2022年「博客之星」参赛博主:爱吃牛肉的大老虎

爱吃牛肉的大老虎 博客之星 2022-12-28 11:26:54

[ 这是 2022 博客之星 的竞选帖子, 请你在这里增加其他内容。 包括但不限于:你这一年的收获,感悟, 对CSDN 产品的反馈和 2023 年的希望。 参考: https://blog.csdn.net/SoftwareTeacher/article/details/128392189 ]

我正在参加年度博客之星评选,请大家帮我投票打分,您的每一分都是对我的支持与鼓励。

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植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
内容概要:本文详细介绍如何将YOLOv11的目标检测模型骨干网络替换为专为移动端优化的轻量级网络ShuffleNetV2,以解决模型在移动设备上部署时面临的计算量大、运行缓慢等问题。文章首先解析ShuffleNetV2的核心设计原理,包括通道混洗和逐点分组卷积等关键技术,随后逐步指导读者实现骨干网络替换、模型训练、量化压缩、ONNX格式导出及在Android端的部署全流程。最终实现模型在保持较高检测精度的同时,显著提升推理速度并降低资源消耗,适用于手机、嵌入式设备等移动端场景。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉PyTorch框架,从事计算机视觉或移动端AI开发的研发人员,尤其是关注模型轻量化与部署的工程师。; 使用场景及目标:①实现YOLOv11与ShuffleNetV2的高效结合,提升移动端目标检测性能;②掌握从模型修改、训练、优化到移动端部署的完整流程;③应用于商品识别、边缘计算、实时视频分析等低功耗、实时性要求高的场景。; 阅读建议:建议结合提供的代码链接和配置文件边实践边学习,重点关注骨干网络替换时的通道匹配、模型前向传播调试以及移动端部署前的量化与格式转换步骤,确保各模块兼容并可高效运行。

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