企业官网建设流程全解析

杭州网站建设faxide,山西省财政厅网站三基建设专栏,企业所得税率2022最新,套模板建设网站多少钱1.要点解析 我们前面学的PyTorch是用来搭建神经网络模型的脚手架#xff0c;即利用一些算子搭建网络结构#xff0c;并且支持评估推理等全套API。 区别于PyTorch#xff0c;YOLO包含了丰富的计算机视觉模型库。有了YOLO#xff0c;就不需要自己从0开始搭建模型了。YOLO内置…1.要点解析我们前面学的PyTorch是用来搭建神经网络模型的脚手架即利用一些算子搭建网络结构并且支持评估推理等全套API。区别于PyTorchYOLO包含了丰富的计算机视觉模型库。有了YOLO就不需要自己从0开始搭建模型了。YOLO内置模型功能强大且API简单易用它的定位就是AI落地专门为AI工程化设计开发。所以有了YOLO你就不需要设计模型了你要做的事情变成了选模型。YOLO模型自带权重当然你也可以用自己的数据集YOLO的模型或纯网络进行训练训练过程比我们前面训练简单前馈网络简单多了难的是准备数据。调参数调参工程师写业务YOLO从最初的支持目标检测到现在支持图像分割、姿态识别等完整的AI视觉开发套件。YOLO设计了工程化的算法以提高执行速度比如采用将图像划分多个网格的方式进行分区域检测。这就导致目标大小和网格大小的比例影响检测结果。YOLO针对此问题采用多尺度特征融合的方式应对此问题。常用的YOLO版本有YOLOv5YOLOv8YOLOv11。2. 几十行代码实现智能监控算法def smart_surveillance_system(video_path): 智能监控系统检测分割姿态估计 # 加载多任务模型 seg_model YOLO(yolov8n-seg.pt) pose_model YOLO(yolov8n-pose.pt) cap cv2.VideoCapture(video_path) while True: ret, frame cap.read() if not ret: break # 同时进行分割和姿态估计 seg_results seg_model(frame, verboseFalse)[0] pose_results pose_model(frame, verboseFalse)[0] # 合并结果可视化 combined_frame seg_results.plot() pose_frame pose_results.plot() # 叠加显示 overlay cv2.addWeighted(combined_frame, 0.7, pose_frame, 0.3, 0) cv2.imshow(智能监控, overlay) # 业务逻辑检测异常情况 people_count len([box for box in seg_results.boxes if seg_results.names[int(box.cls)] person]) if people_count 5: print(f警告区域人员密集 ({people_count}人)) if cv2.waitKey(1) 0xFF ord(q): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()3.小结你可以在完全不知道内部网络结构原理的情况下构建AI视觉应用。YOLO的demo网上资料很多可以哪来练习熟悉视觉应用的处理流程。