YOLO损失函数第5页

高效空间编码技术：SPD-Conv在目标检测中的创新应用

文章目录SPD-Conv：高效空间编码的技术背景SPD-Conv的原理YOLOv8中的SPD-Conv实现YOLOv8SPD-Conv代码实现代码解析性能提升SPD-Conv的优势与应用场景SPD-Conv

向哆哆·2025-03-02 08:17

yolo目标检测项目

一、前言（一）、什么是目标检测目标检测是指在图像或视频中准确地识别和定位出现的特定目标物体的任务。目标检测通常包括以下几个步骤：目标分类：确定图像中出现的物体属于哪一类别，例如汽车、行人、狗等。目标定位：确定图像中物体的位置，通常通过绘制边界框或遮罩来标识物体的位置。目标识别：将检测到的目标与预定义的类别进行匹配，以便为目标添加语义标签。多目标检测：在一张图像中检测并识别多个目标，包括重叠目标和不

m0_75047393·2025-03-02 03:12

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-VOC.yaml

VOC.yamlultralytics\cfg\datasets\VOC.yaml目录VOC.yaml1.YAML文件内容2.所需的库和模块3.defconvert_label(path,lb_path,year,image_id):4.Download5.Convert1.YAML文件内容#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/li

红色的山茶花·2025-03-02 00:22

SCP传输

scp-P10022yolo_world.taruser@***.88.148.

超好的小白·2025-03-01 19:18

图像识别-pytorch

损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.1-2.3节详解，篇幅超了，缺的后面再补吧

这一章的内容非常重要，因为它不仅涵盖了神经网络的基本原理，还介绍了激活函数、损失函数和优

环工人学Python·2025-03-01 15:53

YOLOv8 赋能道路状况检测：革新交通基础设施监测

文章目录一、YOLOv8在道路状况检测中的原理与优势（一）检测原理（二）相较于传统方法的优势二、YOLOv8在道路状况检测中的具体应用实例（一）裂缝检测（二）坑洼检测（三）积水检测三、基于YOLOv8的道路状况检测流程

他是只猫·2025-03-01 14:15

yolo位姿估计实验

目录介绍实验过程2.1数据集下载2.2模型和数据配置文件修改2.3模型训练参考链接1.介绍1.1简介YOLOv8-Pose是基于YOLOv4算法的姿势估计模型，旨在实现实时高效的人体姿势估计。

jarreyer·2025-03-01 14:15

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-model.py

model.pyultralytics\models\yolo\model.py目录model.py1.所需的库和模块2.classYOLO(Model):3.classYOLOWorld(Model)

红色的山茶花·2025-03-01 13:12

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。

FL1623863129·2025-03-01 13:10

YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践

那年一路北·2025-03-01 13:09

（脑肿瘤分割笔记：五十二）RFNet: Region-aware Fusion Network for Incomplete Multi-modalBrain Tumor Segmentation

目录摘要：Introduction方法3.1任务定义3.2模型结构3.3RFM模块概率图学习区域感知多模态融合3.4分割正则化器3.5整体损失函数总结摘要：在现有的脑肿瘤分割方法中，常常会出现缺少某些模态图像的问题

不想敲代码的小杨·2025-03-01 12:06

0004-Ultralytics YOLOv10

YOLOv10由清华大学的研究人员基于UltralyticsPython包构建，引入了一种实时对象检测的新方法，解决了之前YOLO版本中发现的后处理和模型架构缺陷。

熟悉的黑曼巴·2025-03-01 12:36

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-converter.py

converter.pyultralytics\data\converter.py目录converter.py1.所需的库和模块2.defcoco91_to_coco80_class():3.defcoco80_to_coco91_class():4.defconvert_coco(labels_dir="../coco/annotations/",save_dir="coco_converted

红色的山茶花·2025-03-01 12:03

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-metrics.py

metrics.pyultralytics\utils\metrics.py目录metrics.py1.所需的库和模块2.defbbox_ioa(box1,box2,iou=False,eps=1e-7):3.defbox_iou(box1,box2,eps=1e-7):4.defbbox_iou(box1,box2,xywh=True,GIoU=False,DIoU=False,CIoU=Fal

红色的山茶花·2025-03-01 12:03

YOLOv11-ultralytics-8.3.67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·2025-03-01 12:33

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-ops.py

ops.pyultralytics\models\utils\ops.py目录ops.py1.所需的库和模块2.classHungarianMatcher(nn.Module):3.defget_cdn_group(batch,num_classes,num_queries,class_embed,num_dn=100,cls_noise_ratio=0.5,box_noise_scale=1.0

