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《YOLOv8-seg改进》专栏指导书册 &手把手创新教程

YOLOv8-seg创新专栏：https://blog.csdn.net/cv_20231007/category_12490532.html?

会AI的学姐·2024-01-11 08:07

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22 Spotlight

本文改进：GhostNetV2是GhostNet的增强版本，GhostBottleneckV2与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckV2YOLOv8-seg创新专栏：http://

会AI的学姐·2024-01-11 08:34

YOLOv5改进 | 主干篇 | EfficientNetV2均衡缩放网络改进特征提取层

一、本文介绍这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV2，其在其V1版本通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能的基础上，又提出了一种改进的渐进式学习方法，通过在训练过程中逐步增加图像尺寸并适应性调整正则化来加快训练速度，同时保持准确性。所以其相对于V1版本的改进主要是在速度和效率上的改进(但是经过我实验我觉得V2不如V1快，可能是我使用的不是同一等级的版本，大家

Snu77·2024-01-11 02:26

YOLOv8 损失函数改进 | 引入 Shape-IoU 考虑边框形状与尺度的度量

️改进YOLOv8注意力系列一：结合ACmix、Biformer、BAM注意力机制论文讲解加入代码本文提供了改进YOLOv8注意力系列包含不同的注意力机制以及多种加入方式，在本文中具有完整的代码和包含多种更有效加入

一休哥※·2024-01-10 23:30

YOLOv8改进GSConv+Slim Neck，有效提升目标检测效果，代码改进（超详细）

论文地址https://arxiv.org/abs/2206.02424背景目标检测是计算机视觉中重要的下游任务。对于车载边缘计算平台来说，巨大的模型很难达到实时检测的要求。而且，由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的精度。本次介绍引入了一种新的轻量级卷积技术GSConv，该模型可以减轻重量但保持准确性。GSConv在模型的准确性和速度之间实现了出色的权衡。并且，我们提供了一种设计范

kay_545·2024-01-10 21:16

YOLOv5改进之BiFPN(含代码，超详细哦)

BiFPN论文论文地址：[1911.09070]EfficientDet:ScalableandEfficientObjectDetection(arxiv.org)BiFPN简介BiFPN即“双向特征金字塔网络”，是一种常用于计算机视觉任务，特别是目标检测和实例分割的神经网络架构。它扩展了特征金字塔网络（FPN），通过在金字塔级别之间引入双向连接，使信息能够在网络中同时进行自底向上和自顶向下的流

kay_545·2024-01-10 21:45

大创项目推荐深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

文章目录0前言1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络

laafeer·2024-01-10 18:10

Yolov5水果分类识别+pyqt交互式界面（附代码）

本文介绍了基于Yolov5模型的水果分类识别系统以及使用PyQt库构建的交互式界面。首先，Yolov5是一种目标检测算法，它可以通过输入图片，自动识别出其中包含的不同目标，并标注出它们的位置和类别。

从懒虫到爬虫·2024-01-10 17:25

Yolov5双目测距-双目相机计数及测距教程（含代码）

Yolov5双目测距是一种基于深度学习模型的双目相机计数及测距方法，它可以用于在不同场景下进行物体检测、识别和测距。

从懒虫到爬虫·2024-01-10 17:25

YOLOv5模型训练流程

此文章只是记录使用，以便后续查看，不作为教程，刚接触，可能有错误YOLOv5模型训练流程一、数据集的准备1.在源码根目录新建mydata文件夹，在此文件夹下新建images和labels文件夹目录树如下

Hi-CWJ·2024-01-10 12:34

目标检测改进系列1：yolo v5网络中OTA损失函数替换

OTA损失函数替换标签分配（labelassignment）什么是标签分配OTA损失函数介绍背景方法如何在yolov5目标检测算法中改为OTA损失步骤一、修改loss.py文件步骤二、在train.py

Dynasty Song·2024-01-10 11:32

（超详细）YOLOV5改进-添加SimAM注意力机制

1、在yolov5/models下面新建一个SimAM.py文件，在里面放入下面的代码代码如下：importtorchimporttorch.nnasnnclassSimAM(torch.nn.Module

我要变胖哇·2024-01-10 11:31

yolov5的val.py验证的终端命令

pythonval.py--datadata.yaml--weightsruns/train/exp15/weights/best.pt参考参数：usage:val.py[-h][--dataDATA][--weightsWEIGHTS[WEIGHTS...]][--batch-sizeBATCH_SIZE][--imgszIMGSZ][--conf-thresCONF_THRES][--iou-

我要变胖哇·2024-01-10 11:01

YOLOV5改进-Optimal Transport Assignment

YOLOV5改进-OptimalTransportAssignment1下载yolov5-7.02复制以下代码进loss.py底部importtorch.nn.functionalasFfromutils.metricsimportbox_ioufromutils.torch_utilsimportde_parallelfromutils.generalimportxywh2xyxyclassCo

