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道路交通标志检测数据集-智能地图与导航交通监控与执法智慧城市交通管理-2,000 张图像

道路交通标志检测数据集已发布目标检测数据集合集（持续更新）道路交通标志检测数据集介绍数据集概览包含类别应用场景数据样本展示YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.

cver123·2025-06-28 23:49

onnx-web + yolov8n 在视频流里做推理

顺着我上一篇文章使用onnxruntime-web运行yolov8-nano推理继续说，有朋友在问能不能接入视频流动，实时去识别物品。

CHEN_RUI_2200·2025-06-27 23:11

使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE: 全栈式对象检测应用的构建与部署

使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE:全栈式对象检测应用的构建与部署去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉领域，实时对象检测是一个至关重要的任务。

·2025-06-27 23:39

基于YOLOv8的桃子成熟度检测系统，支持图片、视频、摄像头输入，PyQt5界面检测。识别并分类桃子的成熟度（未熟、半熟、成熟）

基于YOLOv8的桃子成熟度检测系统，支持图片、视频、摄像头输入，PyQt5界面检测。

QQ67658008·2025-06-27 19:07

YOLOv5-7.0解决报错 wandb: Network error (TransientError), entering retry loop.

前言最近在复习yolov5目标检测代码时用了yolov5的最新7.0版本，之前用的是5.0版本，这一新版本相对于之前做了一些提升，对于package的兼容也要好了很多，但也不是说下载了直接就能运行，实际使用过程中还是遇到了许多新的问题

Paper Clouds·2025-06-27 08:57

基于 opencv+yolov8+easyocr的车牌追踪识别

实现效果车牌识别学习视频使用Python、Yolov8和EasyOCR自动识别车牌计算机视觉教程_哔哩哔哩_bilibili大致思路通过opencv将视频转换为帧，对帧应用车辆识别模型，并使用model

（ECUT）Edward-tan·2025-06-26 19:52

深度学习应用于情感识别：利用YOLOv8进行AffectNet情感分类

引言情感识别（EmotionRecognition）是计算机视觉和自然语言处理中的一个重要研究方向，广泛应用于人机交互、智能客服、心理健康监测、视频分析等领域。随着深度学习技术的发展，情感识别取得了显著进展，特别是在面部表情识别方面。面部表情作为人类情感的自然表现之一，能在很大程度上反映个体的情感状态。AffectNet数据集是一个广泛使用的情感识别数据集，它包含了大量带有标注情感标签的面部表情图

YOLO实战营·2025-06-26 18:13

如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用

如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用文章目录遥感图像滑坡-泥石流分割数据集情况数据集概述类别统计总体统计注意事项✅一、安装CUDA驱动（

计算机C9硕士_算法工程师·2025-06-26 18:11

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

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

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

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)。fromultralyticsimportYOLO#LoadtheYOLO11modelmodel=YOLO("yolo11s.pt")#ExportthemodeltoNCNNformatmodel.export(for

model2005·2025-06-24 23:18

目标检测——YOLOX算法解读

JianSun链接：https://arxiv.org/abs/2107.08430代码：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXYOLO系列算法解读：YOLOv1

·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

（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

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

yolov5 yolov8 yolov10 Ultralytics 奇奇怪怪的错误汇总:【版本兼容，模型训练，数据加载，模型加速】

文章大纲ultralyticsYOLO最新版本问题Numpyisnotavailable不同小版本的网络不兼容问题RuntimeError:Theexpandedsizeofthetensor(1)mustmatch...RuntimeError:torch.cat():Sizesoftensorsmustmatchexceptindimension1.Got24and23indimension2

shiter·2025-06-24 07:50

YOLOv12：以注意力为中心的物体检测

YOLOv12旨在通过将注意力机制集成到YOLO框架中来改变这一现状。由于注意力机制效率低下，且计算复杂度高达平方级，内存访问操作效率低下，因此大多数目标检测架构传统

发呆小天才O.o·2025-06-24 03:57

基于YOLOv11的实时人脸表情识别系统（附完整资源 + PyQt5界面 + 训练代码）

本文将详细介绍一个基于YOLOv11的人脸表情识别系统，该系统不仅能够实现实时人脸检测，还能准确识别多种表情状态，具有广泛的应用前景。

霜天红叶·2025-06-23 20:40

YOLOv10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YOLOv10的目标检测网络模型。

Limiiiing·2025-06-23 13:54

【YOLOv5/v7 添加注意力机制】模块十六 Non-Local模块在YOLOv5/v7中的应用

Non-Local模块在YOLOv5/v7中的应用1.Non-Local模块概述Non-Local模块是一种用于捕捉长距离依赖关系的注意力机制。

路飞VS草帽·2025-06-23 10:36

Yolo算法训练MPII人体姿势关键点检测数据集的yolo格式数据集建立基于YOLOv8的人体姿势关键点检测系统姿态识别数据集的训练

基于YOLOv8的人体姿势关键点检测系统，并使用PyQt6编写GUI界面支持图片、视频和摄像头实时检测文章目录1.数据准备和格式转换1.1将MPII数据集转换为YOLO格式2.训练YOLO模型2.1创建数据配置文件

