改进yolo 第4页

iOS 12.2 真机测试实战指南：全面掌握16E226测试要点

本文深入解析了iOS12.2版本和特定的构建号16E226，包括新功能和改进点。

Ready-Player·2025-07-09 12:59

YOLOv11 | SAConv与C3k2融合架构技术详解，替换传统下采样Conv

YOLOv11|SAConv与C3k2融合架构技术详解，替换传统下采样Conv1.核心创新与技术价值1.1突破性设计理念本文提出的SAConv（SwitchableAtrousConvolution）可切换空洞卷积结合

wei子·2025-07-09 10:39

煤炭传送带YOLOv8异物检测系统介绍

传送带YOLOv8异物检测系统介绍随着工业自动化水平的不断提高，传送带系统在矿山、食品加工、制造业等领域的应用日益广泛。

qq1309399183·2025-07-09 08:30

mediamtx v1.13.0版本深度解读：全面升级RTSP加密支持及多项关键改进解析

一、引言在现代视频流和实时传输技术迅速发展的背景下，开源流媒体服务器mediamtx的更新备受关注。2025年7月7日，mediamtx发布了v1.13.0版本，此版本带来了大量重要的功能增强和漏洞修复，尤其是在RTSP协议支持、加密传输、KLV元数据路由等方面做出了卓越提升。本文将从新特性、修复与提升、安全机制、依赖库升级等多个角度，详细解读mediamtxv1.13.0版本，助力开发者和运维人

·2025-07-09 08:57

核心网络协议的深度解析

）IPv4vsIPv6特性IPv4IPv6地址长度32位（约42亿地址）128位（3.4×10³⁸地址）表示方法点分十进制（如192.168.1.1）冒号分隔十六进制（如2001:0db8::1）关键改进

晨曦543210·2025-07-09 07:17

2025 年机器学习工作流程的 7 个 AI 代理框架

虽然这些操作任务至关重要，但它们通常会占用团队60%到80%的时间，几乎没有留下任何创新和模型改进的空间。传统的自动化工具可以处理简单的、基于规则的工作流程，但它们难以应对机器学习操作所需的动态决策。

盖瑞理·2025-07-08 23:57

Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等

WangYan2022·2025-07-08 21:14

Databend 产品月报（2025年6月）

最值得关注的就是全新推出的企业级审计系统，相信这个功能会让企业的数据安全团队眼前一亮~本月成果速览新增45+实用功能修复30+影响体验的bug完成15+项性能优化其他改进30+项重点功能一览核心升级✓全链路审计追踪

·2025-07-08 20:18

三个静态路由实验：一篇文章教会你怎么配置静态路由

恰当地设置和使用静态路由可以改进网络的性能，并可为重要的网络应用保证带宽。本篇文章不多说静态路由的理论，直接通过三个实验教会你怎么配置静态路由。

·2025-07-08 19:34

基于YOLOv8深度学习架构的智能农业巡检小车系统—面向农作物与杂草实时精准识别的创新实践

1.科技赋能智慧农业随着全球人口的持续增长和农业生产面临的挑战，精准农业已成为现代农业发展的必然趋势。其中，农作物与杂草的精准识别是实现自动化、智能化管理的关键一环。传统的人工除草效率低下，化学除草则可能带来环境问题。因此，开发高效、精准、环保的智能农业系统迫在眉睫。本文将深入探讨一款基于深度学习和智能硬件集成的农田作业智能小车系统。我们将重点聚焦于其硬件系统设计、软件系统架构、核心算法创新(特别

·2025-07-08 18:58

YOLOv11模型轻量化挑战的技术

YOLOv11模型轻量化挑战的技术文章大纲背景与意义YOLOv11在目标检测领域的地位与优势轻量化需求的实际应用场景（移动端、嵌入式设备等）轻量化面临的挑战：精度与速度的权衡YOLOv11模型结构分析整体架构设计特点

黑客飓风·2025-07-08 18:27

YOLO 中的 Confidence 与 Class Probability 区别详解

YOLO中的Confidence与ClassProbability区别详解1.Confidence（置信度）定义：某个预测框包含目标的概率×预测框与真实框的IOU（重合程度）公式：Confidence=

