1.YOLOX目标检测实战：LabVIEW+YOLOX ONNX模型实现推理检测（含源码）
2.Jetson nano部署Yolov8
3.YOLO-Fastest模型结构解读
4.一文带你学会使用YOLO及Opencv完成图像及视频流目标检测（上）|附源码
5.yolov8人脸识别-脸部关键点检测（代码+原理）
6.YOLOv7（目标检测）入门教程详解---检测，币源k币推理，币源k币训练

YOLOX目标检测实战：LabVIEW+YOLOX ONNX模型实现推理检测（含源码）

       LabVIEW实现YOLOX目标检测

       本文将介绍如何利用LabVIEW进行YOLOX目标检测的币源k币实战操作。YOLOX是币源k币由旷视科技开源的高性能实时目标检测网络，通过将解耦头、币源k币数据增强、币源k币2022微信h5扫雷源码无锚点及标签分类等领域的币源k币优秀进展与YOLO进行集成，实现了超越YOLOv3、币源k币YOLOv4和YOLOv5的币源k币性能，并保持了极高的币源k币推理速度。本文将主要关注如何在LabVIEW中部署YOLOX的币源k币ONNX模型进行推理。

       一、币源k币环境搭建

       部署环境：所需环境包括LabVIEW软件，币源k币以及YOLOX ONNX模型。币源k币

       LabVIEW工具包：安装LabVIEW ONNX工具包，币源k币以实现与ONNX模型的交互。

       二、模型的获取与转化

       方式一：直接下载ONNX模型。访问GitHub仓库获取YOLOX的ONNX模型，链接如下：github.com/Megvii-BaseD...

       方式二：将训练好的模型pth转换为ONNX。通过下载YOLOX源码、安装库、从基准表下载预训练模型，然后使用特定指令将pth模型转换为ONNX格式。具体步骤如下：

        1. 安装YOLOX：在YOLOX-main文件夹中执行命令行指令。

        2. 安装pycocotools。

        3. 下载预训练模型：使用指定链接下载模型文件至特定路径。

        4. 将模型pth转换为ONNX：执行相关命令。

       三、LabVIEW实现YOLOX ONNX推理检测

       加载模型：将转换后的反馈工单源码ONNX模型放置至LabVIEW项目中的model文件夹内，配置LabVIEW程序加载模型。

       目标检测实现：使用LabVIEW ONNX工具包中的Create_Session.vi加载模型，并选择CPU、CUDA或TensorRT进行推理加速。通过查看模型结构、加载模型及实现目标检测，最终输出检测结果。

       四、源码及模型下载

       链接：访问百度网盘下载相关源码与模型，链接如下：pan.baidu.com/s/1FMRH1F...

       总结：本文详细介绍了在LabVIEW中实现YOLOX目标检测的全过程，包括环境搭建、模型获取与转化、LabVIEW实现推理检测以及源码下载。希望对读者在LabVIEW与人工智能技术应用方面有所帮助。如有疑问或讨论，欢迎在评论区留言，同时也欢迎加入技术交流群。

Jetson nano部署Yolov8

       于年1月日成功完成了Jetson nano B的Yolov8部署，无需科学上网，准备工作包括U盘。

       1. 安装流程首先从官网获取Jetson nano开发者套件SD卡镜像并下载（压缩文件需解压）。

       1.2 使用Etcher工具进行烧录

       2. 配置Python环境：推荐Python 3.8，因ultralytics要求。创建独立环境，具体步骤如下：

       2.1 安装基础环境

       2.2 下载Python 3.8源代码至Jetson Nano

       2.3 解压并进入Python-3.8.文件夹进行后续操作

       2.4 到Python-3.8.中编译并配置Python环境

       3.1 安装PyTorch和Torchvision：由于平台不兼容，需手动下载预编译和编译安装

       3.2 将下载的文件传输至U盘，通过终端在Jetson nano中安装

       3.3 安装ultralytics，注意在激活独立环境后操作

       4. 使用时，每次启动需打开独立环境，雾都社区源码可能遇到libomp.so.5库缺失，需安装OpenMP库解决

       5. 个人简介：拥有丰富的学习和竞赛经历，目前准备出国留学，目标是新加坡国立大学的机器人学研究生

       5.2 可通过以下方式联系：

       CSDN主页，小红书和抖音，Gitee和Github代码仓库，以及ac@.com邮箱和微信。

YOLO-Fastest模型结构解读

       一、模型结构

       通过源码分析，绘制了Fastest-YOLO模型的结构图。整个模型的参数量为0.M，仅为Yolov5s（参数量7.3M）的1/。在速度方面，推理一张所需时间仅为0.1ms，是Yolov5s（8ms）的1/。