啃萝卜包·2024-01-10 11:59

yolov5-OTA 注意力 OTA--Optimal Transport Assignment

1.1若出现RuntimeError:shapemismatch:valuetensorofshape【2,1】cannotbebroadcasttoindexingresultofshape【2】出现1.1的错误，也可以直接将报错的iou.detach()改成torch.squeeze(iou.detach())即可，通过debug找到问题点

骑猴的码农·2024-01-10 11:58

（超详细）YOLOV5改进-Optimal Transport Assignment

OptimalTransportAssignment（OTA）是YOLOv5中的一个改进，它是一种更优的目标检测框架，可以在保证检测精度的同时，大幅提升检测速度。

我要变胖哇·2024-01-10 11:22

YOLOv8分割任务数据集标注流程

YOLOv8分割任务数据集标注流程半自动化标注JSON转TXT半自动化标注这里使用了半自动化标注工具链接：https://pan.baidu.com/s/1x22BtI_bHKH0iUUg0eTUdA提取码

计算机CV民工·2024-01-10 10:01

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝（TensorRT及NCNN部署）

YOLOv5改进点2022.10.30复现TPH-YOLOv52022.10.31完成替换backbone为Ghostnet2022.11.02完成替换backbone为Shufflenetv22022.11.05

阿利同学·2024-01-10 10:58

使用Python和YOLOv8开发视频游戏的目标检测和鼠标重新定位

在本文中，我们将探讨如何使用Python和YOLOv8创建一个系统，结合目标检测和鼠标重新定位，以提升视频游戏的体验。1窗口捕获：用于捕获屏幕的Python库首先，您需要捕获游戏窗口。

小北的北·2024-01-10 10:27

Exploiting Temporal Context for Tiny Object Detection(WACV2023)

文章目录AbstractIntroductionContributionRelatedWorkMethodsYOLOv5OverviewT-YOLOv5:ExploitTemporalContextT2

怎么全是重名·2024-01-10 10:26

目标检测-One Stage-YOLOv6

文章目录前言一、YOLOv6的网络结构和流程二、YOLOv6的创新点总结前言YOLOv6是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用。

学海一叶·2024-01-10 10:56

目标检测-One Stage-YOLOx

文章目录前言一、YOLOx的网络结构和流程1.YOLOx的不同版本2.Yolox-Darknet53YOLOv3baselineYolox-Darknet533.Yolox-s/Yolox-m/Yolox-l

学海一叶·2024-01-10 10:56

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于图像增强的鸟类目标检测（续）

目录SRGAN网络模型改进研究3.1SRGAN超分辨率模型3.1.1SRGAN网络结构3.1.2SRGAN的损失函数

林聪木·2024-01-10 05:58

毕业设计——基于深度学习的手势识别以及手势交互功能（TensorFlow）（YOLO）

目录前言1、背景介绍2、项目简介3、环境配置配置介绍版本4、模型实现数据集制作手势训练模型评估识别效果5、GUI界面以及手势交互的实现区域介绍展示初始页面识别页面多媒体控制页面6、结语前言今天，向大家介绍基于深度学习的手势识别以及手势交互功能的实现。首先实现对于手势的识别，并通过识别的结果实现人机交互功能。大家可用于毕业设计，课程设计等。如有技术问题，欢迎私信询问！提供毕设、课设等指导！1、背景介

deep_learning333·2024-01-10 05:24

大创项目推荐深度学习实现行人重识别 - python opencv yolo Reid

文章目录0前言1课题背景2效果展示3行人检测4行人重识别5其他工具6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的行人重识别算法研究与实现**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate

laafeer·2024-01-10 04:59

【freespace】TwinLiteNet: An Efficient and Lightweight Model for Driveable Area and Lane Segmentation

莫克_Cheney·2024-01-10 04:25

什么是多边形网格以及如何编辑它？

ygtu2018·2024-01-10 02:09

了解什么是UV纹理？

ygtu2018·2024-01-10 02:09

UV贴图和展开初学者指南

ygtu2018·2024-01-10 02:38

Three.js 纹理贴图的实现

ygtu2018·2024-01-10 02:38

3D软件坐标系速查【左手/右手】

新缸中之脑·2024-01-10 02:37

OpenNL线性系统求解库

新缸中之脑·2024-01-10 02:37

UV映射技巧和窍门

ygtu2018·2024-01-10 02:06

3D模型UV展开原理

新缸中之脑·2024-01-10 02:35

目标检测：如何将VOC标注的xml数据转为YOLO标注的txt格式，且生成classes的txt文件

1.前言目标检测数据的标注分为两种格式：xml解释性标签，左上角+右下角的坐标txt记事本文件，类别+x，y中心坐标+w，h的相对值如下：xml文件格式：txt文件格式：本文要实现的目标是将目标检测xml标注格式转为txt相对坐标的标注方式值得一提的是，xml标注包含了类别名称，往往在下。所以，xml标注的数据有时候没有包含类别的json文件，因为根据xml可以直接绘制边界框。如果想要生成xml对