·2025-07-08 18:27

【算法】解数独：C++ 实现与策略探讨

算法技术的魔力与解数独的智慧二、技术概述：数独求解的艺术定义与技术框架核心特性和优势代码示例：基础回溯解法三、技术细节：解数独的逻辑与挑战原理解析难点分析四、实战应用：从游戏到人工智能应用场景解决方案展示五、优化与改进潜在问题改进建议六

master_chenchengg·2025-07-08 17:22

云计算技术基础第2章云计算的架构及国内外标准化情况（2）

分布式管理任务组（DMTF）是一个国际标准组织，DMTF工作组致力于分布式IT系统的有效管理，通过聚合众多IT厂商一起来进行管理系统的开发、效用及改进等标准化工作…OGF(开放网格论坛)全球网络存储工业协会

学习记录wanxiaowan·2025-07-08 14:26

C++11标准库算法：深入理解std::none_of

any_of的逻辑关系应用场景1.输入验证2.状态检查3.与函数对象结合4.替代传统循环性能特性与注意事项复杂度保证迭代器选择建议谓词设计要点C++标准演进与扩展总结C++11标准为STL带来了诸多革命性改进

码事漫谈·2025-07-08 11:09

你懂安全优化SSL嘛?

SSL概述加密算法对比数字签名与证书RSA加密算法代码实操1.更完善的错误处理2.证书验证3.资源管理改进常见的面试问题CIA?

巴依老爷coder·2025-07-08 03:37

【Python】Python 3.10 新特性

文章目录前言：一、新特性1.1PEP617；带括号的上下文管理器1.2更清楚的错误消息1.3PEP634：结构化模式匹配（match）1.4PEP604：有关类型提示的新增特性1.5PEP613：类型别名二、改进的模块

月落一寸光·2025-07-08 01:54

5.31.15 使用图像到图像转换和 YOLO 技术对先前的乳房 X 光检查结果中的异常进行早期检测和分类

在本研究中，我们研究了基于You-Only-Look-Once(YOLO)架构的端到端融合模型的有效性，该模型可同时检测和分类数字乳房X光检查中的可疑乳腺病变。

托比-马奎尔·2025-07-07 22:31

Redis——Redis性能优化与技术选型原理

同样的redis一样存在很多优化和改进的点。

庄小焱·2025-07-07 21:22

yolov5训练失败总结

yolov5训练失败总结版本原因：在进行训练时，出现如下报错：UserWarning:Detectedcalloflr_scheduler.step()beforeoptimizer.step().InPyTorch1.1.0andlater

BTU_YC·2025-07-07 16:52

SOC的工作原理和架构

SOC（安全运营中心）是企业安全防御体系的**神经中枢**，通过整合技术、流程和人员，实现**7×24小时安全监控、威胁检测、事件响应及持续改进**。

hao_wujing·2025-07-07 11:14

大模型训练与微调（1）——优化器选择总结

以下是主流大模型采用的优化器及其技术特点的总结：一、AdamW优化器：成熟稳定的主流选择核心原理与改进AdamW是Adam的

John_今天务必休息一天·2025-07-07 10:32

李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进

本次讨论的核心便是：新兴的架构，如MAMA，是如何针对Transformer的弱点进行改进，并试图提供一个更优的解决方案的。

·2025-07-07 09:28

YOLO学习笔记｜从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进

从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进深度解析一、YOLO系列发展概述YOLO（YouOnlyLookOnce）目标检测算法自2016年诞生以来，凭借其"单次检测"的独特理念和卓越的实时性能

北斗猿·2025-07-07 02:18

YOLOv11性能飞跃：深度融合iRMB注意力机制，实战教程助你突破检测极限！

文章目录1.介绍：揭秘iRMB——轻量化与高性能的完美融合1.1摘要：洞察iRMB的设计哲学与卓越表现1.2简单描述：深入剖析iRMB的构造与工作原理核心灵感：CNN与Transformer的珠联璧合iRMB的核心结构：短距离与长距离的协同设计理念：实用、统一、有效、高效1.3模块结构：iRMB的内部构造图（概念描述）2.代码解析：逐行揭秘iRMB的魔法2.1`LayerNorm2d`：为2D数据

