改进yolo

500多种目标检测数据集下载地址汇总（YOLO、VOC）

名称辣椒病害分类数据集9076张12类别.7z【目标检测数据集】光伏电池异常检测数据集VOC+YOLO格式219张2类别_2.zip【目标检测数据集】钢丝绳破损灼伤缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1318
2401_85863780·2025-02-02 21:10

水稻和杂草检测数据集VOC+YOLO格式1356张2类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1356标注数量(xml
FL1623863129·2025-02-02 21:39

DeepSeek 使用的核心技术预测

1.大规模预训练模型架构Transformer变种与优化：基于Transformer架构进行改进，可能引入稀疏注意力机制（如Longform
eso1983·2025-02-02 18:22

openvino yolov11识别

importcv2importpathlibfromultralyticsimportYOLOimportmatplotlib.pyplotaspltimportopenvinoasovcore=ov.Core
yuyuyue249·2025-02-02 14:55

yolov5--hsv增强，hyp超参数，

一.hyp超参数:文件位置：data/hyps/hyp.scratch-low.yaml具体如下：lr0:0.01#initiallearningrate(SGD=1E-2,Adam=1E-3)lrf:0.01#finalOneCycleLRlearningrate(lr0*lrf)momentum:0.937#SGDmomentum/Adambeta1weight_decay:0.0005#op
yuyuyue249·2025-02-02 14:54

【机器学习与数据挖掘实战】案例11：基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。
Francek Chen·2025-02-02 14:20

yolo是什么，有什么优缺点以及YOLO的应用场景？

目录前言一、yolo是什么？二、YOLO的优点三、YOLO的缺点四、YOLO的应用场景总结前言这里我们来讲一下yolo是什么，有什么优缺点？一、yolo是什么？
cesske·2025-02-02 11:57

YOLOv10改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

一、本文介绍本文主要利用GOLD-YOLO中的颈部结构优化YOLOv10的网络模型。
Limiiiing·2025-02-02 10:50

YOLOv10改进策略【Neck】| HS-FPN：高级筛选特征融合金字塔，加强细微特征的检测

一、本文介绍本文将HS-FPN结构融入YOLOv10以优化目标检测网络模型。HS-FPN借助通道注意力机制及独特的多尺度融合策略，有效应对目标尺寸差异及特征稀缺问题。
Limiiiing·2025-02-02 10:49

手机直连低轨卫星通信：架构、关键技术和未来展望

通过分析手机直连低轨卫星网络场景下高移动性与大传输时延等带来的接入与传输问题，提出对地面移动通信体制进行适应性改进的关键技术方案。最后，探讨了
罗思付之技术屋·2025-02-02 09:46

基于 YOLOv8+PyQt5 的无人机红外目标检测系统：开启智能监测新时代

基于YOLOv8+PyQt5的无人机红外目标检测系统：开启智能监测新时代【毕业与课程大作业参考】基于yolov8+pyqt5界面自适应的无人机红外目标检测系统demo.zip资源-CSDN文库在科技飞速发展的今天
人工智能教学实践·2025-02-02 09:16

【llm对话系统】大模型 Llama、Qwen 和 ChatGLM 的网络结构和训练方法对比

它们都在Transformer架构的基础上进行了改进和优化，并在各种NLP任务上取得了优异的性能。本文将深入分析Llama、Qwen和ChatGLM的网络结构和训练方法，比较它们的异同以及各自的优势。
kakaZhui·2025-02-02 07:54

流程智慧：低代码平台流程设计的艺术与实践

这包括了解业务流程的现状、痛点，以及希望通过系统实现的改进。只
小伙子搞事情·2025-02-02 05:11

CAD处理组件CADViewX发布V15.2新版本，大幅改进导入和导出功能

CADViewX是一款能让应用程序具有强大CAD图像浏览和打印功能的图像处理工具，无需任何CAD软件或查看器即可打开、浏览、打印AutoCAD等几十种格式的图像文件，还能享受直观的鼠标滚轮缩放、拖拽、平铺印画功能。CADViewX组件可用于在任何支持ActiveX技术的开发环境中（VisualC++，C＃，Delphi，HTML/JavaScript等）使用矢量和光栅图像。CADViewXV15.
CodeCraft Studio·2025-02-02 03:08

Unet 改进：在encoder和decoder间加入TransformerBlock

目录1.TransformerBlock2.Unet改进3.完整代码Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.TransformerBlockTransformerBlock
听风吹等浪起·2025-02-01 23:11

【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法

参考文档：https://ruhyadi.github.io/project/computer-vision/yolo3d/代码：https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning
BILLY BILLY·2025-02-01 23:40

