YOLOv8停車場管理應(yīng)用：車輛計數(shù)系統(tǒng)部署實戰(zhàn)案例 1. 引言 隨著智慧城市建設(shè)的不斷推進，智能交通管理系統(tǒng)對高效、精準(zhǔn)的車輛檢測與統(tǒng)計能力提出了更高要求。傳統(tǒng)人工監(jiān)控或基于規(guī)則的圖像處理方法在復(fù)雜場景下存在識別率低、維護成本高、擴展性差等問題…

ESP32-CAM Wi-Fi通信硬件實現(xiàn)深度剖析：從電路到代碼的實戰(zhàn)解析一個“小盒子”為何能扛起視覺物聯(lián)網(wǎng)？你有沒有想過，一塊比指甲蓋大不了多少的模塊，居然能實時拍攝、壓縮圖像，并通過Wi-Fi把視頻流傳到千里之外的手機上&a…

實測YOLO26鏡像：開箱即用的深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境體驗 近年來，隨著目標(biāo)檢測模型復(fù)雜度不斷提升，開發(fā)者在本地搭建訓(xùn)練與推理環(huán)境時常常面臨依賴沖突、版本不兼容、CUDA配置失敗等痛點。尤其是在使用如YOLO系列這類高度集成的框架時，從…

BEV感知優(yōu)化：PETRV2模型訓(xùn)練中的課程學(xué)習(xí)策略 1. 引言 在自動駕駛感知系統(tǒng)中，基于視覺的三維目標(biāo)檢測正逐漸成為主流技術(shù)路徑。其中，BEV（Birds Eye View）感知范式因其對空間結(jié)構(gòu)建模能力強、便于多傳感器融合等優(yōu)勢&…

verl實戰(zhàn)解析：解耦計算與數(shù)據(jù)依賴的關(guān)鍵機制 1. verl 介紹 verl 是一個靈活、高效且可用于生產(chǎn)環(huán)境的強化學(xué)習(xí)（RL）訓(xùn)練框架，專為大型語言模型（LLMs）的后訓(xùn)練設(shè)計。它由字節(jié)跳動火山引擎團隊開源&#xff…

verl性能優(yōu)化實戰(zhàn)：提升RL訓(xùn)練吞吐量的7個技巧 1. 引言 隨著大型語言模型（LLMs）在自然語言理解、代碼生成和對話系統(tǒng)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，后訓(xùn)練階段的強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning, RL）已成為提升模型行…

GPT-OSS與Qwen2.5對比評測：推理效率與資源占用 1. 選型背景與評測目標(biāo) 隨著大模型在企業(yè)級應(yīng)用和本地部署場景中的普及，推理效率與資源占用成為技術(shù)選型的關(guān)鍵指標(biāo)。OpenAI近期開源的 GPT-OSS 系列模型（以 gpt-oss-20b-WEBUI 為代表&#x…

用BSHM鏡像給朋友做寫真集，效果驚艷全場 1. 引言：AI人像摳圖如何改變創(chuàng)意表達(dá) 在數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作日益普及的今天，高質(zhì)量的人像處理已成為攝影后期、社交媒體運營和個性化設(shè)計的核心需求。傳統(tǒng)摳圖依賴Photoshop等專業(yè)工具，耗時且對…