YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）系列目标检测模型的一个新版本。YOLO系列以其快速和高效的目标检测能力著称，在实时应用中非常受欢迎。YOLOv8在前代模型的基础上进行了多项改进，以提高模型的性能和精确度。以下是YOLOv8的一些关键特点： 架构改进：YOLOv8在架构上进行了优化，可能包括新的卷积层配置、激活函..

在第六天的YOLOv8实践中，我专注于使用TensorRT进行C++部署。这是一个重要的步骤，因为TensorRT可以显著加快模型的推理速度，使之适合在资源受限的环境中运行。以下是我在这个过程中积累的经验，以及遇到的一些问题和解决方法。 前期准备 环境搭建： 确保已经安装CUDA和cuDNN，符合你所使用的GPU的版本。 安装Tensor..

要在OpenCV中使用YOLOv8进行C++模型部署，您需要遵循几个步骤。YOLOv8是一种先进的目标检测模型，但其部署相较于之前版本可能有所不同。以下是一个基本流程： 1. 模型准备 转换模型格式： 首先，您需要将YOLOv8的模型转换为ONNX格式。可以通过PyTorch导出功能将YOLOv8模型（通常是.pt文件）转换为ONNX格式。 ..

要在YOLOv8-obb上训练自定义数据集，你需要完成以下几个步骤，包括数据标注、训练、推理以及模型转换和C#部署： 步骤一：数据准备与标注 安装标注工具：使用LabelImg或Roboflow等工具对你的数据进行标注。这些工具支持多边形标注，可以用于标注带方向的边界框。 标注格式：YOLOv8-obb支持多边形（polygon）格式。确保导出为YOL..

要在瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片上部署YOLOv8n，我们需要分别处理模型转换、环境配置和推理过程。以下是简易工程步骤和快速推理指南： 瑞芯微RKNN上的部署 1. 环境准备 开发板：确保你的瑞芯微开发板已安装好RKNN Toolkit。 Python和依赖：安装必要的Python环境和相关依赖库。通常，pip可以用于安装大多数需要的模块..

在使用COCO2017数据集进行YOLOv5的训练时，你需要按照以下步骤进行操作： 环境准备 安装PyTorch：首先你需要安装PyTorch，因为YOLOv5是基于PyTorch构建的。可以根据你的环境选择相应的安装命令，从 PyTorch官网 获取安装指南。 克隆YOLOv5代码仓库： git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 ..

在YOLOv5目标识别任务中，通常需要将标注数据转换为符合YOLO格式的TXT文件。YOLO格式的TXT文件通常以以下格式表示： class_id x_center y_center width height 这里的坐标和尺寸信息是相对于图像宽高的归一化值。 如果你有标注数据以JSON格式存储，通常可以使用Python脚本将其转换为YOLO数据格式的TXT文件。..

引入SimAM（Similarity Attention Module）注意力机制到YOLOv5是一个很有趣的尝试，旨在提高模型对特征的表达能力，从而提升目标检测的性能。YOLOv5是一个基于卷积神经网络（CNN）的目标检测框架，而注意力机制的引入可以帮助其更有效地聚焦于重要的特征区域。 以下是如何在YOLOv5中引入SimAM注意力机制的一般步骤： ..

在瑞芯微RK3588上部署YOLOv11并使用TensorRT进行加速，确实可以显著提高模型的推理速度。以下是一些在这方面可以帮助你优化的技巧和步骤： 环境准备 开发环境配置： 确保你的RK3588板卡上安装了适合的Linux发行版，并更新所有依赖包。 安装CUDA工具包和CuDNN，以利用GPU进行加速。 安装TensorRT，并确认其与CU..

使用YOLOv10训练自定义数据集并进行推理和C#部署是一个多步骤的过程。以下是完整的流程： 第一步：准备数据集 收集数据：收集足够的图像和其相应的标签。标签可以通过工具如LabelImg标注，生成.xml格式的标注文件。 转换格式：将标注从.xml转换为YOLO需要的.txt格式，每一行表示一个目标物体（格式：class x_center y_center widt..