红色的山茶花·2025-03-01 12:58

基于yolov10的水果成熟度之石榴成熟度检测

qq1309399183·2025-03-01 09:12

yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX

ONNX，即OpenNeuralNetworkExchange，是微软和Facebook发布的一个深度学习开发工具生态系统，旨在让AI开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具。ONNX所针对的是深度学习开发生态中最关键的问题之一，在任意一个框架上训练的神经网络模型，无法直接在另一个框架上用。开发者需要耗费大量时间精力把模型从一个开发平台移植到另一个。因此，如何实现不同框架之间的互操作性，简化从研究

黄晓魚·2025-03-01 08:30

YOLOv9与YOLOv8创新点差异概述：

架构改进：YOLOv8：引入了新的骨干网络，检测头，以及损失函数，旨在提高性能和灵活性。YOLOv9：可能在架构上进行了进一步的优化，比如改进了特征提取的方式、增强了多尺度检测能力等。

奔强的程序·2025-03-01 02:42

使用YOLOv8训练自己的数据集：详细教程

使用YOLOv8训练自己的数据集：详细教程引言YOLOv8是Ultralytics团队开发的新一代目标检测算法，以其高效的性能和简洁的API而闻名。

zru_9602·2025-02-28 22:52

PyTorch 常见的损失函数：从基础到大模型的应用

PyTorch常见的损失函数：从基础到大模型的应用在用PyTorch训练神经网络时，损失函数（LossFunction）是不可或缺的“裁判”。

阿正的梦工坊·2025-02-28 22:19

目标检测YOLO实战应用案例100讲-面向无人机图像的小目标检测

目录知识储备YOLOv8无人机拍摄视角小目标检测数据集结构环境部署说明安装依赖模型训练权重和指标可视化展示训练YOLOv8PyQt5GUI开发主窗口代码main_window.py使用说明无人机目标跟踪一

林聪木·2025-02-28 19:00

YOLOv11改进 | 检测头改进篇 | 利用ASFF改进YOLOv11检测头，自适应空间特征融合模块，在所有的目标检测上均有大幅度的涨点效果

YOLOv8v10v11专栏限时199元订阅链接:限时199元去b站关注：AI缝合怪订阅YOLOv8v10v11创新改进高效涨点+持续改进500多篇（订阅的小伙伴，终身免费享有后续YOLOv12或是其他版本的改进专栏

Ai缝合怪YOLO涨点改进·2025-02-27 23:19

ASFF改进YOLOv8检测头：提升目标检测精度与效率的创新方法【YOLOv8】

立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！

步入烟尘·2025-02-27 23:48

AWS Security Finding Format (ASFF) 与 yolov3 with mobilenet v2 的集成教程

AWSSecurityFindingFormat(ASFF)与yolov3withmobilenetv2的集成教程ASFFyolov3withmobilenetv2andASFF项目地址:https:/

侯忱励·2025-02-27 23:45

基于MPDIoU与InnerMPDIoU的YOLOv8细节捕捉能力优化探讨

文章目录一、损失函数在YOLO中的作用二、MPDIoU：Multi-partDistanceIntersectionoverUnionMPDIoU的基本概念MPDIoU公式MPDIoU代码实现解释三、InnerMPDIoU

向哆哆·2025-02-27 22:05

yolo格式

目录yolo格式yolo格式与coco格式的区别1.数据结构2.标注内容3.文件格式4.扩展性5.应用场景总结：yolo格式YOLO（YouOnlyLookOnce）格式通常用于目标检测任务中的标注数据格式

ZHOU_WUYI·2025-02-27 22:34

【保姆级视频教程（二）】YOLOv12训练数据集构建：标签格式转换-划分-YAML 配置避坑指南 | 小白也能轻松玩转目标检测！

【2025全站首发】YOLOv12训练数据集构建：标签格式转换-划分-YAML配置避坑指南|小白也能轻松玩转目标检测！

一只云卷云舒·2025-02-27 21:03

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-results.py

results.pyultralytics\engine\results.py目录results.py1.所需的库和模块2.classBaseTensor(SimpleClass):3.classResults(SimpleClass):4.classBoxes(BaseTensor):5.classMasks(BaseTensor):6.classKeypoints(BaseTensor):7.

