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基于YOLOv8的果园成熟度自动分级系统与UI界面设计

本文将详细介绍如何基于YOLOv8（

YOLO实战营·2025-06-02 05:22

基于深度学习YOLOv8的番茄成熟度检测系统（Python + PySide6界面 + 训练代码）

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种非常流行的目标检测算法，其优点是能够在保证高精度的同时

YOLO实战营·2025-06-02 05:21

YOLOv3目标检测实战

YOLOv3目标检测实战：从理论到代码实现目录YOLOv3目标检测实战：从理论到代码实现1.引言2.YOLOv3的核心原理2.1网络结构2.2锚框（AnchorBoxes）2.3损失函数2.4预测流程3

宁安我·2025-06-01 23:39

4、数据标注的武林秘籍：Label-Studio vs CVAT vs Roboflow

上周有位读者训练YOLOv12时发现，同样的代码，换批数据mAP直接跌了15%，根本原因是标注不规范！本文将揭秘三大主流标注工具的隐藏技巧和避坑指南，特别推荐新一代标注神器Label-Studio。

进取星辰·2025-06-01 21:48

yolov8添加注意力机制

在YOLOv8中添加注意力机制可以显著提升模型对关键特征的关注能力，从而提高检测精度。

LeonDL168·2025-06-01 15:08

[yolov11改进系列]基于yolov11引入迭代注意力特征融合iAFF的python源码+训练源码

【iAFF介绍】1.IAFF（迭代注意力特征融合）iAFF通过引入多尺度通道注意力模块和迭代融合，更好的整合不同尺度和语义不一致的特征，有效解决特征融合问题，提高目标检测的精度。特征融合，即不同层或分支的特征组合，是现代网络架构中普遍存在的一部分，通常通过简单的操作实现，例如加和串联，但这可能不是最佳选择。本文提出了一种统一且通用的方案，即注意力特征融合，适用于大多数常见场景，包括由短跳和长跳连接

FL1623863129·2025-06-01 15:06

[yolov11改进系列]基于yolov11引入可切换空洞卷积SAConv模块python源码+训练源码

[SAConv可切换空洞卷积介绍]SAConv（可切换空洞卷积）原理与优点详解一、SAConv的核心原理SAConv（SwitchableAtrousConvolution）是一种创新的卷积模块，旨在解决传统空洞卷积（DilatedConvolution）在多尺度目标检测中的局限性。其核心设计思想如下：动态空洞率切换机制SAConv通过可学习的开关函数（SwitchFunctions）动态调整卷积

FL1623863129·2025-06-01 15:35

YOLOv8 移动端升级：借助 GhostNetv2 主干网络，实现高效特征提取

文章目录引言GhostNetv2概述GhostNet回顾GhostNetv2创新YOLOv8主干网络改进原YOLOv8主干分析GhostNetv2主干替换方案整体架构设计关键模块实现完整主干网络实现YOLOv8

向哆哆·2025-06-01 14:04

YOLOv9：实时物体检测的新标杆

YOLOv9：实时物体检测的新标杆【下载地址】YOLOv9概述-实时物体检测算法YOLOv9概述-实时物体检测算法项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial

程栋里·2025-06-01 14:03

YOLOv10：实时端到端目标检测的新标杆

YOLOv10：实时端到端目标检测的新标杆yolov10YOLOv10:Real-TimeEnd-to-EndObjectDetection项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors

钟洁祺·2025-06-01 14:02

YOLO实战项目专栏—学习YOLO实战项目的合集宝典

给行业以YOLO，而不是给YOLO以行业PC端可直接搜索关键词快捷键：Ctrl+F应用领域、项目、技术关键字等等注意看本文目录-快速了解本专栏你的技术旅程将在这里启航！

一键难忘·2025-06-01 12:50

One-yolov5安装与配置指南

One-yolov5安装与配置指南one-yolov5Amoreefficientyolov5withoneflowbackend项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/

褚知茉Jade·2025-06-01 08:49

YOLOv11小白的进击之路（七）训练输出日志解读以及训练OOM报错解决办法

YOLO训练输出日志解读我们在进行训练时，在控制台会输出如下图所示的YOLO训练输出日志：我们逐一来分析，从左到右每列通常代表以下信息：Epoch:当前训练已进行的轮数和总轮数。

