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yolov8m-obb.pt模型

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简介：
yolov8m-obb.pt是一款基于YOLOv8架构，采用改进型锚框机制的对象检测模型，特别适用于倾斜或旋转物体的边界框预测任务。 yolov8m-obb.pt

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  • yolov8m-obb.pt模型
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    yolov8m-obb.pt是一款基于YOLOv8架构，采用改进型锚框机制的对象检测模型，特别适用于倾斜或旋转物体的边界框预测任务。 yolov8m-obb.pt
     
  • yolov8n-obb.pt模型
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    YOLOv8n-OBBox是基于YOLOv8架构的小型版本，专门针对正交边界框（OBBox）优化，适用于需要高效目标检测和精确位置信息的应用场景。 在计算机视觉领域，定向边界框（Oriented Bounding Box, OBB）是一种用于表示目标位置的边界框，与传统的轴对齐边界框（Axis-Aligned Bounding Box, AABB）不同，OBB 可以任意旋转来更紧密地包围不规则形状或具有明显方向性的物体。这种方式在某些应用场景中表现得尤为有效。通过使用预训练模型可以实现 OBB 的应用功能。
     
  • yolov8m-pose-model-pt
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    Yolov8m-Pose-Model-Pt 是基于YOLOv8架构改进的人体姿态识别模型，采用预训练参数优化，适用于多种场景下的实时人体关键点检测。 yolov8m-pose.pt
     
  • YOLOv8预训练权重合集（含YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l、YOLOv8x）
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    本集合提供YOLOv8系列模型的所有预训练权重，包括轻量级的YOLOv8n和性能强大的YOLOv8x等五种版本，适用于多种目标检测任务。 YOLOv8预训练权重文件集合包括YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l和YOLOv8x模型。Detect、Segment 和 Pose 模型在COCO 数据集上进行了预训练，而 Classify 模型则是在 ImageNet 数据集上进行的预训练。 | Model Size (pixels) | mAPval50-95 | Speed CPU ONNX(ms) | Speed A100 TensorRT(ms) | Params(M) | FLOPs(B) | |---------------------|-------------|--------------------|-------------------------|-----------|----------| | YOLOv8n | 640 | 37.3 | 80.4 | 0.99 | 8.7 | | YOLOv8s | 640 | 44.9 | 128.4 | 1.20 | 28.6 | | YOLOv8m | 640 | 50.2 | 234.7 | 1.83 | 78.9 | | YOLOv8l | 640 | 52.9 | 375.2 | 2.39 | 165.2 | | YOLOv8x | 640 | 53 | (数值缺失) | (数值缺失)| (数值缺失)|
     
  • 模型，模型，模型，电动机模型
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    本项目聚焦于创建精确且功能性的电动机模型，旨在教育和演示用途，帮助学习者直观理解电动机的工作原理。 在IT行业中，电机模型是至关重要的计算工具，在自动化、机器人技术、电力系统以及工业控制等领域发挥着关键作用。电机通过将电能转化为机械能或反之来工作，其原理与性能可以通过数学模型进行描述和分析。 本段落深入探讨了电机模型及相关知识点。首先，电机模型分为静态模型和动态模型两种类型：静态模型主要关注稳态条件下的特性，如电压、电流与转速、扭矩的关系；而动态模型则考察变化过程中的行为，包括电磁场的建立时间及瞬态响应等。 1. **电磁场理论**是理解电机工作原理的基础。根据法拉第定律，电机内部的电磁场变化会产生电动势，并激发磁场形成闭合磁路。因此，在构建电机模型时需考虑磁场分布、强度和变化对性能的影响。 2. **电路模型**将电机视为复杂电气网络，包括电阻、电感及电容等元件。通过欧姆定律与基尔霍夫定律描述电流电压关系，例如直流电机的欧姆-磁通模型或交流电机的阻抗模型。 3. 对于交流电机来说，**磁链模型**是关键要素之一。它解释了定子和转子磁场随时间的变化情况，并帮助理解暂态特性。 4. **机电动力学模型**结合牛顿第二定律来分析转子转动时涉及的角动量及转动惯性问题，从而更全面地考虑电机动态响应。 5. 基于上述理论基础，可以设计多种控制策略如PID、滑模或自适应控制等方法实现精确的速度、位置或者扭矩调节目标。 6. 实际应用中借助MATLAB/Simulink、PSIM和PSCAD等软件工具搭建并仿真电机模型以验证设计方案及优化控制器性能。 7. 针对不同类型的电动机（如直流电机、交流异步电机、同步电机以及无刷直流电机BLDC或开关磁阻电机SRM），其建模方法也会有所区别，每种都有独特的特性和应用场合。 8. 在嵌入式系统中使用实时优化过的计算模型可以更好地满足硬件资源限制下的快速控制需求。 通过深入研究和掌握这些概念与技术手段，工程师能够准确预测电动机性能、改进设计并提升整体系统的稳定性和效率。随着科技的进步与发展，电机建模方法也在不断更新迭代以应对新能源及智能制造领域的新挑战。
     
  • Duhem.zip_Duhem_Matlab Duhem模型_Duhem模型Matlab_duhem model_duhem模型
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    本资源包提供关于Duhem模型的相关资料及其实现代码，适用于使用Matlab进行非线性系统仿真的研究者和工程师。 这是我们实验室自己编写的算法，在其他地方找不到。我们采用了最新的Duhem模型辨识方法。
     
  • MATLAB_微型PMU模型_微型PMU模型
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    本项目介绍并实现了一个基于MATLAB的微型相量测量单元（PMU）模型。该模型能够有效地收集和分析电力系统的实时动态数据，为电网监测与控制提供关键支持。 微型PMU模型用于配电网应用的µPMU，在MATLAB/SIMULINK环境中构建了一个模型。该模型解决了模拟滤波器、GPS不确定性和关断标称运行误差及其消除方法的问题。通过标准输入对提议的模型进行了测试，包括单位阶跃频率变化的波形。此外，还评估了不平衡配电网在随机负载变化下的性能。实验结果显示，模型能够准确估计相量幅值、角度和序列分量，并且可以测量频率和谐波含量。
     
  • ADC模型 (Simulink).zip_ADC Simulink模型_ADC模型_SIMULINK_adc_zip
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    本资源包含一个详细的ADC（模拟数字转换器）Simulink模型，用于仿真和分析ADC的工作原理及其性能。适合学习与研究使用。 pipeline ADC的Simulink实现涉及将流水线ADC的相关组件在Simulink环境中进行建模与仿真。这一过程通常包括设计多个量化器、延迟单元以及其他必要的信号处理模块，以模拟实际硬件中的行为，并通过仿真实验来验证其性能指标和优化设计方案。
     
  • tiremodel.rar_Dugoff轮胎模型_轮胎的Dugoff模型_Dugoff模型_轮胎模型
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    本资源为Dugoff轮胎模型相关资料，包含轮胎的Dugoff模型详细介绍及应用说明，适用于研究与学习轮胎力学特性的专业人士。 dugoff轮胎模型的simulink仿真
     
  • jerk模型_jerk_ jerk模型
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    JERK模型是一种用于预测和分析车辆加速变化率（即加速度的变化）的数学模型，广泛应用于交通安全、汽车设计及驾驶行为研究中。 关于jerk运动模型的最早文献介绍了该模型的推导过程，并且通过仿真对比了jerk与CA（可能指某种控制算法或性能指标）在不同场景下的表现。