yolo论文

深度学习目标检测中使用YOLOv8训练树冠检测数据集，从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化

深度学习目标检测中使用YOLOv8训练树冠检测数据集，从环境设置、数据准备、模型训练、推理和结果可视化文章目录1.环境设置2.数据准备3.模型训练4.推理与结果可视化推理代码示例5.构建可视化界面PyQt5GUI
计算机C9硕士_算法工程师·2025-06-26 18:41

【毕设-基于STM32单片机的宠物/老人/电子围栏防丢失系统设计】

基于STM32单片机的宠物/老人/电子围栏防丢失系统设计1.设计功能介绍2.作品演示介绍3.系统电路介绍4.程序流程介绍5.手机APP介绍6.设计交付介绍6.1题目选择6.2开题答辩6.3实物制作6.4论文撰写
单片机辅导·2025-06-26 15:57

cnn 一维时序数据_AI顶会解读|时序动作分割与检测，附代码链接

时序动作分割与检测时序动作的分割与检测是视频计算机视觉技术的一大常规任务，对自动驾驶和机器人等应用至关重要，下面3篇论文是腾讯AILab在这一方向的探索成果。
·2025-06-26 14:18

Are Multimodal Large Language Models Pragmatically Competent Listeners in Simple Reference

论文主要内容总结本文聚焦于多模态大语言模型（MLLMs）在指称消解任务中的语用能力研究，通过简单但抽象的视觉刺激（如颜色块和颜色网格）开展实验。
UnknownBody·2025-06-26 13:46

Diff-Retinex: Rethinking Low-light Image Enhancement with A Generative Diffusion Model 论文阅读

Diff-Retinex：用生成式扩散模型重新思考低光照图像增强摘要本文中，我们重新思考了低光照图像增强任务，并提出了一种物理可解释的生成式扩散模型，称为Diff-Retinex。我们的目标是整合物理模型和生成网络的优点。此外，我们希望通过生成网络补充甚至推断低光照图像中缺失的信息。因此，Diff-Retinex将低光照图像增强问题表述为Retinex分解和条件图像生成。在Retinex分解中，我
钟屿·2025-06-26 02:03

《Learning to See in the Dark》论文超详细解读（翻译＋精读）

前言最近读到《LearningtoSeeintheDark》这篇论文，觉得很有意思，所以在这里记录一下。
小西柚code·2025-06-26 02:02

二、大模型的能力（DataWhale大模型理论基础）

大模型的能力一、概述本节主要是通过对GPT-3论文中的基准测试深入研究，从而获得关于GPT-3更深程度的认识我们应该知道，GPT-3的结果参差不齐：在某些任务上，比如语言建模，GPT-3大幅度超越了现有技术的最高水平
Y_fulture·2025-06-26 02:32

Tensorflow实现经典CNN网络AlexNet

1、概念AlexNet在ILSVRC-2012的比赛中获得top5错误率15.3%的突破（第二名为26.2%），其原理来源于2012年Alex的论文《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks
您懂我意思吧·2025-06-26 02:01

【软考高级系统架构论文】论NoSQL数据库技术及其应用

论文真题随着互联网web2.0网站的兴起，传统关系数据库在应对web2.0网站，特别是超大规模和高并发的web2.0纯动态SNS网站上已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展
_Richard_·2025-06-26 01:28

z-library电子书图书馆官网/最新镜像网址入口

这座庞大的知识宝库覆盖了从经典文学巨著到前沿理工学科，从人文艺术瑰宝到专业学术论文的广泛领域，几乎能够满足每一位求知者的阅读与学习需求。
k***a429·2025-06-26 01:27

如何在 CloudMatrix 384 超节点上部署 DeepSeek 大模型：业界首次公开非英伟达体系下解决此类技术难题的论文

本文基于华为团队与硅基流动（SiliconFlow）联合署名的论文《ServingLargeLanguageModelsonHuaweiCloudMatrix384》的简要解说与技术分析文章，深入剖析了
猫头虎·2025-06-25 23:38

Python 人工智能Ai视觉模型 YOLOv8

YOLOv8简介：Python中的高效AI视觉模型YOLOv8是Ultralytics公司开发的最新目标检测模型，属于YOLO(YouOnlyLookOnce)系列的最新版本，以其高效和准确著称。
GHY云端大师·2025-06-25 22:59

