yolo学习中遇到的问题

【目标检测数据集】瓶子分类识别数据集1万张3类VOC+YOLO格式（玻璃瓶金属瓶塑料瓶数据集）

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)：10106标注数量(xml
熬夜写代码的平头哥∰·2024-08-30 01:00

爆改yolov8|AIFI (尺度内特征交互）助力YOLOv8 ,轻量化模型

1，本文介绍AIFI模块（AdaptiveInformationFusionIntegrationModule）是一种旨在提升神经网络处理复杂任务能力的技术模块。其主要目的是通过灵活的特征融合方法来优化信息处理和任务表现。核心特点：自适应信息融合：AIFI模块能够根据输入数据和任务需求，动态调整特征融合的策略。这种自适应机制使得网络能够更有效地结合来自不同来源的信息，改善对复杂数据的理解和处理能力
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点

1，本文介绍BSAM基于CBAM进行改进，经实测在多个数据集上都有涨点。BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule）是一个用于提升深度学习模型在空间特征处理中的能力的模块。它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注，从而提升任务性能。核心特点：双层空间注意力：BSAM结合了两个层次的注意力机制——全局和局部。全局注意力捕捉图像或特征图的整体信息，而局部注意力则
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改YOLOv8|利用可改变核卷积AKConv改进yolov8-轻量涨点

1，本文介绍AKConv（可改变核卷积）是一种改进的卷积操作方法，其核心在于动态调整卷积核的形状和大小。与传统卷积层固定核大小不同，AKConv通过引入可学习的机制，使卷积核在训练过程中能够自适应地调整，从而更好地适应不同的数据特征和任务需求。核心特点：可变核尺寸：AKConv允许卷积核在不同的层和位置上具有不同的尺寸，这有助于捕捉更多的局部特征。动态调整：卷积核的形状和大小可以在训练过程中进行调
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改YOLOv8 | yolov8添加MSDA注意力机制

1，本文介绍MSDA（多尺度扩张注意力）模块通过自注意力机制在不同尺度上有效地捕捉特征的稀疏性。它首先通过线性投影生成特征图(X)的查询、键和值。然后，将特征图的通道划分为(n)个头部，在每个头部中使用不同的扩张率进行多尺度的自注意力操作。具体来说，MSDA按以下步骤操作：对每个头部(i)进行自注意力处理，并将所有头部的输出连接在一起，之后通过线性层进行特征融合。通过为不同头部设置不同的扩张率，M
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:06

爆改YOLOv8 | yolov8添加GAM注意力机制

1，本文介绍GAM（GlobalAttentionMechanism）旨在改进传统注意力机制的不足，特别是在通道和空间维度上的信息保留问题。它通过顺序的通道-空间注意力机制来解决这些问题。以下是GAM的关键设计和实现细节：通道注意力子模块：3D排列：使用3D排列来在三个维度上保留信息，这种方法有助于捕捉更多维度的特征。两层MLP：通过一个两层的多层感知机（MLP）增强跨维度的通道-空间依赖性，提升
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:36

【目标检测数据集汇总】各类目标检测数据集VOC+YOLO格式地址汇总

序号项目名称下载地址1【目标检测数据集】西红柿番茄成熟度检测640张3类别VOC+YOLO格式.zip点我下载2【目标检测数据集】轮船分类检测数据集500张4类别VOC+YOLO格式.zip点我下载3【
熬夜写代码的平头哥∰·2024-08-29 16:24

基于yolov8的8种人脸表情检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的人脸表情检测系统是一个结合了先进目标检测算法（YOLOv8）与深度学习技术的项目，旨在实时或离线地识别并分类人脸表情（如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中立等）。
FL1623863129·2024-08-29 15:52

[数据集][目标检测]玻璃瓶塑料瓶检测数据集VOC+YOLO格式8943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)：8943标注数量(xml
FL1623863129·2024-08-29 12:30

YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题

当YOLOv5的训练P、R、mAP等指标为0时，通常有以下一些原因：数据集质量不佳：检查数据集中是否存在较大的类别不平衡或者太多的噪声。可能需要重新清理数据集以确保标签正确且具有可解释性。
该醒醒了~·2024-08-29 11:53

