YOLO训练学习率设置不当？GPU利用率会明显下降 在部署YOLO模型进行目标检测训练时，不少工程师都遇到过这样的困扰：明明配备了高端GPU，监控工具却显示利用率长期徘徊在30%~50%，甚至出现锯齿状剧烈波动。直觉上我们会怀疑…

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PyTorch安装踩坑终结者：CUDA与cudnn版本匹配问题全解析 在深度学习项目启动的第一步——环境配置阶段，不少开发者都经历过这样的场景：满怀期待地运行 import torch; print(torch.cuda.is_available())，结果却返回了令人沮丧的 Fa…

YOLO在物流分拣中心的应用：包裹条码快速识别 在现代智能物流系统中，每小时处理数万件包裹的分拣中心早已不再是科幻场景。然而，当传送带以超过2米/秒的速度飞驰而过，相机每50毫秒就要完成一次图像采集时，如何确保每一个…

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YOLO模型训练IoU损失函数选型：CIoU、DIoU、EIoU对比 在目标检测的实际工程实践中，一个看似微小的设计选择——边界框回归损失函数的类型，往往会对最终模型的性能产生深远影响。尤其是在基于YOLO架构的工业级应用中，从PCB板上的微…

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