Yolov5 ONNX Runtime 的 Python 部署

这里使用的yolov56.2，使用export.py很方便地得到onnx格式的模型。然后用onnxruntime推理框架在Python上进行部署。
爱钓鱼的歪猴·2025-06-25 21:26

一[3.0]、 yolov8 工作原理

目录YOLOv8简介什么是YOLOv8？yaml配置文件解析YOLOv8架构图Yolov8有什么新功能？YOLO模型彻底改变了计算机视觉领域。
他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2025-06-25 21:53

轻量化与性能双提升：YOLOv8中的Slim-Neck特征融合创新【YOLOv8】

立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！
程序员Gloria·2025-06-25 20:48

大语言模型全流程开发技术详解：从架构、训练到对齐与量化

github：https://github.com/mlabonne/llm-course大语言模型全流程开发技术详解：从架构、训练到对齐与量化大模型实战指南：多模型生态实战与论文解读一、LLM架构（TheLLMarchitecture
艾墨舟启航·2025-06-25 20:46

3D Gaussian Splatting综述

24年1月来自浙江大学的论文“3DGaussiansplatting”。3DGaussiansplatting(3DGS)最近成为显式辐射场和计算机图形领域的一项变革性技术。
三谷秋水·2025-06-25 19:12

AI人工智能目标检测在体育赛事中的应用

AI人工智能目标检测在体育赛事中的应用关键词：目标检测、计算机视觉、深度学习、体育分析、YOLO、运动员追踪、比赛统计摘要：本文深入探讨了AI目标检测技术在体育赛事中的创新应用。
AI大模型应用之禅·2025-06-25 18:06

MIT 团队利用大模型筛选 25 类水泥熟料替代材料，相当于减排 12 亿吨温室气体

随着全球基础设施需求的增长和人口扩张，据麻省理工团队论文介绍，预计到2050年水泥产量将再增加20%，进一步加剧环境压力。传统的水泥熟料替代策略主要依赖粉煤灰（煤炭燃烧副
·2025-06-25 15:52

【AI论文】Sekai：面向世界探索的视频数据集

摘要：视频生成技术已经取得了显著进展，有望成为交互式世界探索的基础。然而，现有的视频生成数据集并不适合用于世界探索训练，因为它们存在一些局限性：地理位置有限、视频时长短、场景静态，以及缺乏关于探索和世界的注释信息。在本文中，我们介绍了Sekai（日语中意为“世界”），这是一个高质量的、第一人称视角的全球视频数据集，含有丰富的世界探索注释信息。该数据集包含来自全球100多个国家和地区、750多个城市
东临碣石82·2025-06-25 14:00

【ICML2024】TimesFM：无需训练！时间序列预测迎来新纪元！

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.10688代码地址：https://github.com/google-research/timesfm/为了更好地理解时间序列模型的理论与实现
ThePPP_FTS·2025-06-25 10:06

CVPR2025

CVPR论文列表大论文相关，abstactSphereUFormer:AU-ShapedTransformerforSpherical360Perception对360rgb图的深度进行估计CroCoDL
摸鱼的肚子·2025-06-25 10:06

CVPR2025｜底层视觉(超分辨率，图像恢复，去雨，去雾，去模糊，去噪等)相关论文汇总（附论文链接/开源代码）【持续更新】

CVPR2025｜底层视觉相关论文汇总（如果觉得有帮助，欢迎点赞和收藏）1.超分辨率(Super-Resolution)AdaptiveDropout:UnleashingDropoutacrossLayersforGeneralizableImageSuper-ResolutionADD
Kobaayyy·2025-06-25 10:33

PCL 稀疏点云上采样——最近邻插值与K近邻插值（C++详细过程版）

点云插值一、算法原理1、原理概述2、参考文献二、代码实现三、结果展示算法原理参考自论文，代码由CSDN点云侠原创，首发于：2025年6月23日。
点云侠·2025-06-25 09:57

【推理加速】TensorRT C++ 部署YOLO11全系模型

YOLO11YOLO11C++推理YOLO11是Ultralytics最新发布的目标检测、实例分割、姿态评估的系列模型视觉轻量化框架，基于前代YOLO8版本进行了多项改进和优化。
gloomyfish·2025-06-25 08:25

