YOLOV

在 web 部署 YOLOv8目标检测（Django+html）

本文介绍如何将自己训练好的模型在网页上进行应用，使用Django+html进行部署，能够对视频和图像进行识别，并显示到页面上，下面是一个效果：上传和另外7个页面-个人-MicrosoftEdge2025-03-1321-52-06下面进行教学，想直接要源码的直接滑到最底下。首先配置环境，设置一个全局文件夹，用于储存每次选择和检测完的图片和视频：setting.py中加入:importosBASE_

Edward-tan·2025-03-24 22:59

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究（中）

目录基于改进YOLOv5的无人机图像实时目标检测4.1引言4.2基于改进YOLOv5的目标检测模型结构4.3消融实验及结果分析4.4算法迁移验证实验基于Jetson-Xavier的模型优化部署5.1引言

林聪木·2025-03-24 15:03

YOLOv8 改进：添加 AKConv（任意采样形状和任意数目参数的卷积）

YOLOv8改进：添加AKConv（任意采样形状和任意数目参数的卷积）引言在目标检测领域中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列因其速度和效率而受到广泛关注。

鱼弦·2025-03-24 12:34

YOLOV8多模态(可见光+红外光，基于Ultralytics官方代码实现）

YOLOV8多模态(可见光+红外光，基于Ultralytics官方代码实现）各位读者麻烦给个star或者fork，求求了。

@M_J_Y@·2025-03-24 07:20

计算机视觉总结

以下是针对上述问题的详细解答，并结合代码示例进行说明：1.改进YOLOv5人脸检测模块，复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程：光照补偿：在数据预处理阶段，采用自适应光照补偿算法，对图像进行实时增强

Trank-Lw·2025-03-23 11:30

YOLOV11|YOLO12改进系列指南

基于Ultralytics的YOLO11|YOLO12改进目前自带的一些改进方案(持续更新)为了感谢各位对本项目的支持,本项目的赠品是yolov5-PAGCP通道剪枝算法.具体使用教程专栏改进汇总YOLO11

魔鬼面具·2025-03-23 08:03

介于YOLOv5的裂缝识别系统

介于YOLOv5的裂缝识别系统在现代工业中，裂缝监测是的保障设施安全的重要环节。我们公司的新项目——基于YOLOv5的裂缝识别系统，将为您提供高效、精准的解决方案，助力各类工程项目的质量管理。

程序员～小强·2025-03-23 06:49

【YOLOv8】YOLOv8改进系列（9）----替换主干网络之RepViT

主页：HABUO主页：HABUOYOLOv8入门+改进专栏如果再也不能见到你，祝你早安，午安，晚安【YOLOv8改进系列】：【YOLOv8】YOLOv8结构解读YOLOv8改进系列（1）----替换主干网络之

HABuo·2025-03-22 23:18

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-22 22:08

yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）

基于pyqt5-yolov8实现车牌识别系统，包括图片车牌识别，视频车牌识别，视频流车牌识别。

学术菜鸟小晨·2025-03-22 11:48

YOLOv12优化：图像去噪 | AAAI2025 Transformer |一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构，结合空间和通道自注意力层来增强网络能力

提出了一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构，通过分析和重新设计Transformer运算符以满足盲点要求。TBSN遵循扩张BSN的架构原则，并结合空间和通道自注意力层来增强网络能力。如何使用：1）结合C3k2二次创新使用；2）结合A2C2f二次创新使用；亮点包括：1.提出了一种新的基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构；2.引入了知识蒸馏策略来提高计算效率；3.在

AI小怪兽·2025-03-21 10:56

YOLO11改进-模块-引入频率谱动态聚合模块FSDA 去除噪声

本文将其与YOLOv11相结合，增强YO

一勺汤·2025-03-20 22:46

YOLO魔改之频率分割模块（FDM）

YOLOv8基础YOLO

清风AI·2025-03-20 21:11

Yolov8训练自己的数据集(脱离ultralytics库)

爱吃肉的鹏·2025-03-19 17:22

yolov4

V4贡献：亲民政策，单GPU就能训练的非常好，接下来很多小模块都是这个出发点两大核心方法，从数据层面和网络设计层面来进行改善消融实验，感觉能做的都让他给做了，这工作量不轻全部实验都是单GPU完成，不用太担心设备了Bagoffreebies(BOF)只增加训练成本，但是能显著提高精度，并不影响推理速度数据增强：调整亮度、对比度、色调、随机缩放、剪切、翻转、旋转网络正则化的方法：Dropout、Dro

zzh-·2025-03-18 16:28

【保姆级视频教程（一）】YOLOv12环境配置：从零到一，手把手保姆级教程！| 小白也能轻松玩转目标检测！

【2025全站首发】YOLOv12环境配置：从零到一，手把手保姆级教程！|小白也能轻松玩转目标检测！

一只云卷云舒·2025-03-18 16:56

yolov8的第一次实验报告

数据集数据集名称:[datasets]数据集大小:[2.68Gb]数据集描述:[数据集主要分两个类别：zdjy_ld,zdjy_gd]注释：占道经营流动，占道经营固定3.模型配置3.1基础配置·模型类型:YOLOv8

