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云服务器 YOLO
828华为云征文｜采用华为云Flexus云服务器X实例部署YOLOv3算法完成目标检测

DS小龙哥

2025/11/27

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文章

使用真实噪声和YOLO模糊图像区域
这篇博文中介绍了使用YOLOv9和真实噪声来模糊图像部分内容的方法，具体步骤包括安装必要库、导入库、定义模糊和替换函数、读取图像、选择要模糊的类别、用噪声替换类别，并最终保存和展示结果。

机器视觉与AI深度学习

365

05/12 13:34

YOLO
如何使用YOLO-World实现零样本目标检测
YOLO-World是一种开放式目标检测系统，能够识别各类未知物体，无需预定义类别。通过大量数据预训练和语言运用，实现高效且广泛适用的应用场景。本文介绍了如何使用YOLO-World进行目标检测的基本步骤，包括安装必要库、导入模型、设置分类、预测图像目标，并展示结果。

机器视觉与AI深度学习

896

04/23 08:36

YOLO 目标检测
超越YOLO：在Python中实现RT-DETR Transformers
本文介绍了如何使用基于Transformer的RT-DETR模型进行目标检测，详细讲解了其优点和应用场景，提供了实战演练代码示例，并解答了一些常见问题。RT-DETR相比传统CNN模型，具备更简洁高效、“端到端”的检测流程，适用于静态图像和实时视频分析。

机器视觉与AI深度学习

2217

04/01 10:33

Python YOLO
使用YOLO11实现区域内目标跟踪
计算机视觉领域正因生成式AI的发展而迅速进步，特别是物体跟踪技术的应用，能更准确地识别和追踪物体，尤其适合智能交通管理、零售和库存管理、生产线监控等领域。Ultralytics提供了TrackZone解决方案，通过聚焦特定区域优化跟踪速度和精度，支持Python和CLI操作，适用于低功耗边缘设备。

机器视觉与AI深度学习

363

03/27 11:09

计算机视觉 YOLO
从0到1搞定医学影像分割！YOLOseg实战，不用懂复杂原理
在工业级神经网络应用中，Yolo模型是最受欢迎的目标检测模型。本文介绍了如何使用Label-Studio准备数据集，并利用Pytorch和ultralytics库构建并训练实例分割模型。最终展示了模型的训练过程和预测效果，适用于医学检测项目中的实例分割任务。

实在太懒于是不想取名

693

03/17 10:11

神经网络 YOLO

视讯

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