水静川流·2025-06-01 06:34

RT-DETR模型源码解析

#UltralyticsYOLO,AGPL-3.0licenseimporttorchimportinspectimportsysfrompathlibimportPathfromtypingimportUnionfromultralytics.cfgimportTASK2DATA

明天吃香菜·2025-05-31 19:50

Transformer 架构在目标检测中的应用：YOLO 系列模型解析

目录Transformer架构在目标检测中的应用：YOLO系列模型解析一、YOLO模型概述二、YOLO模型的核心架构（一）主干网络（二）颈部结构（三）头部结构三、YOLO模型的工作原理（一）输入图像预处理

水花花花花花·2025-05-31 08:04

计算机视觉入门：用YOLO实现目标检测

YOLO（YouOnlyLookOnce）算法因其高效性和准确性在实时目标检测任务中表现出色。本文将详细介绍如何使用YOLO算法实现目标检测，从环境搭建到代码实现，帮助你快速入门计算机视觉。

人工智能教程·2025-05-31 05:42

YOLOv5改进系列(二十五) 知识蒸馏理论与实践

文章目录知识蒸馏基础原理精讲1.什么是知识蒸馏？2.轻量化网络的方式有哪些？3.为什么要进行知识蒸馏？3.1提升模型精度3.2降低模型时延，压缩网络参数3.3标签之间的域迁移4.知识蒸馏的理论依据？5.知识蒸馏分类5.1目标蒸馏-Logits方法5.2特征蒸馏方法6.知识蒸馏的过程6.1升温(T)操作6.2温度(T)特点7.蒸馏损失计算过程8.知识蒸馏在NLP/CV中的应用8.1目标蒸馏-Logi

小酒馆燃着灯·2025-05-30 15:26

第三章、用YOLOv8进行检测---第一节 YOLOv8模型简介

一、YOLOv8模型概览YOLOv8是Ultralytics公司开发的实时目标检测最新模型，其架构优化体现在三个维度：pythonfromultralyticsimportYOLO#模型类型速查表model_types

路飞VS草帽·2025-05-30 15:25

yolov12毕设前置知识准备 1

1什么是目标检测呢？目标检测（ObjectDetection）主要用于识别图像或视频中特定类型物体的位置，并标注其类别。简单来说，就是让计算机像人类一样“看懂”图像内容，不仅能识别出物体（如人、车、猫等），还能确定物体在画面中的具体位置（通常用矩形框或其他形状表示）。目标检测的核心任务：1物体分类（Classification）2确定图像中物体的类别（如“这是一辆汽车”）。3定位（Localiza

豌豆射手^·2025-05-30 12:32

YOLOv5 详解：从原理到实战的全方位解析

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法凭借其高效、准确的特点，在目标检测领域占据重要地位。而YOLOv5作为YOLO系列算法的重要成员，更是以其卓越的性能，成为当下目标检测任务的热门选择。

2201_75491841·2025-05-29 21:09

YOLOv7在自定义数据集上的Jupyter Notebook训练指南

在当今的计算机视觉领域，目标检测是一项至关重要的任务，而YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法因其高效性和准确性备受关注。

t0_54program·2025-05-29 02:51

使用paddleX进行目标检测详解

前言使用百度开源的paddleX工具，我们可以很容易快速训练出使用我们自己标注的数据的目标检测，图像分类，实例分割，语义分割的深度网络模型，本文，主要记录如何全流程使用pddleX来训练一个简单用于检测猫狗ppyolo_tiny

狸不凡·2025-05-29 00:12

基于YOLOv10的交通标志识别系统设计与实现（Traffic Sign Recognition）

基于YOLO（YouO

YOLO实战营·2025-05-29 00:39

[数据集]无人机视角检测分割数据集合集

数据集名称无人机海洋或河道水上监测检测数据集VOC+YOLO格式2903张6类别无人机热红外视角人车检测数据集VOC+YOLO格式2866张5类别无人机拍摄红外图像光伏板缺陷检测数据集VOC+YOLO格式