算法宇宙·2025-03-18 16:55

YOLOv8n-OBB使用C#在windows10进行部署（CPU）

1.训练YOLOv8-OBB模型1.1数据集制作所用标注工具：X-AnyLabeling下载链接：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases/download

cd_Ww777·2025-03-18 15:21

C#学习笔记（3）：调用YOLOv8

最近做的项目需要C#编写上位机程序，同时也要使用yolo进行深度学习检测。使用pythonnet调用写好的py文件，C#代码如下:Runtime.PythonDLL="python310.dll";PythonEngine.Initialize();using(Py.GIL()){dynamicsys=Py.Import("sys");dynamictorch=Py.Import("torch")

playerofIE·2025-03-18 15:50

YOLOv8 的简介及C#中如何简单应用YOLOv8

YOLOv8是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列中的最新版本，是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称，广泛应用于实时应用程序中。

码上有潜·2025-03-18 14:46

Yolov11目标检测(ultralytics)

Yolov11目标检测（ultralytics）1.克隆仓库2.安装环境依赖3.训练、验证、推理以及onnx模型导出1.克隆仓库从官网下载Yolov11到本地。

@M_J_Y@·2025-03-18 13:02

YOLOv8n-seg.pt的使用（实例分割，训练自己制作的数据集）

Ubuntu+python3一、YOLOV8源码下载参考：GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO>CoreML>

再坚持一下！！！·2025-03-18 00:10

YOLOv8 改进：添加 GAM 注意力机制

YOLOv8改进：添加GAM注意力机制引言在目标检测领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）网络因其速度和准确性被广泛应用。

鱼弦·2025-03-17 16:14

YOLOv8改进添加swin transformer

最近在做实验，需要改进YOLOv8，去网上找了很多教程都是充钱才能看的，NND这对一个一餐只能吃两个菜的大学生来说是多么的痛苦，所以自己去找代码手动改了一下，成功实现YOLOv8改进添加swintransformer

兜里没有一毛钱·2025-03-17 00:10

YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现

1.引言随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。其中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中，我们将基于YO

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-16 23:03

使用yolov8+flask实现精美登录界面+图片视频摄像头检测系统

这个是使用flask实现好看登录界面和友好的检测界面实现yolov8推理和展示，代码仅仅有2个html文件和一个python文件，真正做到了用最简洁的代码实现复杂功能。

FL1623863129·2025-03-16 13:49

机器视觉|手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计

手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计在实时计算机视觉应用中，手部检测与关键点估计是实现手势识别的重要基础。

RockLiu@805·2025-03-16 12:39

YOLO V4（2020 CV）

论文标题YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection论文作者AlexeyBochkovskiy,Chien-YaoWang,Hong-YuanMarkLiao

刘若里·2025-03-16 10:56

《Hello YOLOv8从入门到精通》4，模型架构和骨干网络Backbone调优实践

YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型，其模型架构细节包括骨干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）和头部网络（Head）三大部分。

Jagua·2025-03-16 10:54

CMake Error at myplugins_generated_yololayer.cu.o.Debug，tensorrtx编译失败解决

system:ubuntu1804gpu:3060cuda:cuda11.4tensorrt:8.4使用项目tensorrtx进行yolov5的engine生成，之前在编译成功的配置为system:ubuntu1804gpu

雪可问春风·2025-03-16 08:11

[YOLO专题-22]：YOLO V5 - ultralytics代码解析-超参数详解

HiWangWenBing/article/details/122372614目录前言：第1章超参数配置文件的基本信息1.1超参数配置文件的路径路径1.2超参数配置文件1.3如何指定超参数配置文件第2章超参数内容详解前言：YOLOV5

文火冰糖的硅基工坊·2025-03-15 21:24

基于纯视觉的 GUI 代理的屏幕解析工具（OmniParser）

2.检测模型：使用YOLOv8模型在可交互图标检测数据集上进行微调，能够识别和定位用户界面中的可交互区域，如按钮、图标等。3.描述模型：利用BLIP-v2模

deepdata_cn·2025-03-15 09:51

YOLOv12模型详解及代码复现

算法背景在计算机视觉领域不断发展壮大的背景下，YOLOv12算法应运而生。这一突破性成果源自JosephRedmon和AliFarhadi等研究人员在华盛顿大学的开创性工作。

清风AI·2025-03-14 23:21

YOLOv8涨点大全总结（源码）

（需要全部源码请私信或留言）性能指标在探讨YOLOv8的性能提升之前，我们需要明确评估其性能的主要指标。这些指标不仅是衡量模型优劣的标准，也是后续改进工作的出发点。