【论文分享】使用可穿戴相机和计算机视觉评估个人在不断变化的环境中的屏幕暴露情况

本次带来一篇sci的全文翻译，该论文主讲如何使用可穿戴相机和计算机视觉评估个人在不断变化的环境中的屏幕暴露情况！
城市数据研习社·2025-06-25 06:30

软考系统架构设计师论文：论多源数据集成及应用

试题二论多源数据集成及应用在如今信息爆炸的时代，企业、组织和个人面临着大量的数据。这些数据来自不同的渠道和资源，包括传感器、社交媒体、销售记录等，它们各自具有不同的数据格式、分布和存储方式。因此如何收集、整理和清洗数据，以建立一个一致、完整的数据集尤为重要。多源数据集成可以提供更全面的数据视角，将来自不同渠道的数据结合起来，通过这种方式整合多个数据源，从而减少单一数据源带来的误差和不准确性。此外，
软考和人工智能学堂·2025-06-25 05:58

【软考高级系统架构论文】论云上自动化运维及其应用

论文真题云上自动化运维是传统IT运维和DevOps的延伸，通过云原生架构实现运维的再进化。
_Richard_·2025-06-25 05:57

【软考高级系统架构论文】论模型驱动架构设计方法及其应用

论文真题模型驱动架构设计是一种用于应用系统开发的软件设计方法，以模型构造、模型转换和精化为核心，提供了一套软件设计的指导规范。
_Richard_·2025-06-25 05:57

YOLO + OpenVINO 在英特尔平台部署实战：性能调优与跨架构加速全流程指南

YOLO+OpenVINO在英特尔平台部署实战：性能调优与跨架构加速全流程指南关键词：YOLOv5、YOLOv8、OpenVINO、英特尔部署、IR模型、异构加速、CPU推理、VPU、GPU、多设备调度
·2025-06-25 04:49

深度解析YOLOv8：CSPHet卷积结构如何实现极致轻量化

文章目录一、背景介绍1.1YOLOv8的现状1.2降参数的必要性二、相关技术介绍2.1Dual思想2.2HetConv三、CSPHet结构设计3.1CSP模块的改进3.2结合HetConv3.3参数量的下降四
向哆哆·2025-06-25 03:14

深入研究YOLO算法改进中的注意力机制

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：YOLO算法因其高效和准确而在实时目标检测领域备受青睐。注意力机制的引入对YOLO算法的性能提升起到了关键作用，尤其是通过关注图像关键区域来提高检测精度。
周立-ric·2025-06-25 01:03

YOLO11改进|注意力机制篇|引入注意力机制Shuffle Attention

目录一、【ShuffleAttention】注意力机制1.1【ShuffleAttention】注意力介绍1.2【ShuffleAttention】核心代码二、添加【ShuffleAttention】注意力机制2.1STEP12.2STEP22.3STEP32.4STEP4三、yaml文件与运行3.1yaml文件3.2运行成功截图一、【ShuffleAttention】注意力机制1.1【Shuff
如果能为勤奋颁奖·2025-06-25 00:59

yolov11转ncnn

yolo模型pt格式文件转ncnn，以适用于移动端的部署。原先要经过onnx，onnxsim等转换，cmake编译，现直接可生成(如何从YOLO11导出到NCNN以便顺利部署)。
model2005·2025-06-24 23:18

目标检测——YOLOX算法解读

论文：YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021(2021.7.18)作者：ZhengGe,SongtaoLiu,FengWang,ZemingLi,JianSun链接：https:
·2025-06-24 23:47

目标检测——YOLO11算法解读

作者：Ultralytics公司代码：https://github.com/ultralytics/ultralyticsYOLO系列算法解读：YOLOv1通俗易懂版解读、SSD算法解读、YOLOv2算法解读
lishanlu136·2025-06-24 23:47

LaTeX 作业模板指南

该模板专为学术界设计，特别是学生群体，用于以专业的格式编排数学作业、报告或论文。它简化了作业的布局和数学公式的录入过程，确保文档具有高质量的排版效果，符合学术出版的标
陆欣瑶·2025-06-24 22:04

用无人机和AI守护高原净土：高海拔自然保护区的垃圾检测新方法

AutomaticDetectionofScatteredGarbageRegionsUsingSmallUnmannedAerialVehicleLow-AltitudeRemoteSensingImagesforHigh-AltitudeNaturalReserveEnvironmentalProtection》的论文
是纯一呀·2025-06-24 18:35