基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的绝缘子缺陷检测系统是一种利用先进深度学习技术的高效解决方案，旨在提升电力行业中输电线路的维护和监控水平。
FL1623863129·2024-08-29 10:16

RK3568笔记二十二：基于TACO的垃圾检测和识别

基于TACO数据集，使用YOLOv8分割模型进行垃圾检测和识别，并在ATK-RK3568上部署运行。
殷忆枫·2024-08-29 06:52

＜数据集＞斯坦福狗狗识别数据集＜目标检测＞

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：20580张标注数量(xml文件个数)：20580标注数量(txt文件个数)：20580标注类别数：120标注类别名称：['Chihuahua','Japanese_spaniel
深度学习lover·2024-08-29 06:52

Taco数据集的yolo格式

将Taco数据集的1500张图片和原本的coco标注改为yolo格式，方便用yolo算法对垃圾数据集进行目标检测操作。并配上改成中文标签的yaml文件。
lhy12345678910·2024-08-29 06:21

理解PyTorch版YOLOv5模型构架

一个深度学习模型，可以拆解为：模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction)：YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数，在最后的检测层中使用了
LabVIEW_Python·2024-08-28 17:05

【YOLO系列】YOLO介绍

目录前言一、算法特点二、工作原理前言YOLO，全称为"YouOnlyLookOnce"，是一种流行的实时目标检测算法，由JosephRedmon等人于2015年首次提出。
有品位的小丑·2024-08-28 13:19

稻谷叶子虫害检测数据集VOC+YOLO格式1566张9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)：1566标注数量(xml
FL1623863129·2024-08-28 12:17

YOLO系列目标检测数据集大全_yolo数据集(1)

Darknet版YOLOv4猫狗识别训练好的权重文件：https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85541214Darknet版YOLOv3猫狗识别训练好的权重文件
2401_84187537·2024-08-28 12:17

yolo7 自定义数据训练

数据打标labelimg预定义标签格式namelabel数据集定义文件errimg.yamltrain:/home/kean/works/yolov7/dataset/train.txtval:/home
漫欣·2024-08-28 11:07

yolo v8 + flask部署到云服务器，以及问题记录

环境安装1、运行项目报错：nopythonapplicationfound,checkyourstartuplogsforerrors在云服务器pytorch版本安装错了，安装了GPU版本，需要安装CPU版本#CPUonly使用下面这段代码避免出现第二个错误pipinstalltorch==2.3.1torchvision==0.18.1torchaudio==2.3.1--index-urlht
智商不够_熬夜来凑·2024-08-28 11:07

使用python -m pip install -r requirements.txt安装yolov5出现问题

出现问题：ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementmatplotlib>=3.3(fromversions:none)ERROR:Nomatchingdistributionfoundformatplotlib>=3.3原因分析：我打开了代理服务器，这时我们使用的清华镜像源就不能使用了解决办法：关闭代理服务器即可。
小白yaa·2024-08-27 16:08

【YOLOv10改进[Conv]】感受野注意力卷积RFAConv（2024.3）| 使用RFAConv 改进C2f + 含全部代码和详细修改方式

本文将进行使用RFAConv改进C2f，助力YOLOv10目标检测效果，文中含全部代码、详细修改方式。助您轻松理解改进的方法。改进前和改进后的参数对比：
Jackilina_Stone·2024-08-26 19:17

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10结合全新多尺度动态增强注意力机制DSAttention(全网独家创新)

1.DSAttention介绍DSAttention注意力机制在图像特征提取中具有以下优点：(1).全局信息捕捉能力：DSAttention机制通过使用软注意力机制（SoftmaxAttention）来计算特征图的全局相关性。这种方式能够更好地捕捉图像中的全局信息，有助于增强对复杂场景或大尺度物体的识别能力。(2).多尺度信息融合：该机制引入了多尺度卷积操作，包括不同大小的卷积核（如5x5、1x7
小李学AI·2024-08-26 07:27

[数据集][目标检测]街灯路灯检测数据集VOC+YOLO格式1893张1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)：1893标注数量(xml
FL1623863129·2024-08-25 23:09