FL1623863129·2025-05-28 21:52

保姆级教程：RK3588部署yolo目标检测模型

整体分为两大块：PartA：在PC上，训练yolo目标检测模型（.pt格式）；再转为.onnx格式；最后转为.rknn格式。PartB：在板卡上，运行rknn格式的模型。Par

ling913·2025-05-28 18:00

Python —— Windows10下通过Opencv-dnn推理Yolov5的分割模型（pt转onnx）（附源码）

附：Python——Windows10下训练Yolov5分割模型并测试视频效果手机拍摄一段工位视频，上传到win10训练了yolov5分割鼠标的样本后，将训练出的pt模型转到onnx模型，通过

信必诺·2025-05-28 17:48

YOLOV8涨点技巧之DSS模块（一种轻量化火灾检测模型）

一、研究背景与技术挑战1.1火灾检测的严峻形势全球每年因火灾造成的直接经济损失超过千亿美元，仅中国2023年前10个月就报告了74.5万起火灾事故。传统传感器检测存在感知范围有限、易受环境干扰等问题，而基于计算机视觉的检测方法正成为主流解决方案。1.2技术瓶颈分析早期火灾检测面临三大核心挑战：小目标检测：火焰面积占比常小于0.1%遮挡问题：建筑物/植被遮挡导致特征丢失实时性要求：需在100ms内完

清风AI·2025-05-28 10:33

【全面认知YOLO系列】引言部分：YOLO系列模型概述

【全面认知YOLO系列】引言部分：YOLO系列模型概述什么是YOLOYOLO系列模型共同特征YOLO系列模型优点YOLO系列模型缺点YOLO系列模型应用场景YOLO系列模型未来展望温馨提示：系列文章主要针对偏向工程的算法人员

脑洞笔记·2025-05-28 04:16

YOLOv5与YOLOv4的区别与优缺点分析

YOLOv5与YOLOv4的区别与优缺点分析作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming/TextGenWebUILLM1.背景介绍1.1问题的由来在深度学习和计算机视觉领域

AI天才研究院·2025-05-28 04:15

YOLOv11改进 | DWRSeg扩张式残差助力小目标检测

YOLOv11改进|DWRSeg扩张式残差助力小目标检测引言在目标检测领域，小目标检测一直是一个具有挑战性的任务。

wei子·2025-05-28 00:52

YOLO分割数据集转化（json转TXT）

一、数据集转化importjsonimportosfromtqdmimporttqdmimportglobimportos.pathasospdefjson_to_txt(jsonfilePath,resultDirPath):"""jsonfilePath:labelme标注好的*.json文件所在文件夹resultDirPath:转换好后的*.txt保存文件夹"""class_names=[]

乐平要加油啊·2025-05-28 00:21

YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制

一、本文介绍本文记录的是基于CAA注意力模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。

Limiiiing·2025-05-28 00:51

YOLOv11改进 | Neck篇 | 双向特征金字塔网络BiFPN助力YOLOv11有效涨点

YOLOv11改进|Neck篇|双向特征金字塔网络BiFPN助力YOLOv11有效涨点引言目标检测领域的最新进展表明，特征金字塔网络（FPN）的设计对模型性能具有决定性影响。

wei子·2025-05-28 00:19

YOLOv2 深度解析：目标检测领域的进阶之路

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法以其快速高效的特点，在目标检测领域占据了重要地位。

2201_75491841·2025-05-27 17:59

YOLOv11助力地铁机场安检！！！一键识别刀具

文末有完整代码出处随着现代社会的高速发展，交通工具和公共场所的安全管理面临着前所未有的挑战。尤其在机场、地铁、车站等公共安全检查点，如何提高安检效率、精准识别危险物品，成为了亟待解决的问题。在传统的安检过程中，X光图像分析通常依赖人工判断，不仅工作负担大，而且准确性和效率受限，特别是面对复杂多变的违禁物品形态时，容易出现漏检、误检的情况。因此，如何通过先进的技术手段提升安检的自动化、智能化水平，成

野马算法创新·2025-05-27 13:07

Python----目标检测（YOLO数据集）

一、YOLO数据集YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时目标检测系统，其数据集格式与COCO数据集格式不同。YOLO数据集格式相对简单，主要包括图像文件和对应的标签文件。