       网络的主体部分使用了ShuffleNetV2作为backbone（左侧），Neck部分则是light-FPN网络（下侧）。模型的头部由分类、回归、检测三个组件构成。

       在参数量分析部分，应注意这里的参数指的是模型在训练过程中需要学习的参数量。ReLU和Max-Pooling层均没有参数。对于卷积层，其参数量的分析将后续补充。

       附录部分涉及了ShuffleV2Block和DWConvBlocks的结构。

一文带你学会使用YOLO及Opencv完成图像及视频流目标检测（上）|附源码

       本文旨在帮助读者掌握使用YOLO和OpenCV进行图像及视频流目标检测的方法，通过详细解释和附带源码，让学习过程更加直观易懂。威信源码社区

       在计算机视觉领域，目标检测因其广泛应用，如人脸识别和行人检测，备受关注。YOLO（You Only Look Once）算法，由一位幽默的作者提出，发展到现在的V3版本，是其中的佼佼者。YOLO作为单级检测器的代表，通过一次扫描就能完成对象位置和类别的预测，显著提高了检测速度，尽管在精度上可能不如两阶段检测器如R-CNN系列（如Faster R-CNN），但速度优势明显，如YOLOv3在GPU上可达 FPS甚至更高。

       项目结构清晰，包括四个文件夹和两个Python脚本，分别用于处理图像和视频。通过yolo.py脚本，我们可以将YOLO应用于图像对象检测。首先，确保安装了OpenCV 3.4.2+版本，然后导入所需的库并解析命令行参数。脚本中，通过YOLO的权重和配置文件加载模型，接着对输入图像进行预处理，利用YOLO层输出筛选和非最大值抑制（NMS）技术，最后在图像上显示检测结果。

       尽管YOLO在大多数情况下都能准确检测出物体，但也会遇到一些挑战，供应平台app源码如图像中物体的模糊、遮挡或类似物体的混淆。通过实际的检测示例，可以看到YOLO在复杂场景中的表现。了解这些局限性有助于我们更好地理解和使用YOLO进行目标检测。

       要开始实践，只需按照教程操作，通过终端执行相关命令，即可体验YOLO的图像检测功能。对于更深入的学习和更多技术分享，可以关注阿里云云栖社区的知乎机构号获取更多内容。

yolov8人脸识别-脸部关键点检测（代码+原理）

       YOLOv8在人脸检测与关键点定位方面表现出色，其核心在于整合了人脸检测与关键点预测任务，通过一次前向传播完成。它在实时性上表现出色，得益于高效的特征提取和目标检测算法，使其在实时监控、人脸验证等场景中颇具实用性。YOLOv8的鲁棒性体现在其对侧脸、遮挡人脸等复杂情况的准确识别，这得益于深层网络结构和多样性的训练数据。

       除了人脸区域的识别，YOLOv8还能精确预测眼睛、鼻子等关键点位置，这对于人脸识别和表情分析至关重要，提供了更丰富的特征描述。作为开源项目，YOLOv8的源代码和预训练模型都可轻易获取，便于研究人员和开发者进行定制开发，以适应不同场景的需求。

       具体到YOLOv8 Face项目，它继承了YOLOv8的特性，提升了人脸检测的准确性，同时优化了实时性能和多尺度人脸检测能力。项目通过数据增强和高效推理技术，确保模型在不同条件下的稳定表现。训练和评估过程提供了清晰的代码示例，方便用户快速上手。

       总的来说，YOLOv8 Face项目凭借其高效、准确和适应性强的特性，为人脸识别领域提供了强大的工具支持，适用于人脸识别、表情分析等多个应用场景。

YOLOv7（目标检测）入门教程详解---检测，推理，训练

       本文将深入探讨YOLOv7在目标检测领域的应用，从环境搭建到实际操作进行全面解析。首先，我们回顾了前一篇文章的内容，强调了已安装完毕的YOLOv7外部环境，为实战检测、推理和训练阶段铺平道路。

