前言 LaTeX 作为一种强大的排版系统，对于理工科，特别是公式比较多的数学专业（秃头专业），其重要性自不必多说，不在本文探讨范围之内。 而选择一个比较好的编译器是很重要的，至少对笔者而言是如此。笔者前期使用的是TeXstudio进行文档的编译的，但是其编译速度比较慢，并且页面不是很美观。最让人头疼的是，当公式比较长的时候，使用的括号就比较多，但Texstudio的代码高亮功能实在是…（它对于括号根本就没有高亮，头秃） 而Visual Studio Code呢？话不多说，直接上图！ 可以看到，它不仅能够对代码高亮，不同级别括号用不同颜色标注了，颜值也很高。且 vscode 最突出的特点就是其 …
一、YOLOv8的简介 YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效、准确等特点而备受瞩目。由2023年Ultralytics公司发布了YOLO的最新版本YOLOv8是结合前几代YOLO的基础上的一个融合改进版。 本文YOLOv8网络结构/环境搭建/数据集获取/训练/推理/验证/导出/部署，从网络结构的讲解从模型的网络结构讲解到模型的部署都有详细介绍，同时在本专栏中还包括YOLOv8模型系列的改进包括个人提出的创新点，传统卷积、注意力机制、损失函数的修改教程，能够帮助你的论文获得创新点。 二、YOLOv8相对于Yolov5的核心改动 从YOLOv8的网络结构可以看出,其延 …
恒源云 为当涉及到深度学习的训练任务时，GPU的计算能力是不可或缺的。相对于传统的中央处理器（CPU），图形处理器（GPU）具有更强大的并行计算能力，能够显著加速深度学习模型的训练过程。深度学习算法通常涉及大量的矩阵运算和张量操作，而GPU的并行计算架构使得它们能够高效地执行这些计算，从而加速模型训练的速度。 恒源云是一个经济高效的云计算平台，您可以通过恒源云的控制台或者命令行界面来管理实例、上传和下载数据、执行训练任务等。恒源云还提供了高度可定制的实例规格，您可以根据自己的需求选择适合的实例类型和配置，以最大程度地优化性能和成本。 另一个恒源云的优势是其经济实惠的价格。相对于购买和维护专门 …
这篇文档主要介绍《基于YOLOv8的农田病虫害检测与分析》的代码实现部分，整篇论文的目的主要是改进YOLOv8的网络结构，使其在检测病虫害的精度和实时性上有所提升。接下来，我将介绍如何从零开始搭建起本项目。 安装Python 到python的官方网站：https://www.python.org/下载，安装 安装完成后，在命令行窗口运行：python，查看安装的结果，如下图： 至此，Python安装完成，接下来还需要安装anaconda，这是一个python虚拟环境，特别适合管理python的环境。 安装anaconda 到anaconda的官方网 …
一、简介 这篇博客，主要给大家讲解我们在训练yolov8时生成的结果文件中各个图片及其中指标的含义，帮助大家更深入的理解，以及我们在评估模型时和发表论文时主要关注的参数有那些。本文通过举例训练过程中的某一时间的结果来帮助大家理解，大家阅读过程中如有任何问题可以在评论区提问出来，我会帮助大家解答。首先我们来看一个在一次训练完成之后都能生成多少个文件如下图所示，下面的文章讲解都会围绕这个结果文件来介绍。 二、评估用的数据集 上面的训练结果，是根据一个检测飞机的数据集训练得来，其中只有个标签就是飞机，对于这种单标签的数据集，其实我们可以将其理解为一个二分类任务， 一种情况->检测为飞机，另一 …
一、本文介绍 本文给大家带来的机制是的可视化热力图功能，热力图)作为我们论文当中的必备一环，可以展示出我们呈现机制的有效性，本文的内容支持YOLOv8最新版本，同时支持视频讲解，本文的内容是根据检测头的输出内容，然后来绘图，产生6300张预测图片，从中选取出有效的热力图来绘图。 在开始之前给大家推荐一下我的专栏，本专栏每周更新3-10篇最新前沿机制 | 包括二次创新全网无重复，以及融合改进(大家拿到之后添加另外一个改进机制在你的数据集上实现涨点即可撰写论文)，还有各种前沿顶会改进机制 |，更有包含我所有附赠的文件（文件内集成我所有的改进机制全部注册完毕可以直接运行）和交流群和视频讲解提供给大 …
