YOLO改进第8页

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

【版本控制安全简报】Perforce Helix Core安全更新：漏洞修复与国内用户支持

此次发现进一步巩固了Perforce安全协议，并提供了用于改进测试和发布实践的见解。潜在影响一位独立安全研究人员发现了可能导致版本控制系统无法操作，直到管

·2025-02-27 21:27

微调 LLM （RLHF + DPO）

微调LLM（RLHF+DPO）使用强化学习（RL）根据人类反馈微调大语言模型（即RLHF）的方法，以及一种更有效的改进方法（即DPO）。

·2025-02-27 21:56

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

Rverdoser·2025-02-27 21:59

Imagination通过最新的D系列GPU IP将效率提升至新高度

得益于一系列微架构改进，

Imagination官方博客·2025-02-27 19:42

AI之DeepSeek

它利用深度学习技术，特别是嵌入（embedding）技术，以改进传统搜索引擎中基于关键词的匹配方式，能够对复杂的查询和内容进行更精确和智能的理解。

james二次元·2025-02-27 18:01

unable to launch什么意思_激光SLAM | IMLS-SLAM：基于scan-to-model方法的大场景3D激光SLAM...

scan-to-modelmatchingbasedon3DdataIMSL-SLAM和IMSL-SLAM++是kitti数据集上仅次于LOAM的激光SLAM系统，虽然它有一个最大的缺点，就是不实时，而且时间确实非常慢（1.3s），但是作者也给出了这种不实时的原因，是可以改进的

weixin_39559097·2025-02-27 15:04

Python在实际工作中的运用-通用格式CSV文件自动转换XLSX

现将改进后的脚本发出来，供大家共同交流学习。脚本说明：1、本脚本适合字段之间用空格分隔或者用逗号分隔的CSV文本2、

老胖闲聊·2025-02-27 10:37

Linux进程相关命令之nvidia-smi

进程管理命令是进行系统监控和进程管理时的重要工具，常用的进程管理命令有以下几种：ps：查看正在运行的进程top：动态显示正在运行的进程pstree：树状查看正在运行的进程pgrep：用于查找进程nice：更改进程的优先级

find_element_by_id·2025-02-27 10:35

【机器学习与数据挖掘实战】案例15：基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析

【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·2025-02-27 09:29

网络协议

IPv6：下一代互联网协议，使用128位地址，提供更大的地址空间和改进的

你一身傲骨怎能输·2025-02-27 08:53

项目管理的新理念主要有哪些

·2025-02-27 08:50

Vue 3 生命周期函数详解

Vue3在性能、API设计和开发者体验方面进行了重大改进。理解Vue3的生命周期函数（LifecycleHooks）对于开发高效的Vue应用至关重要。

licy__·2025-02-27 07:37

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

流程管理和质量体系管理怎样有效的整合

其中，明确流程界定、统一标准制定、持续改进以及文化融合是实现整合的四个关键环节。

·2025-02-27 04:46

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

这些优化技术包括数据增强、网络架构的改进、正则化技术。1.数据增强（DataAugmentation）数据增强是提升深度学习模型泛化能力的一种常见手段。

武狐肆骸·2025-02-27 03:08

IABC-CEC2005原创3种策略改进蜂群优化算法ABC，Matlab代码

蜂群优化算法，又称人工蜂群算法，是DervisKaraboga在2005年提出的模拟蜜蜂群体智能行为的优化算法，以下是其主要信息：原理：模拟蜂群中雇佣蜂、观察蜂、侦察蜂的分工与行为。食物源位置代表问题解，花蜜量对应解的质量，蜜蜂通过信息传递与共享，不断寻找和更新食物源以找到最优解。流程：1、初始化：随机生成初始食物源种群并计算花蜜量。2、雇佣蜂阶段：在当前食物源邻域搜索并更新。3、观察蜂阶段：根据

九亿AI算法优化工作室&·2025-02-27 01:49

系统集成项目管理工程师考试大纲第二版

；（4）熟悉系统集成有关的法律法规、标准、规范；（5）熟悉系统集成项目管理工程师职业道德要求；（6）了解信息安全知识与安全管理体系；（7）了解信息系统工程监理知识；（8）了解信息系统服务管理、软件过程改进等相关体系

月梦工作室·2025-02-27 01:18

代码整洁之道: 改善Python程序的9条最佳实践

因为相信很多同学在写代码的时候总是会遇到一些坏习惯，导致代码质量不高，阅读困难等问题，所以作者在第五题提到了编程规范这块，而我相信改进自己的代码习惯无疑是提升编程水平和能力的一件大事，所以就写了一本关于代码整洁之道的书籍