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-05-27 09:11

模型实战（28）之 yolov5分类模型训练自己的数据集

模型实战（28）之yolov5分类模型训练自己的数据集本文以手写数字数据集为例总结YOLO分类模型如何训练自己的数据集，关于数据集的预处理可以看这篇：https://blog.csdn.net/yohnyang

明月醉窗台·2025-05-27 02:56

YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10添加Mamba模块（Mamba-Yolov10为目标检测、医学图像分割等任务带来新的发展和进步）

YOLOv8v10专栏限时99元订阅链接：限时99元去b站关注：AI缝合怪订阅YOLOv8v10创新改进高效涨点+持续改进300多篇（订阅的小伙伴，终身免费享有后续YOLOv11或是其他版本的改进专栏）

Ai缝合怪YOLO涨点改进·2025-05-27 00:45

Mamba-YOLO 精度、速度超越所有YOLO系列模型？

2025深度学习发论文&模型涨点之——Mamba-YOLOMamba-YOLO是一种结合了状态空间模型（SSM）和YOLO系列算法的目标检测模型。

Ai多利·2025-05-26 23:43

数据集划分与格式转换：从原始数据到模型训练的关键步骤

本文将详细介绍如何将图片和标注数据按比例切分为训练集和测试集，以及常见的数据格式转换方法，包括JSON转YOLO格式和XML转TXT格式。

石去皿·2025-05-26 16:05

YOLOv11改进策略【卷积层】| AAAI 2025 风车状卷积PConv，实现感受野的高效扩张

一、本文介绍本文记录的是利用风车卷积改进YOLOv11的目标检测网络模型。在红外小目标检测任务中，传统卷积方式难以捕捉目标像素的空间特征，影响检测性能，因此需要更适配的卷积方式提升特征提取能力。

Limiiiing·2025-05-26 14:22

yolov8 数据集训练免费分享赶快下载吧适合纯小白

前面分享过yolov11的数据集，今天再次分享下yolov8的数据集。我用分享了数据集，复制链接在浏览器打开即可保存。操作非常简单链接：https://pan.quark.cn/s

2401_86141214·2025-05-26 08:48

Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized

解决办法是使用everything快速查找到是否在自己当前激活的环境下有libiomp5md.dll这个文件如果有则删除掉，我激活的是yolov8环境，所以就只删除这个环境目录下的libiomp5md.dll

海涛高软·2025-05-26 05:59

已经训练好的 YOLO 模型，添加新的识别标签（类别）的步骤和注意事项

在已经训练好YOLO模型后添加新的识别标签（类别），可以通过迁移学习的方式高效完成，而不必重新训练整个模型。

LeonDL168·2025-05-26 01:06

新版零基础-全分辨率免ROOT免费自动化脚本软件开发工具《懒人精灵》各板块核心系统视频教程

2.板块教程目录包含：对接AI、项目实战、基础入门、插件(核心重点，SVIP插件群文件下载)、UI设计、全分辨率yolo、蓝牙hid、热更新、本地或网络卡密、本地OCR、sqlite数据库、office

老狼孩11122·2025-05-25 23:45

2、YOLOv12架构解析：速度与精度的艺术

前言：拆解YOLO的"超级大脑"还记得我们上篇文章用5行代码实现的物品检测吗？今天我要带你走进YOLOv12的"大脑"，看看这个闪电侠是如何思考的！

进取星辰·2025-05-25 19:18

基于YOLO11的无人机影像进行海上油污分类与分割

使用无人机影像进行海上油污分类与分割1.引言随着全球工业化进程的加速，海洋石油泄漏事件的发生频率逐年增加。这些事故不仅对环境造成巨大破坏，也给人类健康和社会经济带来了严重影响。为了有效应对和管理这类突发事件，及时准确地检测、分类并分割出海面上的油污区域变得至关重要。近年来，借助无人机（UAV,UnmannedAerialVehicle）获取高分辨率影像数据，并结合先进的图像处理和机器学习技术，为实

qq1309399183·2025-05-25 07:29

yolo11无人机海上油污分割监测