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上一篇我们学习了如何利用labelimg标注自己的数据集，下一步就是该对这些数据集进行划分了。面对繁杂的数据集，如果手动划分的话不仅麻烦而且不能保证随机性。本篇文章就来手把手教你利用代码，自动将自己的数据集划分为训练集、验证集和测试集。一起来学习吧！
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YOLOV5是目前最火热的目标检测算法之一。YOLOV5为一阶段检测算法因此它的速度非常之快。可以在复杂场景中达到60祯的实时检测频率。 接下来本文将详细的讲述如何使用YOLOV5去训练自己的数据集 YOLOV5中使用了Tensorboard和Wandb来可视化训练，其中Wandb配置可以看这篇文章： Wand
在这篇博文中，我们对YOLOv5模型进行微调，用于自定义目标检测的训练和推理。 深度学习领域在2012年开始快速发展。在那个时候，这个领域还比较独特，编写深度学习程序和软件的人要么是深度学习实践者，要么是在该领域有丰富经验的研究人员，或者是具备优秀编码技能
本人从一个小白，一路走来，已能够熟练使用YOLOv5算法来帮助自己解决一些问题，早就想分析一下自己的学习心得，一直没有时间，最近工作暂时告一段落，今天抽空写点东西，一是为自己积累一些学习笔记，二是可以为一些刚接触YOLOv5算法的小白们提供一些参考，希望大家
在8月17日晚上， YOLOv5 官方发布了 v6.2 版本， v6.2 版本支持分类模型训练、验证、预测和导出； v6.2 版本的推出使得训练分类器模型变得超级简单！ 下一个版本 v6.3 计划于9月发布，将为 YOLOv5 带来官方实例分割支持，今年晚些时候将发布一个主要的 v7.0 版本，更新所有3个任务
随着社会和经济的持续发展，电力系统的投资与建设也日益加速。在电力系统中，输电线路作为电能传输的载体，是最为关键的环节之一。而绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。大多数高压输电线路主要架设在非城市内地
常见的DDD实现架构有很多种，如经典四层架构、六边形（适配器端口）架构、整洁架构（Clean Architecture）、CQRS架构等。架构无优劣高下之分，只要熟练掌握就都是合适的架构。本文不会逐个去讲解这些架构，感兴趣的读者可以自行去了解。 本文将带领大家从日常的三层架构
演示视频：YOLOv5/v7添加 PyQT5 页面 我的毕业有救了 ！哔哩哔哩
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模型部署基本步骤分为模型选择、模型部署、运行，如果需要在特定的场景下定制化模型，则还需要进行数据集的选择、数据集格式转换、微调。 根据上述的步骤本教程选取如下的开源模型、数据集，来对医疗场景下进行定制化模型部署。当然模型部署对GPU要求非常高，所以