AI天才研究院·2025-02-26 23:39

【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

希尔排序：突破插入排序的局限

今天我们要介绍的是一种改进的插入排序算法——希尔排序（ShellSort）。希尔排序通过“分组插入”的方式，突破了传统插入排序的局限性，大大提高了排序效率。

菜就多练少说·2025-02-26 22:30

聊一聊提升测试用例覆盖率需要从哪几方面入手？

边界值覆盖：防御性测试设计五、异常场景覆盖：模拟真实故障六、兼容性覆盖：全环境验证七、性能覆盖：压力与稳定性八、历史缺陷覆盖：经验驱动九、测试数据覆盖：多样性输入十、自动化覆盖：高效执行十一、评审与优化：持续改进十二

Feng.Lee·2025-02-26 19:36

DeepSeek各模型现有版本对比分析

基础模型系列：V1到V3的演进二、专用模型系列：推理与多模态三、版本选型与商业化趋势DeepSeek作为最近特别火爆的模型，本文将对DeepSeek现有的主要版本进行对比分析,涵盖参数规模、训练数据、功能改进

墨染夜雨笺·2025-02-26 17:22

班翎流程平台 | 告别流程版本管理困扰

主要作用如下：1.支持业务流程持续优化改进业务流程时，可创建新版本流程进行试验，同时记录版本优化内容，形成优化轨迹，总结经验，为后续改进提供参考。例如：一家电商企业想要优化订单处理流程，通过流程版本管

·2025-02-26 13:12

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

机器学习安全核心算法全景解析

一、数据安全防护算法1.对抗样本防御算法名称核心思想2024年最新进展典型应用场景TRADES鲁棒性-准确性权衡优化Facebook提出自监督TRADES改进版自动驾驶目标检测JacobianSVD输入

金外飞176·2025-02-26 12:44

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

Qwen2.5 技术报告

与之前的迭代相比，Qwen2.5在预训练和后训练阶段都有显著的改进。在预训练方面，将高质量的预训练数据集从之前的7万亿个token扩展到18万亿个token，为常识、专家知识和推理能力提供坚实的基础。

三谷秋水·2025-02-26 07:11

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

复杂脑网络之图论参数计算（BCT工具包）

接下来的任务就是从原理公式入手，再对逐个参数的计算代码进行理解...所以内容会不断改进和补充。

addBr·2025-02-26 06:02

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

点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云与图像纹理的道路识别（续）

目录3.1.2图像滤波去噪3.2道路纹理特征提取3.3基于超像素分割的图像特征表达3.3.1SLIC算法3.3.2改进SLIC算法的超像素特征图获取3.4基于改进区域生长算法的道路区域分割3.4.1种子点的选择

格图素书·2025-02-25 23:20

[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

面试题-Vue2和Vue3的区别

文章目录1.响应式系统2.组合式API(CompositionAPI)3.Fragment(碎片)4.Teleport(传送门)5.性能改进6.移除或改变的功能7.构建工具8.TypeScript支持Vue2

奶糖肥晨·2025-02-25 23:15

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

yolov5转onnx模型，onnx转rknn模型部署在rk3588平台上

安装python等环境，以及相关依赖库，然后克隆YOLOv5仓库的源码。

wtqpshhh·2025-02-25 21:59

【YOLOv11改进[注意力]】引入YOLOv12的A2C2f模块改进v11

本文将进行在YOLOv11中引入A2C2f模块魔改v11，文中含全部代码、详细修改方式。助您轻松理解改进的方法。

Jackilina_Stone·2025-02-25 19:20

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）

蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO）目录算法起源核心思想数学模型算法流程参数调优改进变体应用场景优缺点分析代码框架最新研究一、算法起源1.1生物学基础蚂蚁觅食行为：自然界蚂蚁通过释放

QRSN·2025-02-25 18:11

目标检测进化史：从R-CNN到YOLOv11，技术的狂飙之路

随着深度学习技术的飞速发展，目标检测算法也取得了巨大的突破，从最初的R-CNN到如今的YOLOv11，每一次的技术演进都为该领域带来了新的活力和可能性。

紫雾凌寒·2025-02-25 17:32

spark1.x和spark2.x的区别

spark2.x版本相对于1.x版本，有挺多地方的修改，1Spark2ApacheSpark作为编译器:增加新的引擎Tungsten执行引擎，比Spark1快10倍2ml做了很大的改进，支持协同过滤http

xuxu1116·2025-02-25 16:56

Python|基于Kimi大模型，实现对文本进行批量润色处理（4）

文本润色，是指对已经完成的文本进行修改和改进的过程，目的是提高文本的可读性、流畅度和表达效果。这个过程可能包括纠正语法错误、调整句子结构、增强语言的表达力、统一风格和语调、改善逻辑连贯性等。

写python的鑫哥·2025-02-25 15:19

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