分类目录归档：AI

香橙派AIpro部署yolov5图像识别

发表于2024年7月7日由Damon_Liu

本文使用香橙派AIpro开发板，实现Yolov5的框架部署，并使用预训练模型进行图像识别。OrangePi AIpro 是2023.12月初，香橙派联合华为发布了基于昇腾的Orange Pi AIpro开发板，提供8/20TOPS澎湃算力，支持复杂的计算任务，适用于AI边缘计算、深度视觉学习、视频流AI分析等多个领域。作为业界首款基于昇腾深度研发的AI开发板，它搭载了高性能处理器和丰富的AI加速硬件，支持神经网络推理、图像识别等高计算需求的任务。 继续阅读 →

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基于MobileNetV2实现物种识别与个体相似度分析

发表于2024年6月2日由Damon_Liu

本文介绍如何使用OpenCV+MobileNetV2实现物种识别和个体比较。在计算机视觉领域，图像相似度比较和物种识别是两个重要的研究方向。本文通过结合深度学习和图像处理技术，使用TensorFlow中的预训练MobileNetV2模型和OpenCV，实现了物种识别和个体相似度分析。本文将详细介绍该系统的实现过程，并提供相关代码和使用说明。 继续阅读 →

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YOLOv5实现目标检测

发表于2023年11月13日由Damon_Liu

目标检测在计算机视觉领域中具有重要意义，而yolov5（You Only Look One-level）作为目标检测算法的一种代表性方法，以其高效性和准确性备受关注。本文介绍了如何配置yolov5的运行环境，以及数据标注的方法，并通过yolov5训练数据集实现图片的目标检测。通过实验结果可以看出，Yolov5在各种目标检测任务中具有卓越的性能。 继续阅读 →

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使用Labelimg进行数据标注

发表于2023年11月13日由Damon_Liu

数据标注是计算机视觉和机器学习项目中至关重要的一步，而使用工具进行标注是提高效率的关键。本文介绍了LabelImg，一款常用的开源图像标注工具。用户可以在图像中方便而准确地标注目标区域，为训练机器学习模型提供高质量的标注数据。LabelImg已经成为研究者和开发者在计算机视觉项目中不可或缺的工具之一。 继续阅读 →

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Anaconda的常用命令总结

发表于2023年11月11日由Damon_Liu

Anaconda作为一个强大的Python发行版，具备一系列方便的命令行工具，用于管理环境、安装包等任务。本文总结了Anaconda的常用命令。这些命令的灵活使用有助于用户高效地管理Python环境，使Anaconda成为数据科学和开发领域的理想工具。Anaconda的安装简化了Python库和工具的管理，为数据科学家、工程师和研究人员提供了一个强大、集成且易于使用的开发环境。这为快速开始数据分析、科学计算和机器学习项目提供了便捷的途径。 继续阅读 →

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Windows系统安装Anaconda

发表于2023年11月11日由Damon_Liu

在Windows操作系统上安装Anaconda是为了快速搭建Python环境、数据科学和机器学习工具的关键步骤。本文简要介绍了安装Anaconda的过程。Anaconda的安装简化了Python库和工具的管理，为数据科学家、工程师和研究人员提供了一个强大、集成且易于使用的开发环境。这为快速开始数据分析、科学计算和机器学习项目提供了便捷的途径。 继续阅读 →

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