X-AnyLabeling 是一款集众多主流深度学习算法模型和丰富功能特性于一体的强大图像标注软件，其专注于解决实际应用。

高斯噪声（Gaussian Noise）是一种统计噪声，其概率密度函数服从正态分布（也称高斯分布）。 在图像处理中，高斯噪声表现为在图像中随机出现的像素值偏差，这些偏差的分布遵循高斯分布规律。

基于YOLOv11的目标检测模型，我们可以实现区域人流量统计系统。 界面预览 实现原理 目标检测是用来识别图片或视频中物体的位置和类别的。 简单来说，目标检测的结果就是一组框框（我们叫它“边界框”），

本文采用YOLOv8作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，针对火焰数据集进行训练和优化，数据源支持图像、视频以及摄像头三种，开发一个可视化的火焰检测人工智能系统

之前的一些实验，主要集中在模型的搭建、训练和调优上，没有涉及部署的环节，所以这次尝试将模型部署到端侧设备（浏览器），来熟悉一下部署的流程。 整个过程大致包含如下步骤： YOLOv8的自定义数据集训练

Hugging Face的Transformers.js是一个JavaScript库，无需服务器支持。这个库使得在Web端实现先进的机器学习功能变得简单，例如自动语音识别、物体检测等。

要做一个AI在线标注系统，需要对图片进行标注，自己在github找了一些，但是大部分都是很久没有更新或者是不太适合自定义等。于是自己开发了一个web版的

目标检测旋转的物体……这是忒小众的一个知识点了，小众到只有一个人让我讲一讲！方向的边界框目标检测，称为“Oriented Bounding Boxes Object Detection”，也叫OBB。

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是YOLO系列目标检测模型的最新迭代，由Ultralytics团队开发。它延续了YOLOv5的设计理念，但在模型架构、训练策略和