红色的山茶花·2025-02-27 21:33

在 Centos7 上部署 ASP.NET 8.0 + YOLOv11 的踩坑实录

Rverdoser·2025-02-27 21:59

计算机视觉：经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)

LeNet5神经网络(附代码)第五章：计算机视觉：神经网络实战之手势识别(附代码)第六章：计算机视觉：目标检测从简单到容易(附代码)第七章：MTCNN人脸检测技术揭秘：原理、实现与实战(附代码)第八章：探索YOLO

全栈你个大西瓜·2025-02-27 05:57

【目标检测JP】番茄植株叶片病害数据集4280张8类病害YOLO+VOC（含增强）

【目标检测JP】番茄植株叶片病害数据集4280张8类病害YOLO+VOC（含增强）数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中

不会仰游的河马君·2025-02-26 23:07

基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤

基于深度学习的车道线检测与目标检测在自动驾驶等领域有着重要应用，使用YOLO（YouOnlyLookOnce）进行开发是一种常见且高效的方式。

pk_xz123456·2025-02-26 23:37

YOLO11的单独推理程序

YOLO11的单独推理程序，可以实例化加载一次多次推理。YOLO11的单独推理程序，可以实例化加载一次多次推理。YOLO11的单独推理程序，可以实例化加载一次多次推理。

AIOT魔法师·2025-02-26 23:02

YOLOv8、v9、v10、v11-Ultralytics框架加入C2f_Repghost

1、创建一个RepGhost.py:importcopyimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdef_make_divisible(v,div

AIOT魔法师·2025-02-26 23:32

正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力

正则化技术原理正则化是通过在损失函数中添加一个正则化项，来限制模型的复杂度，防止模型过拟合训练数据，从而提高模型在未见过数据上的泛化能力。

小赖同学啊·2025-02-26 15:36

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-validator.py

#用法-格式：#$yolomode=valm

红色的山茶花·2025-02-26 13:20

Yolov8分割训练自己的数据集记录

Yolov8分割训练自己的数据集记录第一章、标签制作一、安装labelmelabelme安装很简单，直接在终端输入：pipinstalllabelme启用labelme在终端输入：labelme接下来就是标注数据了

小俊俊的博客·2025-02-26 08:21

YOLOv8实例分割训练自己的数据集

转载https://blog.csdn.net/m0_51530640/article/details/1299752571.利用labelme进行数据标注1.1Labelme安装方法首先安装Anaconda，然后运行下列命令：####################forPython2####################condacreate--name=labelmepython=2.7s

NoContours·2025-02-26 08:14

总结yolov8做检测训练时所需要的代码

运行模型训练脚本代码:大家可以先在ultralytics/ultralytics文件夹下新建一个mytrain.py，然后直接复制下面的代码，所有训练有关的超参数都可以在这个文件中调节，不懂超参数可以忽略，这里我说一下比较重要的几个参数:importsys#强制扫描导入使用本地ultralytics这个包sys.path.append("E:/ultralytics")#改为文件所在的目录地址fr

小胡学长·2025-02-26 08:13

使用 yolov8 进行对象检测

在计算机视觉领域，YOLOv8对象检测确实以其超高的准确性和速度而脱颖而出。它是YOLO系列的最新版本，以能够实时检测物体而闻名。

算法资料吧！·2025-02-26 06:36

基于深度学习的行人跌倒检测系统：UI 界面 + YOLOv5 + 数据集详解

本文将详细介绍如何基于YOLOv5构建一个行人跌倒检测系统，并设计相应的用户界面，结合深度学习技术实现实时检测。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-26 03:45

解决在YOLO11同目录下新建py文件找不到模块，同时vscode会报错无法解析导入子模块/包（Import ultralytics.xxx could not be resolved）等。

Yolo11官方代码结构如图：如果在此目录下导入，是没有任何问题的，可以正常运行。

i__chen·2025-02-26 02:10

Pytorch:以CIFAR-10分类为例，给出了神经网络的训练流程

下面给出了神经网络的训练流程，包括数据加载与预处理、网络定义、损失函数和优化器定义、网络训练和网络测试。

Xiao_Ya__·2025-02-25 23:49

[C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型

yolov12官方框架：sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务，因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的

FL1623863129·2025-02-25 23:18

Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线

loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！

诗雨时·2025-02-25 23:15

第三讲-神经网络八股

train,test #训练集、测试集3、model=tf.keras.models.Sequential #逐层搭建网络结构4、model.compile #配置训练方法，选择训练使用的优化器、损失函数和最终评价指标

loveysuxin·2025-02-25 22:38

神经网络八股（3）

梯度爆炸是指梯度在方向传播过程中逐渐变大，权重参数更新变化较大，导致损失函数的上下跳动，导致训练不稳定可以使用一些合理的损失函数如relu,leakRelu，归一化处理，batchnorm,确保神经元的输出值在合理的范围内

SylviaW08·2025-02-25 22:37

YoloV8训练参数篇

官方介绍：官方解释对官方介绍的补充主要包含常用的参数，需要搭配使用的参数实验名称组合project:项目名称。这个参数用于标识当前训练任务所属的项目，方便管理和组织多个训练任务。name:实验名称。该参数为当前训练任务指定一个名称，以便于标识和区分不同的实验。exist_ok:是否覆盖现有的实验。如果设置为True，当实验名称已经存在时，将会覆盖现有实验。默认为False。最终实验数据会创建在pr

江木27·2025-02-25 21:03

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