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YOLO的作者们

YOLO之父JesephRedmon，他创建了yolov1、yolov2、yolov3三个版本，但是在2020年2月份却宣布退出CV学术界、停止一切关于计算机视觉的研究、原因是自己的开源算法已经用在军事和隐私问题上
小远披荆斩棘·2025-06-21 06:22

木材横切面与年轮曲线分割与竹签计数

这是一个用于训练YOLOv8深度学习分割模型的Python程序库，支持对千兆像素级图像进行全自动分析（本案例演示木材横切面与年轮中导管/射线结构的量化分析）开发工具与技术栈：Python・NumPy・YOLOv8
QQ_1309399183·2025-06-20 21:28

江大白 | 目标检测YOLOv12算法来袭，更高性能、更快速度！（附论文及源码）

原文链接：目标检测YOLOv12算法来袭，更高性能、更快速度！
双木的木·2025-06-20 19:11

YOLOv12改进策略【Neck】| BMVC 2024 MASAG 模块（多尺度自适应空间注意门）：动态感受野与空间注意力增强多尺度目标检测精度

一、本文介绍本文主要利用MSA2NetMSA^{2}NetMSA2Net中的MASAG模块优化YOLOv12的目标检测网络模型。
Limiiiing·2025-06-20 15:17

基于YOLOv8（10,11,12）的金属表面缺陷检测（可加改进）

演示视频：基于YOLOv8、v10、v11、v12的金属表面缺陷检测项目结构：├──训练与模型│├──train.py#模型训练脚本│├──weights/#预训练模型存储│└──requirements.txt
毕设做完了吗？·2025-06-20 14:09

深度学习之目标检测YOLO简介和YOLO v1模型算法流程详解说明（超详细理论篇）

1.YOLO（YouOnlyLookOnce）2.onestage和twostage含义和区别3.YOLOv1论文背景4.YOLOv1算法流程5.YOLOv1创新点一、YOLO（YouOnlyLookOnce
Studying 开龙wu·2025-06-20 11:14

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的交通信号灯状态检测：深度学习应用与实现

近年来，深度学习技术，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，凭借其卓越的目标检测能力，已经成为解决交通信号灯
YOLO实战营·2025-06-20 09:57

【Datawhale组队学习202506】YOLO-Master task01 导学课程

系列文章目录task01导学课程文章目录系列文章目录前言一、计算机视觉与YOLO？
来两个炸鸡腿·2025-06-19 21:36

一[3.1]、ubuntu18.04环境 利用 yolov8 训练开源列车数据集，并实现列车轨道检测【全网最详细】

目录一、开源车载数据集地址二、参考资料三、数据集文件夹准备四、数据集标注软件准备4.1安装labelimg4.2安装labelme（5）JonTotxt.py代码实现json文件转txt文件格式一、开源车载数据集地址(7封私信)轨道交通数据集-OSDaR23:OpenSensorDataforRail2023-知乎二、参考资料htt
他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2025-06-19 05:43

使用YOLOv8结合DeepSORT实现人物追踪和体态检测

使用YOLOv8结合DeepSORT实现人物追踪和体态检测的Python代码importcv2importnumpyasnpfromultralyticsimportYOLOfromdeep_sort_realtime.deepsort_trackerimportDeepSort
irisMoon06·2025-06-19 05:43

YOLOv5 改进点与优化详解

✅YOLOv5改进点与优化详解一、前言YOLOv5是由Ultralytics团队开发的目标检测模型，虽然不是原始YOLO系列的“官方版本”，但它在工业界得到了广泛应用，因其：轻量化设计；易于部署；高性能
要努力啊啊啊·2025-06-19 05:42

一[2]、ubuntu18.04环境 yolov8 + realsenseD435i 实时效果测试

目录一、ubuntu18.04环境下已经成功安装yolov8+realsenseD435i二、创建一个ROS工作空间，并下载下载yolov8程序三、运行yolov8程序和realsenseD435i相机
他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2025-06-19 05:42

YOLOV8模型优化-选择性视角类别整合模块（SPCI）：遥感目标检测的注意力增强模型详解

然而，遥感目标检测面临三大难题：尺度剧变：目标尺寸从几米到几百米不等（如飞机vs油罐）密集分布：港口/机场等场景存在大量密集目标背景干扰：自然/人造景观交织导致语义混淆现有方法如YOLOv8虽在通用目标检测表现优异
清风AI·2025-06-18 22:24