超实用的Python机器学习教程 - 基于scikit - learn库

它旨在构建能够自动从数据中学习模式并进行改进的算法，而无需被明确编程来执行特定任务。
AI_DL_CODE·2025-02-01 23:38

C语言Linux线程池代码

C语言实现简易Linux线程池代码，应对TCP高并发一、创建线程池时要解决的问题1.向线程传递任务信息2.任务在子线程之间的分配3.线程的有序退出二、线程池的创建步骤二、线程池的退出三、改进方向一、创建线程池时要解决的问题线程池是为了处理一系列重复且高并发的任务而定义出来的对任务进行分配的数据类型
astronautli·2025-02-01 23:07

requires-python:＞=3.8，pip无法更新也无法命令行安装--换源解决

安装最新的PowerShell，了解新功能和改进！
vipguyue·2025-02-01 22:03

Java锁自定义实现到aqs的理解

145290162本文目标：理解锁，能自定义实现锁通过自定义锁的实现复习Thread和Object的相关方法开始尝试理解Aqs,这样后续基于Aqs的的各种实现将能更好的理解目录锁的自定义实现lock自旋加锁改进
master-dragon·2025-02-01 22:29

Java 11 / JDK 11 下载

Java11是JavaSE平台的一个长期支持版本，引入了多项新特性和改进。以下是Java11中的一些主要更新
金琴莺·2025-02-01 21:28

C 语言实现计算一年中指定日期是第几天 题】

本文将详细介绍如何使用C语言来实现这一功能，通过分析代码的结构、逻辑以及可能存在的问题和改进方法，帮助大家更好地理解和掌握相关知识。
共享家9527·2025-02-01 18:31

DV试验和PV试验介绍

DV试验的主要目的是为了验证产品的设计是否满足功能和性能要求，并找出设计中的缺陷和不足，为产品的改进提供依据。
马上到我碗里来·2025-02-01 18:01

产品团队构建方案-团队建设

团队目标融合硬件行业链优势资源，规划公司智能硬件及AI算力产品方案团队定位产品孵化中心公司智囊团团队公约科学规划精准描述高效协作规范管理闭环管理持续改进团队管理范围商业价值、行业分析和行业融合产品需求调研和分析产品方案设计产品生命周期和版本管理项目进度管理产品设计开发研发打样对接客户联调客户联调开发客户技术支持和验证测试支持售前方案支持产品价值产品方案供期计划赋能渠道商产品价值产品方案供期计划团队
人生淡然·2025-02-01 17:51

深度学习-笔记1

在这儿做一个笔记：网址：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLPpaddle-nlp是一个自然语言处理NLP方面的工具包(代码库)ERNIEERNIE是百度基于BERT改进的预训练大模型
·2025-02-01 12:15

深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用

典型模型：YOLO：实时目标检测，低延迟特性适合自动驾驶。MaskR-CNN：结合检测与像素级分割，用于精确场景理解
eso1983·2025-02-01 12:37

html、js、css实现爱心效果

以下是改进后的代码，包括以下功能：1.背景渐变：添加动态背景渐变效果。2.爱心阴影：为爱心添加阴影，使其更具立体感。3.随机颜色：点击时随机切换颜色，而不是固定顺序。
学不完了是吧·2025-02-01 10:53

计算机网络概述

前言本文主要是【计算机网络概述】——计算机网络概述的文章，如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️作者简介：大家好，我是听风与他☁️博客首页：CSDN主页听风与他每日一句：狠狠沉淀，顶峰相见目录前言计算机网络
听风与他·2025-02-01 09:41

室内家具检测数据集VOC+YOLO格式7928张10类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：7928标注数量(xml
FL1623863129·2025-02-01 08:06

柯西变异和正余弦改进的麻雀搜索算法及python实现

目录柯西变异和正余弦改进的麻雀搜索算法第一部分：麻雀搜索算法概述1.1麻雀搜索算法简介1.2算法特点1.3算法流程1.初始化阶段2.觅食者搜索阶段3.监视者逃逸阶段4.判断收敛条件1.4公式描述第二部分
闲人编程·2025-02-01 06:55

Django：ORM，mysql，django中多数据库操作

目录读写分离1.构造表结构2.对数据库数据的读取操作简单版基于router的改进版按app划分1.构造表结构2.对数据库数据的读取操作简单版基于router的改进版单app中的分库操作1.构造表结构2.
叫我DPT·2025-02-01 06:24

贪心算法相关知识

合并结果适用场景活动安排问题找零问题哈夫曼编码局限性高级与动态规划的对比决策方式最优性保证时间复杂度和空间复杂度算法实现要点贪心策略的证明数据结构的选择更多的实际应用示例资源分配问题文件压缩中的行程长度编码（RLE）改进股票买卖问题
秋夜Autumn·2025-02-01 05:06

【YOLO11改进 - Backbone主干】LSKNet：旋转目标检测新网络,通过DW卷积核和空间选择机制来动态调整目标的感受野

YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏文章目录：YOLOv11创新改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv11目标检测创新改进与实战案例文章目录
YOLO大师·2025-02-01 04:34

YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 LSK大核选择模块 包含二次独家创新

一、本文介绍本文记录的是利用大核选择模块LSK优化YOLOv10的目标检测网络模型。在大尺寸图像中的小目标检测任务中，一直是个难题，无法仅基于外观实现较好的识别，因此需要广泛的上下文信息进行辅助。
Limiiiing·2025-02-01 04:03