       进入实战阶段，我们通过GitHub链接下载了YOLOv7源码，确保代码的最新性和兼容性。下载后，我们使用cmd命令行工具进入源码目录，并激活所需的虚拟环境，通过安装命令确保所有依赖包得以顺利部署。这一步骤确保了我们具备了执行检测、推理和训练操作所需的全部软件环境。

       接下来，我们专注于检测功能的实现。通过在虚拟环境中执行特定命令，我们启动了检测过程。值得注意的是，检测过程支持GPU和CPU两种设备选项，这取决于我们的硬件配置。利用GPU进行检测能显著提升处理速度，尤其是在大规模数据集上。

       在完成检测后，我们能够通过访问特定目录下的结果文件夹，查看检测结果。这些结果展示了YOLOv7在目标识别和定位上的高效性能，直观地反映了模型的检测能力。

       转向训练阶段，我们遵循了详细的步骤，包括数据集的准备和预处理，以及训练配置文件的编写。我们使用了特定的软件工具进行格式转换，确保数据集符合YOLOv7模型的输入要求。接着，我们配置了训练所需的参数，并使用python命令启动训练过程。经过一段时间的迭代优化，我们得到了训练结果，并从中挑选出最优权重文件用于实际应用。

       推理阶段，我们借助已训练的模型对新数据进行处理，这与检测阶段的过程相似，但关注点在于模型应用的实际场景。我们创建了专门的文件夹用于存储待处理的和视频，然后通过简单的命令行操作，实现了模型对这些数据的高效处理。

       最后，我们对整个流程进行了总结，强调了YOLOv7在目标检测领域的强大性能和灵活性。尽管本文主要关注于Python环境下的实践，但对于希望在C++环境中应用YOLOv7的读者，后续文章将提供额外的指导和资源。总体而言，本文旨在为读者提供全面、深入的YOLOv7实战指南，帮助其在实际项目中高效利用这一先进的目标检测工具。

深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码

       深度学习目标检测系列：一文掌握YOLO算法

       YOLO算法是计算机视觉领域的一种端到端目标检测方法，其独特之处在于其高效性和简易性。相较于RCNN系列，YOLO直接处理整个图像，预测每个位置的边界框和类别概率，速度极快，每秒可处理帧。以下是YOLO算法的主要特点和工作流程概述：

       1. 训练过程：将标记数据传递给模型，通过CNN构建模型，并以3X3网格为例，每个单元格对应一个8维标签，表示网格中是否存在对象、对象类别以及边界框的相对坐标。

       2. 边界框编码：YOLO预测的边界框是相对于网格单元的，通过计算对象中心与网格的相对坐标，以及边界框与网格尺寸的比例来表示。

       3. 非极大值抑制：通过计算IoU来判断预测边界框的质量，大于阈值（如0.5）的框被认为是好的预测。非极大值抑制用于消除重复检测，确保每个对象只被检测一次。

       4. Anchor Boxes：对于多对象网格，使用Anchor Boxes预先定义不同的边界框形状，以便于多对象检测。

       5. 模型应用：训练时，输入是图像和标签，输出是每个网格的预测边界框。测试时，模型预测并应用非极大值抑制，最终输出对象的单个预测结果。

       如果你想深入了解并实践YOLO算法，可以参考Andrew NG的GitHub代码，那里有Python实现的示例。通过实验和调整，你将体验到YOLO在目标检测任务中的强大功能。

YOLO 系列基于YOLO V8的高速公路摄像头车辆检测识别系统python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码

       基于YOLO V8的高速公路摄像头车辆检测识别系统

       这款高精度系统利用YOLO V8算法进行车辆识别和定位，适用于公路监控，支持、视频和摄像头输入。系统采用YOLO V8数据集训练，Pyqt5构建界面，兼容ONNX和PT模型。功能包括模型导入、参数调整、图像上传与检测、结果可视化、导出以及结束检测。无论是单张、视频还是摄像头，系统都能有效处理并展示检测结果。

       系统优势在于其易安装、速度快和准确性高，得益于新的backbone、Anchor-Free检测头和改进的损失函数。演示了、视频和摄像头检测操作，以及检测结果的Excel导出功能。通过BIT-Vehicle车辆数据集进行训练，该数据集包含多类车辆，展示了模型的训练效果和性能评估。

       获取全部源码、UI界面、数据集和训练代码，请访问下方公众号获取下载链接：AI算法与电子竞赛，发送YOLO系列源码。注意，该代码基于Python3.8，运行需要按照requirements.txt配置环境。