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最近一个月，为了给团队补充新鲜血液，我密集面试了差不多20位前端候选人，从刚毕业的新人到有三五年经验的都有。 面试得多了，我发现一个很有意思，甚至有点反常识的现象：现在很多候选人的知识结构，好像是个倒

基于YOLOv8模型的奶牛目标检测系统可用于日常生活中检测与定位奶牛目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测，另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。

使用YOLOv8与自定义数据集训练安全帽佩戴检测模型，以精准识别施工现场工人是否正确佩戴安全帽，加强工地安全管理。

基于YOLO模型在自定义数据上做训练，实现对特定目标的识别和检测，是CV领域非常经典的任务，也是AI项目落地最热门的方向之一。 这篇文章我将带大家使用Ultralytics、SwanLab、Gradi

本文旨在梳理并总结实验过程，方便后续回顾查阅。 部分预测结果： 一、目标检测的应用场景 基于深度学习的目标检测，目前在各个领域都有广泛的应用场景，可以归纳为以下几类： 交通领域：智能驾驶、智能交通、行

人工智能的技术圈有一项“一招鲜，吃遍天”的免费开源技术。软件外包公司拿着它就可以吃饱喝足。这项技术就是目标检测，用的是YOLO算法。 对于外行人，不管是做交通、医疗、环保还是机械行业的，他们往往会认为

上一篇《详解YOLO检测算法的训练参数》讲了该如何设置参数训练。这一篇说说模型训练完，怎么看它训练的好不好。这就像开车跑长途，5个小时跑完600百公里，得有数据说下车况好不好。 使用YOLO进行目标检

YOLO原本是一种公开的目标检测算法。优势是速度快，准确率还高。这很气人。一般情况下，两者是不能兼得的。它之所以这么强，从它的名字中就能找到答案。YOLO的全称是……

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