听风吹等浪起·2024-01-09 19:19

yolov8使用详解

文章目录一.安装yolov81.通过Pip安装2.通过Conda安装3.Git克隆源码安装二.yolov8基本设置三.yolov8模型1.目标检测2.实例分割3.图像分类4.姿态估计5.多对象跟踪(1)

AoDeLuo·2024-01-09 19:15

【YOLO系列】 YOLOv4思想详解

前言以下内容仅为个人在学习人工智能中所记录的笔记，先将目标识别算法yolo系列的整理出来分享给大家，供大家学习参考。本文未对论文逐句逐段翻译，而是阅读全文后，总结出的YOLOV4论文的思路与实现路径。

江湖小张·2024-01-09 17:30

【YOLO系列】 YOLOv4之Mish函数

一、简述一个新的stateoftheart的激活函数，ReLU的继任者。DigantaMisra在“Mish:ASelfRegularizedNon-MonotonicNeuralActivationFunction”论文中介绍了Mish这个新的深度学习激活函数，指出该函数在准确度上比Swish（+0.494%）和ReLU（+1.671%）。ReLU与Mish相比，Mish的梯度更平滑，有助于更好

江湖小张·2024-01-09 17:57

目标检测数据集大全「包含VOC+COCO+YOLO三种格式+划分脚本+训练脚本」(持续原地更新)

一、作者介绍：五年+算法开发经验、AI算法经理、阿里云开发社区专家博主、稀土掘金人工智能内容评审委员会成员。擅长：检测、分割、理解、AIGC等算法训练与部署。二、数据集介绍：质量高：高质量图片、高质量标注数据，使用labelimg软件吐血标注、整理，可以作为训练模型的基础数据集或者作为原数据集的很好补充皆可；范围广：数据集涉及目标场景范围广，避免算法收敛到某一、某些固定场景；格式内容全：包含VOC

极智视界·2024-01-09 17:48

目标检测数据集 - 夜间行人检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

适用实际项目应用：公共场所监控场景下夜间行人检测项目，以及作为监控场景通用行人检测数据集夜间场景数据的补充；标注说明：采用labelimg标注软件进行标注，标注质量高，提供VOC(xml)、COCO(json)、YOLO

极智视界·2024-01-09 17:39

[数据集][目标检测]玩手机检测数据集VOC+YOLO格式8200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)：8201标注数量(xml

FL1623863129·2024-01-09 16:54

[易语言]使用易语言部署yolov8-onnx模型

【官方框架地址】github地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics【易语言介绍】易语言作为一种中国自主研发的编程语言，具有其独特的优点和缺点。以下是对易语言的优缺点的详细分析：优点：简单易学：易语言的语法和操作方式都非常接近自然语言，使得学习和理解更加容易。对于初学者来说，可以快速上手，轻松掌握编程的基本概念和技能。可视化编程：易语言支持可视化编

FL1623863129·2024-01-09 16:53

[C#]使用PaddleInference图片旋转四种角度检测

它提供了一系列先进的目标检测算法，包括但不限于FasterR-CNN,MaskR-CNN,YOLOv3,YOLOv4,PP-YOLO等，以及丰富的高质量预训练模型，方

FL1623863129·2024-01-09 16:51

YOLOv8改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、FocalLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全)

一、本文介绍本文给大家带来的是分类损失SlideLoss、VFLoss、FocalLoss损失函数，我们之前看那的那些IoU都是边界框回归损失，和本文的修改内容并不冲突，所以大家可以知道损失函数分为两种一种是分类损失另一种是边界框回归损失，上一篇文章里面我们总结了过去百分之九十的边界框回归损失的使用方法，本文我们就来介绍几种市面上流行的和最新的分类损失函数，同时在开始讲解之前推荐一下我的专栏，本专

Snu77·2024-01-09 15:16

Python将Labelme文件的真实框和预测框绘制到图片上

FriendshipT·2024-01-09 14:51

YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架进行姿势估计

YOLOv8Ultralytics：使用Ultralytics框架进行姿势估计前言相关介绍前提条件实验环境安装环境项目地址LinuxWindows使用Ultralytics框架进行姿势估计参考文献前言由于本人水平有限

FriendshipT·2024-01-09 14:50

Dora-rs 机器人框架学习教程（3）——利用yolo实现目标检测

编写程序代码2.1object_detection.py文件内容如下：2.2dataflow.yml文件内容如下：3运行参考资料目标：在dora框架下编写一个Python节点读取USB摄像头数据，并调用yolo

熊猫飞天·2024-01-09 13:30

目标检测YOLO实战应用案例100讲-多目标检测及追踪（续）

目录3.3改进CenterNet网络（Improved-CenterNet）3.3.1多特征融合模块的设计3.3.2DCN模块设计

林聪木·2024-01-09 13:00

Python获取项目路径的N种方法（持续更新）

这个是我项目中用的方法，目前没有发现什么兼容性问题importsysimportosproject_dir=os.path.dirname(sys.argv[0])print(project_dir)方法2：这个是yolov5

机器人迈克猫·2024-01-09 12:57

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