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合DynamicHead，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出一种新的检测头，称为“动态头”，旨在将尺度感知、空间感知和任务感知统一在一起。如果我们将骨干网络的输出（即检测头的输入）视为一个三维张量，其维度为级别×空间×通道，这样的统一检测头可以看作是一个注意力学习问题，直观的解决方案是对该张量进行全自注意力机制的构建。然而，直接在所有维度上学习注意力函数过于困难，且计算成本过高。因此，作者提出通过分别在特征的每个特定维度上部署注意力机制，即在级
挂科边缘·2025-02-01 04:30

Transformer模型结构分析：Encoder、Decoder以及注意力机制详解

Transformer模型使用全连接层代替RNN和CNN的门控结构，并用多头注意力机制进行了改进，能够在捕捉全局上下文信息的同时，还保持输入输出序列之间的独
AI天才研究院·2025-02-01 04:59

用engine引擎文件在Jetson上面进行推理（YOLOv8）

上可以通过predict.py脚本用.pt权重文件进行推理脚本如下：importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')fromultralyticsimportYOLOif
薇憨·2025-02-01 03:29

通过TenSorRT转换后的engine引擎文件进行验证的脚本

YOLOv8算法验证pt文件的精度脚本一般都很常见，工程项目里面一般会有importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')fromultralyticsimportYOLOif
薇憨·2025-02-01 03:28

yolov8使用Python训练识别

环境要求:根据《yolov8训练环境搭建》搭建好运行环境参考文献:1、yolo官方文档python版本：https://docs.ultralytics.com/usage/python/2、github
枫林古月·2025-02-01 03:58

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-tasks.py

tasks.pyultralytics\nn\tasks.py目录tasks.py1.所需的库和模块2.classBaseModel(nn.Module):3.classDetectionModel(BaseModel):4.classOBBModel(DetectionModel):5.classSegmentationModel(DetectionModel):6.classPoseModel
红色的山茶花·2025-02-01 03:27

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-checks.py

checks.pyultralytics\utils\checks.py目录checks.py1.所需的库和模块2.defparse_requirements(file_path=ROOT.parent/"requirements.txt",package=""):3.defparse_version(version="0.0.0")->tuple:4.defis_ascii(s)->bool:5
红色的山茶花·2025-02-01 03:27

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-loss.py

loss.pyultralytics\utils\loss.py目录loss.py1.所需的库和模块2.classVarifocalLoss(nn.Module):3.classFocalLoss(nn.Module):4.classBboxLoss(nn.Module):5.classRotatedBboxLoss(BboxLoss):6.classKeypointLoss(nn.Module)
红色的山茶花·2025-02-01 03:27

YOLOv9-0.1部分代码阅读笔记-common.py

common.pymodels\common.py目录common.py1.所需的库和模块2.defautopad(k,p=None,d=1):3.classConv(nn.Module):4.classAConv(nn.Module):5.classADown(nn.Module):6.classRepConvN(nn.Module):7.classSP(nn.Module):8.classMP
红色的山茶花·2025-02-01 03:26

YOLOv7-0.1部分代码阅读笔记-common.py

common.pymodels\common.py目录common.py1.所需的库和模块2.defautopad(k,p=None):3.classMP(nn.Module):4.classSP(nn.Module):5.classReOrg(nn.Module):6.classConcat(nn.Module):7.classChuncat(nn.Module):8.classShortcut
红色的山茶花·2025-02-01 03:26

YOLOv8-ultralytics-8.2.103部分代码阅读笔记-block.py

block.pyultralytics\nn\modules\block.py目录block.py1.所需的库和模块2.classDFL(nn.Module):3.classProto(nn.Module):4.classHGStem(nn.Module):5.classHGBlock(nn.Module):6.classSPP(nn.Module):7.classSPPF(nn.Module):
红色的山茶花·2025-02-01 03:26

基于深度学习的行人检测与识别系统：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型，作为目前目标检测领域
2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:25

基于深度学习的行人检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

随着深度学习技术的迅猛发展，基于卷积神经网络（CNN）的方法，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，在行人检测中取得了显著的效果。
2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:55

实现AVL树

AVL树是用于存储有序数据的一种重要数据结构，它是二叉搜索树的一种改进和扩展。它不仅能够提高搜索、插入和删除操作的效率，而且还能够确保树的深度始终保
我可能是个假开发·2025-01-31 23:55

Python 3.8 64位安装包：为Windows用户提供高效编程体验

Python3.8作为Python编程语言的一个重要版本，不仅继承了Python一贯的简洁易用特性，还引入了许多新功能和改进，使
郎磊权Halden·2025-01-31 23:20

再见，Elasticsearch ！

ManticoreSearch充分利用了Sphinx，显着改进了它的功能，修复了数百个错误，几乎完全重写了代码并保持开源。
码农code之路·2025-01-31 21:40
上一页 11 12 13 14 15 16 17 18 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他