[数据集][目标检测]手钳检测数据集VOC+YOLO格式141张1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)：141标注数量(xml
FL1623863129·2024-08-25 23:39

YOLOv8独家原创改进：图像去噪 |一种新颖的双分支残差注意，助力低光照、红外小目标检测 | 2024年最新发表（全网独家首发）

解决什么问题：许多网络不能很好地去除图像采集或传输过程中产生的真实噪声(即空间变异噪声)，这严重阻碍了它们在实际图像去噪任务中的应用。创新点：提出了一种新的双分支残差注意网络用于图像去噪，它具有广泛的模型架构和注意引导特征学习的优点。该模型包含两个不同的并行分支，可以捕获互补特征，增强模型的学习能力。我们分别设计了一种新的残差注意力(RAB)和一种新的混合型扩张型残差注意力(HDRAB)。如何跟Y
AI小怪兽·2024-08-25 21:59

基于YOLOv8的无人机高空红外（HIT-UAV）检测算法，新的混合型扩张型残差注意力(HDRAB)助力涨点（二）

本文内容：针对基于YOLOv8的无人机高空红外（HIT-UAV）检测算法进行性能提升，加入各个创新点做验证性试验。
AI小怪兽·2024-08-25 21:57

Yolov8：模型部署到安卓端

1.项目准备1.1先安装JDK和Androidstudio（1）JDK下载：官网站：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html同意协议后，下载相应版本的JDK我这里没有下载JDK21版的，下载的是jdk1.8版本，参考文章：AndroidStudio开发环境快速搭建（超详细
爱编码的小陈·2024-08-25 17:04

YOLOv9网络框架

#YOLOv9#parametersnc:80#numberofclassesdepth_multiple:1.0#modeldepthmultiplewidth_multiple:1.0#layerchannelmultiple
小远披荆斩棘·2024-08-25 13:40

深度学习（十一）：YOLOv9之最新的目标检测器解读

YOLOv91.YOLOv9:物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响
从零开始的奋豆·2024-08-25 13:39

目标检测 | yolov8 原理和介绍

相关系列：目标检测|yolov1原理和介绍目标检测|yolov2/yolo9000原理和介绍目标检测|yolov3原理和介绍目标检测|yolov4原理和介绍目标检测|yolov5原理和介绍目标检测|yolov6
hero_hilog·2024-08-25 13:39

【手把手教学】yolov8两种方法实现可视化界面

【手把手教学】yolov8两种方法实现可视化界面yolov8可视化界面一、使用gradio进行网页可视化1.gradio介绍2.安装gradio3.gradio+yolov8示例4.创建外部访问链接5.
王尼莫啊·2024-08-25 09:42

＜数据集＞工具识别数据集＜目标检测＞

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：9302张标注数量(xml文件个数)：9302标注数量(txt文件个数)：9302标注类别数：5标注类别名称：['drill','hammer','pliers
深度学习lover·2024-08-24 22:37

自学历程15-YOLOv8使用ZED相机检测目标深度信息

前言：ZED相机拍照保存至指定文件夹同时提取图片对应的点云信息，YOLOv8识别目标，获取目标中心点的像素位置，对应到点云信息中获取目标的三维信息。
‖醉生梦死·2024-08-24 21:59

[数据集][目标检测]风力发电机叶片损伤检测数据集VOC+YOLO格式5029张8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)：5029标注数量(xml
FL1623863129·2024-08-24 14:48

＜数据集＞遥感船舶识别数据集＜目标检测＞

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：15047张标注数量(xml文件个数)：15047标注数量(txt文件个数)：15047标注类别数：25标注类别名称：['AircraftCarrier','AuxiliaryShips
深度学习lover·2024-08-24 07:07

校园打架行为识别检测系统 YOLOv5

在YOLO系列算法中，针对不同的数据集，都需要设定特定长宽的锚点框。在网络训练阶段，模型
燧机科技SuiJi·2024-08-24 06:26

＜数据集＞考场行为识别数据集＜目标检测＞

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：2192张标注数量(xml文件个数)：2192标注数量(txt文件个数)：2192标注类别数：2标注类别名称：['cheating','good']序号类别名称图片数框数
深度学习lover·2024-08-23 18:39

