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思维导图之AI最全学习路线 人工智能思维导图简单高清

思维导图之AI最全学习路线

YOLOv5实践之PCB缺陷检测

小林爱学习.:不需要

YOLOv5实践之PCB缺陷检测

weixin_46503346:请问博主,这种yolo对缺陷的目标检测,除了标注缺陷类别之外,还需要训练正常样本吗(就是没有缺陷的图片),如果需要,正常样本怎么标注和参与训练呢?

YOLOv5MNN框架C++推理

IRevers:看文中的重要补充

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阳光下的狗:intnum_classes=80;//模型推理类别数std::vectoryolov5s_layers{{"482",32,{{116,90},{156,198},{373,326}}},//第一层的输出{"416",16,{{30,61},{62,45},{59,119}}},//第二层的输出{"output",8,{{10,13},{16,30},{33,23}}},//第三层的输出};如果我输入的是320*320的,这里面如何改呀

YOLOv5MNN框架C++推理

IRevers:原始模型转换为MNN模型后自动生成的,我把模型及其输出结果都放在models目录下

人工智能数学实践

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无数据

382举报发布时间:2022-06-28人工智能数学实践

结课专用,人工智能数学实践思维导图,包括:1、初识Python;2、简单数据类型变量的定义;、3选择语句的应用;4、简单循环语句的应用;5、复杂循环语句的应用等内容。

编辑于2022-06-2820:02:51打开APP,查看高清大图EDp41JKk

机器学习—思维导图

IDEASystem.out.println(“中文“);输出中文乱码问题

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爱编程的王某人:博主,正常环境下你读到的adcx是多少

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SO_N_Y:博主的文章真是言简意赅,直击重点!

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2201_75518833:这个怎么升级为6位数乘2位数

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