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yolov8目标追踪+自定义划线计数统计上行和下行人数流量
本次讨论了利用优乐V八技术创建的用于统计人流方向和数量的 GUI 应用。介绍了通过鼠标中键和左键的交互方式来创建和移动区域,这些区域可以用来监测经过的人群并统计其数量。讨论了坐标追踪功能,以确定人物的上行或下行,通过计算连续两帧的坐标差来实现。展示了相关代码,并解释了如何管理全局变量,响应鼠标事件,以及内存优化。内容适合对图形用户界面开发、视频处理和人流量监控技术感兴趣的专业人士。
yolov10新鲜出炉,附带官方源码+国内蓝奏云下载地址!
清华团队最新发布的yellow v10版本在yellow v8的基础上进行了优化,维持原有的代码目录结构不变,推荐运行环境为Python 3.9。用户可通过下载源码并安装环境后,利用特定命令进行性能测试。为了方便无法直接访问GitHub并且面临模型下载缓慢的问题的用户,作者提供了国内加速下载链接。该版本的推出对注重软件更新、追求程序性能提升和希望简化开发测试流程的技术人员特别有帮助。
yolov8区域计数-修改案例二 车流量计数上行和下行统计
视频内容主要演示了如何使用数组和循环遍历对汽车上行和下行的流量进行统计。演示者首先定义两个空数组用于记录上行和下行的数量,并利用唯一ID来区分不同的汽车。程序中通过坐标系统区分汽车穿越的上行和下行区域,并对相应数组进行更新。视频中还展示了如何读取视频帧和检测物体,并对窗口进行实时渲染以显示统计数据。还涉及了如何对视频进行缩放以适应不同的显示需求。该视频内容适合对视频处理、数据统计以及实时渲染有兴趣或需要的开发者。
无人驾驶是怎么呈现的?
视频主要围绕深度估计技术展开,讨论了通过车载摄像头视频分析,判断物体远近的技术应用和重要性。深度估计关键在于识别图像中每个像素点的距离信息,生成类似热度图的结构,区分颜色深浅来展现物体距离。此技术在辅助驾驶、三维重建等场景中至关重要,且展示了使用单目摄像头配合神经网络模型,作为成本效益高的替代方案来进行深度估计。该内容对于追求技术与成本平衡的应用场景和对深度感知算法感兴趣的研究人员或开发者有着实际指导意义。
神经网络整体框架概述
本节课的重点是从零开始构建一个神经网络算法,并以手写字体识别为例进行实践。过程涉及输入特征处理、隐藏层映射、权重参数矩阵构建和初始化,同时介绍了前向传播和反向传播的基础概念。反向传播作为神经网络训练中的关键步骤,难度较大,是权重参数更新的核心。课程通过讲解和代码实践,逐步展示如何解决多分类问题,并提供了数学公式和计算流程的指导。内容适合希望深入了解和实跨入神经网络领域的编程者和学习者。
C语言程序设计入门之环境安装
课程涉及播放器开发必备的音视频基础概念,包括封装和编解码的区别,以及转换格式的需求。首先明确音视频文件的封装(如MP4)和编解码(如H264、AAC)的作用以及相应的国际标准。重采样及像素格式转换对于视频显示和音频播放的必要性被强调。此外,介绍了AVI和FLV等不同的封装格式,以及包含无损压缩技术的音频编码标准,如APE和FLAC。整堂课服务于那些需要深入理解音视频处理原理以便在实际应用中解决问题的开发者。
爆炸爆炸,AI的效果爆了
搭建私人助理大模型需要什么环境?
讲者在视频中指导如何搭建Streamlit环境,突出点在于使用Python语言进行开发,推荐使用Anaconda进行一站式环境配置,易于管理包和编辑器。强调Streamlit的安装非常简单,仅需使用pip进行安装无需复杂配置。此外,还推荐了几种集成开发环境(IDE)如PyCharm、VS Code,依据个人喜好选择。这项内容适合于已经对Python有一定了解的人群,尤其是有兴趣在数据科学和Web应用快速开发领域进步的开发人员。