·2025-06-23 00:21

基于腾讯云GPU服务器的深度学习训练技术指南

一、技术解析核心价值深度学习训练通过多层神经网络自动提取数据特征，广泛应用于计算机视觉（如YOLOv5目标检测）、自然语言处理（Transfo

小猴崽·2025-06-22 15:00

基于YOLOv11的手势控制轮椅系统：从数据集构建到实时部署

本文详细介绍如何利用YOLOv11目标检测算法构建一套完整的手势控制轮椅系统，包含数据集构建、模型训练、系统集成和用户界面开发的全流程实现。

YOLO实战营·2025-06-22 15:54

手势控制轮椅系统：基于YOLOv10的深度学习实现全流程

本博客将详细介绍如何构建一个基于YOLOv10的手势控制轮椅系统，涵盖数据集准备、模型训练、用户界面开发以及系统集成的全过程。1.项目概述本项目旨在开发一个能够识别特定手势并控制轮椅运动的系统。

YOLO实战营·2025-06-22 15:24

YOLO 在无人机视频流中的部署实践：从低延迟推理到边缘智能协同

YOLO在无人机视频流中的部署实践：从低延迟推理到边缘智能协同关键词：YOLOv8、无人机视频流、边缘部署、RTSP、低延迟推理、实时检测、JetsonOrin、RK3588、模型压缩摘要：随着无人机在巡检

·2025-06-22 09:19

【GitHub项目实战】Roboflow Sports 实战解析：构建多场景运动视觉系统的开源工具集与工程落地路径

RoboflowSports实战解析：构建多场景运动视觉系统的开源工具集与工程落地路径关键词RoboflowSports、计算机视觉、体育目标检测、关键点识别、球体追踪、OpenCV、YOLOv8、图像分割

观熵·2025-06-22 07:04

ROS中基于yolo8和海康威视sdk的云台跟踪系统设计(python和c++）

1.实现机理本系统的基本实现机理如下：1）yolov8检测部分系统的智能检测部分将使用python和yolo8来实现，具体是通过网络摄像头的rtsp视频流来推流给模型进行识别。

大超学技术·2025-06-22 07:32

嵌入式学习-暑假学习总规划-day6

此文章为本人暑期学习计划，目标是在暑假学习吴恩达的机器学习，pytorch的使用，yolov8的使用，STM32的开发。在八月底九月初的总目标是在单片机上部署一个关于计算机视觉的轻量化AI。

·2025-06-22 06:58

基于Django+Vue3的草莓病害检测系统设计与实现，Web前后端分离，YOLOv8 Web目标检测系统

这里写自定义目录标题基于Django+Vue3的草莓病害检测系统基于Django+Vue3的草莓病害检测系统本项目结合YOLOv8与Django+Vue3，构建了一个通用的Web前后端系统，便于用户进行目标检测的操作和展示

半岛铁盒@·2025-06-22 04:42

YOLOv4 正负样本划分详解

✅YOLOv4正负样本划分详解一、前言在目标检测中，正负样本划分是训练过程中的关键环节，它决定了哪些预测框参与损失计算，从而影响模型的学习效果。

要努力啊啊啊·2025-06-22 03:40

深度学习之模型压缩三驾马车：模型剪枝、模型量化、知识蒸馏

一、引言在深度学习中，我们训练出的神经网络往往非常庞大（比如像ResNet、YOLOv8、VisionTransformer），虽然精度很高，但“太重”了，运行起来很慢，占用内存大，不适合部署到手机、摄像头

king of code porter·2025-06-21 21:59

YOLOv11 改进策略：利用 MPDIoU 增强边界框回归的准确性

YOLOv11改进策略：利用MPDIoU增强边界框回归的准确性引言目标检测中的边界框回归质量直接影响模型的检测精度，特别是在复杂背景和多尺度目标场景下。

鱼弦·2025-06-21 08:12

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

引言交通信号灯是城市交通管理中至关重要的组成部分。随着城市化进程的加速，交通流量不断增加，如何高效地监控和管理交通信号灯的状态，确保交通安全与畅通，成为了智能交通系统的重要课题。传统的交通信号灯检测方法依赖于人工巡检或者复杂的硬件设备，存在效率低、成本高、实时性差等问题。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

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

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

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