YOLOv10引入ESRGAN超分模塊？細(xì)節(jié)增強(qiáng)新嘗試 在工業(yè)質(zhì)檢產(chǎn)線上，一臺(tái)低像素?cái)z像頭正對(duì)高速移動(dòng)的PCB板進(jìn)行實(shí)時(shí)拍攝。微小的焊點(diǎn)缺陷僅占圖像中幾個(gè)像素，傳統(tǒng)YOLO模型頻頻漏檢——這是許多自動(dòng)化系統(tǒng)面臨的現(xiàn)實(shí)困境。硬件升級(jí)固然能解決問(wèn)題&a…

YOLO目標(biāo)檢測(cè)支持權(quán)限控制？JWT GPU服務(wù)集成 在智能制造車間的邊緣服務(wù)器上，一臺(tái)搭載GPU的視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)正以每秒百幀的速度分析流水線上的產(chǎn)品圖像——這是YOLO模型的典型應(yīng)用場(chǎng)景。但當(dāng)這個(gè)接口暴露給多個(gè)供應(yīng)商或客戶時(shí)，問(wèn)題來(lái)了&#xff1…

YOLO目標(biāo)檢測(cè)模型魯棒性測(cè)試：對(duì)抗樣本攻擊實(shí)驗(yàn) 在自動(dòng)駕駛汽車將一張貼了特殊圖案的停車標(biāo)志誤識(shí)別為“限速40”時(shí)，它不會(huì)減速——這并非科幻場(chǎng)景，而是2017年MIT研究人員用對(duì)抗貼紙實(shí)現(xiàn)的真實(shí)攻擊案例。類似的風(fēng)險(xiǎn)正隨著YOLO等高效目標(biāo)檢測(cè)?！?

YOLO目標(biāo)檢測(cè)模型如何導(dǎo)出為TensorRT引擎？加速推理3倍以上 在智能工廠的質(zhì)檢流水線上，每分鐘成百上千件產(chǎn)品高速通過(guò)視覺(jué)檢測(cè)工位——留給每個(gè)目標(biāo)識(shí)別任務(wù)的時(shí)間可能不足3毫秒。傳統(tǒng)基于PyTorch或ONNX的YOLO推理方案往往難以滿足這種極致的實(shí)時(shí)性要求?！?

?作者簡(jiǎn)介：熱愛(ài)科研的Matlab仿真開(kāi)發(fā)者，擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設(shè)計(jì)、完整代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真。🍎 往期回顧關(guān)注個(gè)人主頁(yè)：Matlab科研工作室🍊個(gè)人信條：格物致知,完整Matlab代碼及仿真咨詢…

YOLO目標(biāo)檢測(cè)API支持OAuth2.0授權(quán)接入 在智能制造、智慧城市和邊緣計(jì)算快速演進(jìn)的今天，AI模型早已不再是實(shí)驗(yàn)室里的“黑箱工具”，而是逐步走向生產(chǎn)環(huán)境的核心組件。特別是在視覺(jué)領(lǐng)域，實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)作為感知世界的“第一道門”，其穩(wěn)…

YOLO訓(xùn)練完成自動(dòng)推送至企業(yè)微信：構(gòu)建高效的AI任務(wù)通知系統(tǒng) 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，一個(gè)看似微不足道的環(huán)節(jié)——“如何知道訓(xùn)練什么時(shí)候結(jié)束”——往往決定了整個(gè)團(tuán)隊(duì)的研發(fā)節(jié)奏。尤其是在使用多臺(tái)GPU服務(wù)器并行訓(xùn)練YOLO模型時(shí)，工程師們常常面臨這…

概念 單源最短路徑，顧名思義，就是只有一個(gè)起點(diǎn)，并且到其他的點(diǎn)都是最短的。 樹(shù)有無(wú)環(huán)、聯(lián)通的特點(diǎn)，所以任意兩點(diǎn)間簡(jiǎn)單路徑唯一，以起點(diǎn)作為根節(jié)點(diǎn) \(DFS/BFS\) 求距離即可。 之前在圖上跑最短路都是用 \(bfs\)，但…