博导ai君·2025-07-07 02:46

SIMULINK开发项目实例 1000 例专栏之第663例：基于simulink的SVPWM技术的研究的三相电压源逆变器建模仿真

目录准备工作步骤详解第一步：创建Simulink项目第二步：选择并添加合适的库组件第三步：构建基本的三相电压源逆变器模型第四步：实现SVPWM算法第五步：仿真与调试第六步：结果分析第七步：优化与改进第八步

xiaoheshang_123·2025-07-06 23:58

MFC扩展库BCGControlBar Pro v36.2亮点：Ribbon Bar、表单等组件升级

BCGControlBar专业版v36.2已全新发布了，在这个版本中添加了一个新的扩展器控件、改进了网格和报表控件的性能、实现了SVG阴影过滤器优化等，最新版点击下方获取：BCGControlBarProforMFCv36.2

界面开发小八哥·2025-07-06 20:59

2020-10-30

极片缺陷检测模型验证报告：1：数据准备训练集：326张验证集：81张2：模型准备模型：yolov33：训练参数设置epochs:4603batch_size:8device:RTX2080Ticfg:yolov3

Victor Zhong·2025-07-06 19:53

YOLO融合synergisticNet中的模块

YOLOv11v10v8使用教程：YOLOv11入门到入土使用教程YOLOv11改进汇总贴：YOLOv11及自研模型更新汇总《HyperSINet:ASynergeticInteractionNetworkCombinedWithConvolutionandTransformerforHyperspectralImageClassification

今天炼丹了吗·2025-07-06 15:18

ECMAScript 2025（ES15）核心新特性全面解析

这些改进主要体现在以下方向：模块系统增强：原生JSON模块与延迟加载优化数据结构扩展：不可变数据类型与集合操作增强流程控

neon1204·2025-07-06 15:48

yolov5/v7/v8/v9/v10环境详细配置教程（Windows+conda+pycharm）

创建命令是：我的习惯是使用3.8版本的python，你也可以换成更高版本；condacreate-nyolopython=3.8输入命令后，运行结果如下：输入y即可；1.2.激活虚拟环境安装完成后，即可激活虚拟环境

视觉算法er·2025-07-06 12:48

YOLOv11 改进策略 | GFPN：超越 BiFPN，跳层与跨尺度连接重塑特征金字塔

YOLOv11改进策略|GFPN：超越BiFPN，跳层与跨尺度连接重塑特征金字塔！

·2025-07-06 11:41

结合创新idea：机器学习+运筹优化=CCF高端局

2024深度学习发论文&模型涨点之——机器学习+运筹优化机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。

Ai多利·2025-07-06 11:10

超详细yolov8/11-segment实例分割全流程概述：配置环境、数据标注、训练、验证/预测、onnx部署(c++/python)详解

因为yolo的检测/分割/姿态/旋转/分类模型的环境配置、训练、推理预测等命令非常类似，这里不再详细叙述，主要参考**【YOLOv8/11-detect目标检测全流程教程】**，下面有相关链接，这里主要针对数据标注

·2025-07-06 09:24

创新引入HAttention模块：提升YOLOv8小目标检测精度【YOLOv8】

文章目录创新引入HAttention模块：提升YOLOv8小目标检测精度【YOLOv8】引言1.YOLOv8模型概述1.1YOLOv8架构1.2YOLOv8小目标检测的挑战2.HAttention模块：

程序员Gloria·2025-07-06 09:53

YOLOv11深度解析：Ultralytics新一代目标检测架构创新与实战指南

2024年Ultralytics重磅推出YOLOv11**：在精度与速度的平衡木上再进一步，参数减少22%，推理速度提升2%，多任务支持全面升级！

芯作者·2025-07-06 08:20

Python-Appium 2.19.0---详细指南：安装Appium

作为最流行的移动端自动化测试框架之一，其2.x版本有许多重要的改进和新特性。

渡己（Sorin）·2025-07-06 05:28

Day51 复习日-模型改进

day43对自己找的数据集用简单cnn训练，现在用预训练，加入注意力等importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms,modelsfromtorch.utils.dataimportDataLoader,random_splitimportmatplotlib

cylat·2025-07-06 03:19

使用TVM编译部署DarkNet模型：YOLO-V2和YOLO-V3实战指南

使用TVM编译部署DarkNet模型：YOLO-V2和YOLO-V3实战指南tvm-cnTVMDocumentationinChineseSimplified/TVM中文文档项目地址:https://gitcode.com