使用YOLO模型进行线程安全推理

概述在多线程环境中运行YOLO模型时需要特别注意线程安全问题。Pythonthreading模块允许同时运行多个线程，但在这些线程中使用YOLO模型时，需要注意一些重要的安全问题。
alpszero·2025-06-18 21:18

YOLOv5 模型结构详解

✅YOLOv5模型结构详解以下是以YOLOv5的最小版本yolov5s为例的模型结构（来自Ultralytics/yolov5官方实现）：输入图像大小：640×640×3YOLOv5s的完整模型结构（来自
要努力啊啊啊·2025-06-18 17:49

YOLO chp01-

学习YOLO的正确姿势：从入门到"真香"的奇妙之旅YOLO系列模型的硬核表现：YOLOv1最先提出单阶段检测+GridCell机制，在物体检测速度层面实现了质的飞跃YOLOv5在TeslaT4上跑出140FPSYOLOv8
speop·2025-06-18 12:15

YOLO进化史：从v1到v12的注意力革命 —— 实时检测的“快”与“准”如何兼得？

⚙️一、初代奠基：打破两阶段检测的垄断（2016-2018）YOLOv1（2016）：首次提出“单次检测”范式，将目标检测转化为回归问题。
摘取一颗天上星️·2025-06-17 23:49

You Only Look Once Unified, Real-Time Object Detection论文笔记

文章结构统一检测框架(UnifiledDetection)核心思想YOLO将目标检测视为一个端到端的回归问题，输入的图像经过SingleForwardPass，直接输出物体的信息（边界框的位置、边界框的置信度
__Lo__·2025-06-17 07:01

基于YOLOv8的人脸识别与跟踪系统设计与实现

深度学习方法，尤其是YOLOv8等先进目标检测框架，实现了实时且高准确度的人脸检测。同时，结合人脸识别（身份验证）和多目标跟踪，可
YOLO实战营·2025-06-16 19:38

深度学习目标检测与yolo概述

1、深度学习目标检测综述目标检测是计算机视觉领域中极为重要的研究课题，其目的是识别图像中的目标对象并准确地确定它们的位置信息。相较于传统的图像分类任务，目标检测不仅需要识别对象的类别（例如人、车、动物等），还需要确定其在图像中的具体位置，通常通过边界框（boundingbox）来表示。目标检测的广泛应用包括安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等，因而其研究的重要性日益凸显。1.目标检测的定义目标检测可
Tobiue·2025-06-16 19:37

YOLOv11模型改进-模块-引入轻量级深度神经网络的卷积核DualConv 降低参数量

本篇文章将介绍一个新的改进机制——轻量级深度神经网络的卷积核DualConv，并阐述如何将其应用于YOLOv11中，显著提升模型性能。
一勺汤·2025-06-16 18:04

YOLOv12改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块 对A2C2f进行二次创新

一、本文介绍本文记录的是利用空间自适应特征调制模块SAFM优化YOLOv12的目标检测方法研究。SAFM通过更好地利用特征信息来实现模型性能和效率的平衡。
Limiiiing·2025-06-16 18:04

YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块 对 C2fCIB 、PSA 进行二次创新

一、本文介绍本文记录的是利用空间自适应特征调制模块SAFM优化YOLOv10的目标检测方法研究。SAFM通过更好地利用特征信息来实现模型性能和效率的平衡。
Limiiiing·2025-06-16 18:34

YOLOv8医疗影像 第四章：典型应用场景实现

pythonimportpydicomfromglobimportglobimportnumpyasnpclassNoduleDetector:def__init__(self,model_path='yolov8n_nodule.pt
路飞VS草帽·2025-06-16 15:15

YOLOv3 正负样本划分详解

✅YOLOv3正负样本划分详解一、前言在目标检测任务中，正负样本的划分是训练过程中的关键环节。它决定了哪些预测框参与位置回归、分类损失和置信度损失。
要努力啊啊啊·2025-06-16 12:54

无人机智能鹰眼守护电动车出行安全，基于嵌入式端超轻量级模型LeYOLO全系列【n/s/m/l】参数模型开发构建无人机航拍道路交通场景下电动车不带头盔、违规载人和安装遮阳棚智能检测识别系统