[MaixCam]使用心得一：camera、display

该摄像头模组相较于传统的K210、OpenMV有着很明显的优点：更清晰的LCD屏幕、更强大的支持yolo5的算力、更高清的摄像头。
ButterflyBoy0·2024-08-23 05:23

【目标检测/分类数据集】下载地址汇总

序号项目名称下载地址1【目标检测数据集】电动车电瓶车检测数据集305张VOC+YOLO格式.zip点我下载2【分类数据集】棉花叶片病害分类数据集1709张4类别.zip点我下载3【目标检测数据集】感冒药品分类检测数据集
熬夜写代码的平头哥·2024-08-23 04:44

[数据集][目标检测]室内积水检测数据集VOC+YOLO格式761张1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)：761标注数量(xml
FL1623863129·2024-08-23 03:11

2024年目标检测数据集大合集所有下载地址汇总

序号数据集名称下载地址1远距离小目标仰拍无人机检测数据集VOC+YOLO格式10672张1类别.7z点我下载2电力工地场景下的人头检测数据集VOC+YOLO格式7035张1类别.7z点我下载3塑料纸张垃圾袋检测数据集
FL1623863129·2024-08-23 03:10

周报 | 24.8.12-24.8.18文章汇总

周报|24.8.5-24.8.11文章汇总-CSDN博客OpenCV与AI深度学习|实战|使用YoloV8实例分割识别猪的姿态（含数据集）-CSDN博客极市平台|异常检测开源数据集汇总-CSDN博客程序员学长
双木的木·2024-08-23 00:15

＜数据集＞流水线物件识别数据集＜目标检测＞

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：8643张标注数量(xml文件个数)：8643标注数量(txt文件个数)：8643标注类别数：26标注类别名称：['Crankshaft','Centrifugal_body
深度学习lover·2024-08-22 20:54

yolov8 出现loss 为nan

原因：混合精度训练是一种通过同时使用FP16和FP32精度来加速深度学习训练的技术。它可以在不损失模型性能的情况下,显著减少训练时间和内存使用。下面是关于混合精度训练的一些解释:1.原理混合精度训练利用了FP16(16位浮点)和FP32(32位浮点)的不同特性。FP16计算速度快,但动态范围和精度较低。FP32则相反,计算速度较慢但动态范围和精度较高。混合精度训练将网络的某些部分(如权重和激活)使
qq_wuqingdefeng·2024-08-22 12:38

YOLOv5 | 源码解析 | 计算损失loss原理——独家原创注释

⭐欢迎大家订阅我的专栏一起学习⭐订阅专栏，更新及时查看不迷路YOLOv5涨点专栏：http://t.csdnimg.cn/D9kR0YOLOv8涨点专栏：http://t.csdnimg.cn/5hNr8YOLOv7
kay_545·2024-03-24 20:39

torch报错：[winerror 126] 找不到指定的模块torch_python.dll“ or one of its dependencies.

\miniconda\envs\action_env\lib\site-packages\torch\lib\torch_python.dll"oroneofitsdependencies.在使用这个yolov5
LightningJie·2024-03-19 07:16

YOLOv9改进 添加可变形注意力机制DAttention

一、DeformableAttentionTransformer论文论文地址：arxiv.org/pdf/2201.00520.pdf二、DeformableAttentionTransformer注意力结构DeformableAttentionTransformer包含可变形注意力机制，允许模型根据输入的内容动态调整注意力权重。在传统的Transformer中，注意力是通过对查询和键向量之间的点
学yolo的小白·2024-03-16 05:06

[数据集][目标检测]垃圾检测数据集VOC+YOLO格式6004张18类别垃圾

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)：6004标注数量(xml
FL1623863129·2024-03-15 05:01

图像算法实习生--面经1

三、transformer相关问题四、介绍一下胶囊网络的动态路由五、yolo系列出到v9了，介绍一下你最熟悉的yolo算法六、一阶段目标检测算法和二阶段目标检测算法有什么区别？
小豆包的小朋友0217·2024-03-14 17:44
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他