周情津Raymond·2025-07-06 01:35

目标检测新纪元：DETR到Mamba实战解析

【实战分享】目标检测的“后DEⱯ”时代：DETR/DINO/RT-DETR及新型骨干网络探索（含示例代码）目标检测从YOLO、FasterR-CNN到Transformer结构的DETR，再到DINO、

加油吧zkf·2025-07-06 00:59

【Linux系统部分】在Linux命令行中写一个简单的shell外壳

Linux命令行中写一个简单的shell外壳一、介绍二、编写代码总体结构初步实现头文件、宏定义、全局变量PrintComLineGetComLineProcessComLineExcuteComLine改进内建命令环境变量改变新增其他内建命令总结一

·2025-07-06 00:56

【数据挖掘】支持向量机（SVM）

目录一、支持向量机（SVM）算法概述二、支持向量机（SVM）算法优缺点和改进2.1支持向量机（SVM）算法优点2.2支持向量机（SVM）算法缺点2.3支持向量机（SVM）算法改进三、支持向量机（SVM）

大雨淅淅·2025-07-05 23:53

多个单片机简单通讯框架

消息丢失与重传机制设计改进的通信协议重传机制实现关键机制说明优化建议一、场景描述有3个单片机进行通讯，分别为1号，2号，3号。1号与2号可以通讯，2号与3号可以通讯。

✎ ﹏梦醒͜ღ҉繁华落℘·2025-07-05 22:43

yolo11官方ONNXRuntime部署推理的脚本测试，包括检测模型和分割模型的部署推理

一、检测模型1.脚本路径：D:/ultralytics-main/examples/YOLOv8-ONNXRuntime/main.py2.使用案例下载好onnx模型保存至D:/ultralytics-main

Revao·2025-07-05 22:12

《YOLO11的ONNX推理部署：多语言多架构实践指南》

引言：YOLO11与ONNX的相遇在计算机视觉的广袤星空中，目标检测始终是一颗耀眼的明星，其在自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等诸多领域都有着举足轻重的应用。

空云风语·2025-07-05 22:40

YOLOv5Lite模型量化与TFLite转换全流程指南

YOLOv5Lite模型量化与TFLite转换全流程指南1.引言在边缘计算和移动设备上部署目标检测模型时，模型大小和推理速度是关键考量因素。

神经网络15044·2025-07-05 20:32

遗传算法：原理、实现与应用的全面解析

通过分析遗传算法与传统优化算法的差异，结合实际案例展示其在解决复杂优化问题上的优势，并探讨算法的改进策略与未来发展趋势，旨在为相关领域研究和实践提供全面理论支撑与实践指导，助力解决复杂优化难题，推动技术创新与发展

2后啥样·2025-07-05 20:54

YOLOv7 技术详解（Real-Time Dynamic Label Assignment + Model Scaling）

✅YOLOv7技术详解（Real-TimeDynamicLabelAssignment+ModelScaling）一、前言YOLOv7是AlexeyBochkovskiy团队后续维护者提出的一种高性能目标检测模型

要努力啊啊啊·2025-07-05 16:59

RT‑DETR 系列发展时间顺序

RT‑DETR系列发展时间顺序RT‑DETR系列是由百度提出的一系列基于Transformer的实时端到端目标检测器，以下列出了从提出到演化的主要milestone：时间线概览版本时间主要改进/特点DETR2020

要努力啊啊啊·2025-07-05 16:29

YOLO 推理部署全方案」：一文掌握部署方式与性能对比！

YOLO的推理部署方法全景指南YOLO系列模型经过训练后，通常需要部署到线上环境中进行推理（inference）。