电动自行车作为我国城市和乡村广泛使用的交通工具，因其轻便、快捷、经济等优点，深受大众喜爱。然而，近年来电动自行车引发的交通事故数量也居高不下，给社会和家庭带来了巨大的损失。数据显示，电动自行车事故死亡人数中，约76%因颅脑损伤致死，而未佩戴安全头盔的驾乘人员死亡风险是佩戴者的3.9倍。此外，违规载人、加装遮阳棚等行为也严重影响了骑行安全。传统监管模式的局限性传统的交通监管主要依赖于交警的现场执法，
Together_CZ·2025-06-16 07:18

基于YOLOv8的导弹发射检测系统：定制卫星图像数据集、模型训练与交互式UI实现

利用深度学习技术，特别是先进目标检测算法YOLOv8，实现自动、快速、准确的导弹发射目标检测，极大提升监控效率和响应速度。2.导弹发射检测的挑战高分辨率卫星图像处理难度大：图像尺寸巨大，细节复杂。
YOLO实战营·2025-06-16 02:16

YOLOv4 训练与推理流程详解

✅YOLOv4训练与推理流程详解一、前言YOLOv4是目标检测领域的一次重要升级，由AlexeyBochkovskiy等人在论文《YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection
要努力啊啊啊·2025-06-16 02:45

Joao Moura：CrewAI简明教程

NSDT工具推荐：Three.jsAI纹理开发包-YOLO合成数据生成器-GLTF/GLB在线编辑-3D模型格式在线转换-可编程3D场景编辑器-REVIT导出3D模型插件-3D模型语义搜索引擎-Three.js
新缸中之脑·2025-06-16 01:08

YOLOv8新突破：FASFFHead多尺度检测的极致探索

文章目录一、引言：YOLO检测头的演进与挑战二、FASFFHead核心设计原理2.1多尺度特征增强架构2.2自适应空间特征融合（ASFF）机制三、FASFFHead完整实现3.1网络结构定义3.2特征融合模块实现四
向哆哆·2025-06-16 00:34

YOLOv4 改进点详解

✅YOLOv4改进点详解一、前言YOLOv4是目标检测领域的一次重大升级，由AlexeyBochkovskiy等人在论文《YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection
要努力啊啊啊·2025-06-16 00:33

【YOLO实战】产线零延迟：YOLO检测直连PLC控制实战

本文系统阐述YOLO视觉检测与PLC控制系统的深度集成方案，通过ModbusTCP/IP、OPCUA等工业协议实现检测结果与控制指令的实时交互。
AI_DL_CODE·2025-06-15 22:48

YoloV8改进策略：Block改进|MKP，多尺度卷积核级联结构，增强感受野适应性|即插即用|AAAI 2025

文章目录1论文信息2创新点2.1特征互补映射模块（FCM）2.2多内核感知单元（MKP）2.3冗余驱动的轻量化设计3方法3.1整体架构3.2MKP单元优化3.3MKP设计优势4效果4.1性能对比实验4.2消融实验4.3效率优势5论文总结代码完整代码Pzconv模块代码详解辅助函数和基础模块Pzconv模块核心实现测试代码关键设计解析1.多尺度特征提取2.深度可分离卷积3.特征变换与非线性激活4.残
AI智韵·2025-06-15 17:24

YOLO 从零开始

第一章：双阶与单阶的对决——目标检测的“前YOLO时代”在YOLO横空出世之前，目标检测领域被以R-CNN(RegionswithCNNfeatures)家族为代表的“双阶”（Two-Stage）检测器所统治
宅男很神经·2025-06-14 23:19

【Python】串口通信库pyserial2

6.8多传感器融合：YOLO与激光雷达/雷达数据的深度结合6.8.1引言：为什么需要非视觉传感器——以激光雷达为例摄像头因其丰富的信息（颜色、纹理、形状）而成为自动驾驶、智能监控等视觉感知系统的核心。
宅男很神经·2025-06-14 23:19

YOLOv2 中非极大值抑制（NMS）机制详解与实现

YOLOv2中NMS的详解一、什么是NMS？定义：NMS（非极大值抑制）是一种目标检测中的后处理技术，用于去除重复预测的边界框，保留置信度最高且不重叠的边界框。
要努力啊啊啊·2025-06-14 23:46

