴雨天气下误报率飙升至37%，直接影响作业调度效率[实测数据来源：某港口2024年Q1运维报告]。

·2025-07-11 16:09

react create-react-app v5 从零搭建项目（不暴露 eject）_create-react-app 搭建移动端h5(1)

cnpminstallaxios--save2.src/utils新建一个request.js文件(没有utils就新建一个目录然后再建一个request.js)3.request代码如下：这个是最简单的配置了，你可以根据自己的需求配置请求拦截里的东西。importaxiosfrom‘axios’//axios的配置文件,可以在这里去区分开发环境和生产环境等全局一些配置constdevBaseUr

·2025-07-11 15:32

YOLOv5基础 | 万字长文带你深度解析yolov5s.yaml配置文件

配置文件yolov5s.yaml在YOLOv5模型训练过程中发挥着至关重要的作用，属于初学者必知必会的文件！

小哥谈·2025-07-11 06:56

推荐频道

v5