清风AI·2025-03-14 23:21

机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |

KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54

小酒馆燃着灯·2025-03-14 19:11

基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现

1.引言随着智能交通系统的发展，车牌识别技术已成为交通管理、停车场自动化、路面监控等应用中的关键技术之一。车牌识别系统（LicensePlateRecognition,LPR）主要用于识别车辆的车牌号码，并将其转化为可以进一步处理的数据。车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-14 01:33

【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族

YOLO系列家族（1）YOLO发展史（2）YOLOX（3）YOLOv6（4）YOLOv7（5）YOLOv8（6）YOLOv9（7）YOLOv10（8）YOLOv11（9）YOLOv12（1）YOLO发展史

LeeZhao@·2025-03-13 13:34

【YOLOv11[基础]】目标检测OD | 导出ONNX模型 | ONN模型推理以及检测结果可视化 | python

本文将导出YOLO11.pt模型对应的ONNX模型，并且使用ONNX模型推理以及结果的可视化。话不多说，先看看效果图吧！！！目录一导出ONNX模型二推理及检测结果可视化1代码2效果图

Jackilina_Stone·2025-03-13 12:02

YOLO系列模型从v1到v10的演进

文章目录引言YOLOv1:开创单阶段目标检测先河发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv2:提升精度与速度的平衡发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv3:多尺度检测与残差连接发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化

剑走偏锋o.O·2025-03-13 11:25

图像识别技术与应用课后总结（18）

·YOLO-V3RetinaNet系列，YOLO-V3在不同变体（如YOLOV3-320、YOLOV3-416等）下，在推理时间和精度上有不同的表现，展示了其在速度和准确性上的平衡。

一元钱面包·2025-03-13 11:20

YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含C2f二次创新）

一、本文介绍本文记录的是基于EMA模块的YOLOv8目标检测改进方法研究。EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。

Limiiiing·2025-03-13 06:14

YOLOv5改进：在C3块不同位置添加EMA注意力机制，有效提升计算机视觉性能

计算机视觉中的目标检测是一个重要的任务，而YOLOv5是目前广泛应用的一种高效目标检测算法。

UksApps·2025-03-13 06:13

基于yolov11的瓶盖缺陷检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv11的瓶盖缺陷检测系统在现代制造业中，瓶盖的质量直接影响到产品的封装效果和消费者的使用体验。因此，对瓶盖进行快速、准确的缺陷检测至关重要。

FL1623863129·2025-03-13 02:12

ROS+YOLOV8+SLAM智能小车导航实战（三、Astra Pro深度相机节点+Astra Pro普通color颜色节点）

一、开始创建ROS节点空间mkdiryolov8_ros/src-pcdyolov8_ros/srccd..catkin_make如果报以下错误是因为系统中存在多个python环境解决办法首先查看你本机有多少个python版本，然后你conda版本的python位置在那里找到后替换调/usr/bin/python：查看本机中的python版本位置都有那些which-apython3catkin_m

智慧愚行·2025-03-13 01:06

CUDA12.1 cudnn9.0.1 python3.10.12配置TensorRT8.6.1，完成yolov12tensorRT推理完整过程

一、配置TensorRT8.6.11.下载TensorRT8.6.1包TensorRT完全依赖CUDA，因此下载其版本时一定要考虑CUDA的版本。具体应该下载哪一版本的TensorRT呢，这里我问的秘塔AI，你们也可以问问它。官网地址-tensorRT8.6.1安装包下载2.解压安装包这里要注意，如果你和我一样是给win下的但是要在Linux服务器上使用。千万不要在win的环境下进行安装包的解压操

李卓璐·2025-03-13 01:33

YOLOv12改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

必读内容船新的YOLOv12改进专栏~1️⃣什么！

Limiiiing·2025-03-13 00:27

如何提升OmniParser V2的小元素识别率——YOLOv8 增加 P2 层的性能变化解析

YOLOv8增加P2层通过牺牲部分计算效率换取了小目标检测性能的显著提升，尤其适用于高分辨率、小目标密集的场景。

AI-AIGC-7744423·2025-03-12 14:22

AI：230-YOLOv8与RT-DETR的完美结合 | 重塑目标检测技术的前沿【保姆级教程】

正在不断更新中~文章目录YOLOv8与RT-DETR的完美结合|重塑目标检测

一键难忘·2025-03-12 12:09

YOLOv5涨点优化：原创自研 | 魔改Bottleneck，具备多尺度和特征通道融合的结构

收录YOLOv5原创自研https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html

AI小怪兽·2025-03-12 09:51

Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理

【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】8.【基于深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于深度学习的PCB板缺陷检测系统

阿_旭·2025-03-12 05:51

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