YOLO系列对指定图片绘制模型热力图

RTDETR系列绘制热力图指路：RT-DETR系列对指定图片绘制模型热力图-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_54708219/article/details/148657372?spm=1001.2014.3001.5502任务：实现类激活映射（ClassActivationMapping,CAM）可视化，生成热力图以展示模型在图像中关注的关键区域。核心功能：加载YO
北京地铁1号线·2025-06-14 22:36

YoloV8改进策略：Block改进|FCM，特征互补映射模块|AAAI 2025|即插即用

1论文信息FBRT-YOLO（FasterandBetterforReal-TimeAerialImageDetection）是由北京理工大学团队提出的专用于航拍图像实时目标检测的创新框架，发表于AAAI2025
AI智韵·2025-06-14 11:20

目标检测算法——YOLO-Word——算法详解

作者实验证明ap指标上zeroshot能力YOLO-worldL接近专门训练过的YOLOv6-8S模型的能力，finetune后YOLO-world均能提升8个点左右。
TigerZ*·2025-06-14 08:44

YOLOv1 技术详解：NMS（非极大值抑制）的工作原理与实现细节

YOLOv1技术详解：NMS（非极大值抑制）的工作原理与实现细节一、前言在目标检测任务中，模型往往会输出多个边界框（boundingbox），其中很多是针对同一物体的重复预测。
要努力啊啊啊·2025-06-14 03:09

Yolo/VOC样本在原图上画框代码及样本示例

文章目录YOLO格式可视化参数说明目录结构完整代码VOC格式可视化目录结构完整代码本文介绍的两个代码为可视化目标检测数据集提供解决方案，将样本标签在原图上画框展示，YOLO工具适用于现代检测框架如YOLOv5
@Mr_LiuYang·2025-06-14 01:56

YOLOv12全栈开发手册：从算法研发到商业落地的完整技术闭环

YOLOv12全栈开发手册：从算法研发到商业落地的完整技术闭环第一章：算法研发与模型设计提示语：突破性创新！
全息架构师·2025-06-13 22:34

In PyTorch 2.6, we changed the default value of the weights_only argument in torch.

问题描述：D:\anaconda\envs\yolov5_mogui\python.exeD:/Instance_Segmentation/yolov5_moguimianju/yolov5-seg-master
神笔馬良·2025-06-13 19:46

一文吃透 YOLO 全系列：从 v1 到 v11 的目标检测进化史

而YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法的诞生，彻底颠覆了这一局面——凭借“一次成像即检测”的高效理念，YOLO以实时性和准确性的双重优势，成为行业标杆。
程序员小嬛·2025-06-13 17:56

算法在嵌入式端的部署与优化

算法在嵌入式端的部署与优化前言理论1.参考资源2.其他1.将深度学习模型移植到嵌入式端时，提高推理速度的方法2.深度学习模型移植到嵌入式端的主要流程3.假设将已经训练好的目标检测模型（比如YOLOv3)
早日退休！！！·2025-06-13 16:50

一[3]、ubuntu18.04环境 利用 yolov8 训练开源列车数据集，并实现列车轨道检测

开源车载数据集地址(7封私信)轨道交通数据集-OSDaR23:OpenSensorDataforRail2023-知乎二、参考资料https://zhuanlan.zhihu.com/p/692608487YOLOv8
他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2025-06-13 14:04

基于YOLOv11与单目测距的实战教程：从目标检测到距离估算

本文将以YOLOv8模型为核心，结合单目相机的几何模型，实现对视频中目标的实时检测与距离估算。代码参考自单目测距原理博客，并通过实践验证其可行性。
东方佑·2025-06-13 14:02

【凌智视觉模块】RV1106上部署YOLOv5目标检测及量化原理简介

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种流行的目标检测算法系列，而YOLOv5是其中的一个版本。YOLOv5由Ultralytics公司开发，并不是正式
位东风·2025-06-12 23:43

批量将 LabelMe JSON 标注转换为 YOLO 格式

在使用YOLO训练目标检测模型的过程中，标签格式的转换是必不可少的准备步骤之一。
www.02·2025-06-12 21:01

狂发一区的YOLO，和Mamba是绝配！最新研究命中Nature，这泼天的高分思路你要不要！

朋友们，Mamba终于也对YOLO出手了！
深度之眼·2025-06-12 17:34
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