PyTorch的Tensor与Variable的区别， detach的作用, with no_grad()

今天复现论文“3DHandShapeandPosefromImagesintheWild”，写代码用到的一些关于PyTorch的基础知识。
半张紙·2025-06-24 17:26

（二十一）YOLO 全解析：从实时目标检测到多任务视觉智能

1YOLO的发展脉络与技术定位1.1发展脉络YOLOv1（2015年）：将目标检测重新定义为单一回归问题，把输入图像划分为S×S网格，每个网格单元负责预测固定数量的边界框及对应的类别概率，直接从像素回归预测物体的边界框坐标和类别概率
只有左边一个小酒窝·2025-06-24 17:25

使用预训练权重在YOLO模型上训练新数据集的完整指南

使用预训练权重在YOLO模型上训练新数据集的完整指南引言在目标检测领域，迁移学习已成为提升模型性能的关键技术。
马里马里奥-·2025-06-24 15:14

解决YOLO模型从Python迁移到C++时目标漏检问题——跨语言部署中的关键陷阱与解决方案

问题背景当我们将Python训练的YOLO模型部署到C++环境时，常遇到部分目标漏检问题。这通常源于预处理/后处理差异、数据类型隐式转换或模型转换误差。
马里马里奥-·2025-06-24 15:43

C++、OpenVINO部署YOLOv5模型的指南（Windows）

C++、OpenVINO部署YOLOv5模型的指南（Windows）一、环境准备硬件要求软件配置二、模型转换流程1.导出ONNX模型2.转换为OpenVINOIR格式三、C++推理实现核心代码结构后处理关键算法四
马里马里奥-·2025-06-24 15:13

【软考高级系统架构论文】论云上自动化运维及其应用

论文真题请围绕“云上自动化运维及其应用”论题，依次从以下三个方面进行论述。概要叙述你参与运维的软件项目以及你在其中所承担的主要工作。请简要描述云上自动化运维（如CloudOps）的主要衡量指标。
_Richard_·2025-06-24 10:41

【软考高级系统架构论文】论软件维护方法及其应用

论文真题软件维护是指在软件交付使用后，直至软件被淘汰的整个时间范围内，为了改正错误或满足新的需求而修改软件的活动。
·2025-06-24 10:41

【软考高级系统架构论文】论基于构件的软件开发方法及其应用

论文真题基于构作的软件开发(Component-BasedSoftwareDevelopment，CBSD)是一种基于分布对象技术、强调通过可复用构件设计与构造软件系统的软件复用途径。
_Richard_·2025-06-24 10:41

【软考高级系统架构论文】论企业应用系统的数据持久层架构设计

论文真题数据持久层(DataPersistenceLayer)通常位于企业应用系统的业务逻辑层和数据源层之间，为整个项目提供一个高层、统一、安全、并发的数据持久机制，完成对各种数据进行持久化的编程工作，
_Richard_·2025-06-24 10:41

软考高级软件架构师论文——论软件架构风格

摘要本人于2019年11月参与了广东省某高校“数字化智慧校园”项目。该项目以“把人引向更高处”为核心理念，旨在打造一套以提高应用型人才培养质量为目标的教育信息化系统。该系统主要分为教务、学工、总务、人事，还有移动平台等几个部分。在该项目中我担任系统软件架构师岗位，主要负责整体系统架构设计以及技术选型。本文结合我的实践，以该教育平台为例，主要讨论了软件架构风格在系统中的具体应用。整个系统采用具有三层
_Richard_·2025-06-24 10:11

软考系统架构师论文模版及实例

记住总体原则:摘要——300字项目背景与职责——300字左右选取的架构特点——200字左右架构在项目中的具体应用过程——1500字左右（从每种架构中至少总结三个方面进行描述，例如三个特点在项目中的体现，三个步骤在项目中的应用等，每段500字）总结+存在问题及解决方案（500字左右）标题：基于[架构名称]的[领域/产品]系统设计与实践（示例：基于微服务架构的智慧物流调度系统设计与实践）摘要（300字
·2025-06-24 10:10

YOLO理论知识简单了解

目录前言一、YOLO是什么？以及核心思想？1、目标检测的本质与分类2、YOLO核心思想二、为什么使用YOLO，优势是什么？三、怎么使用YOLO模型？总结前言对YOLO模型的简单理解，对其进行记录。
老农民编程·2025-06-24 09:32
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