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yolov8s.onnx
yolov8s.onnx
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yolov8s.onnx
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可以实时预览编辑后的可视化效果，从而更方便，快捷，直观地实现ONNX模型的编辑呢？这便是onnx-modifier (github)开发的动机。所有的编辑信息将最终汇总，统一送由ONNX Python API处理，得到编辑后的ONNX模型文件。 目前已支持下列操作： 1、删除/恢复节点 2、增加新节点 3、修改节点输入输出名 4、修改模型输入输出名 5、增加模型输出节点 6、修改节点属性值 7、
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包含Yolov5的四个pt权重，对应转换为onxx的Yolov5s.onnx、Yolov5m.onnx、Yolov5l.onnx、Yolov5x.onnx共4个文件。 此外完整详细的Yolov5网络结构的讲解可参考江大白的博文。
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer
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