【yolov11改进 -爱代码爱编程
YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏 文章目录: YOLOv11创新改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv11目标检测
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YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏 文章目录: YOLOv11创新改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv11目标检测
基于yolov8和deepsort实现车辆检测、追踪和计数,支持视频和摄像实时检测与追踪,可用自己的数据集训练模型【pytorch框架,python源码】-爱代码爱编程
更多目标检测、图像分类识别、目标检测与追踪等项目可看我主页其他文章 功能演示: yolov8+deepsort实现车辆检测、追踪和计数(支持视频和摄像实时检测与追踪),可用自己的数据集训练模型【pytorch框架,python源码】_哔哩哔哩_bilibili (一)简介 基于yolov8和deepsort实现车辆检测、追踪和计数,支持视频和摄像实
yolo-爱代码爱编程
文章目录 一、摘要二、引言相关工作方法预训练公式模型架构可重新参数化的视觉-语言路径聚合网络(RepVL-PAN) 3.4 预训练方案 实验YOLO-World: 利用多样化数据集进行开放词汇对象
yolov8-爱代码爱编程
tal.py ultralytics\utils\tal.py 目录 tal.py 1.所需的库和模块 2.class TaskAlignedAssigner(nn.Module): 3.class RotatedTaskAlignedAssigner(TaskAlignedAssigner): 4.def make_anchors(fe
yolo系列论文综述(从yolov1到yolov11)【第1篇:概述物体检测算法发展史、yolo应用领域、评价指标和nms】-爱代码爱编程
目录 1 前言2 YOLO在不同领域的应用3 物体检测指标和NMS3.1 mAP和IOU3.2 mAP计算流程3.2.1 VOC 数据集3.2.2 微软 COCO 数据集 3.3 NMS
yolov8完整网络结构详细介绍_yolov8网络结构-爱代码爱编程
一、整体网络预览 整体网络结构和以往的YOLOv4,v5等版本大致相同,由特征提取骨干Backbone、特征融合Neck以及回归分类Head组成。 和以往对比不同点是三个结构的细节模块,其特有的模块来体现出优越性。 二、特征提取骨干Backbone Backbone的作用是提取图像的详细信息特征,可以说是网络后续的根本。一个好的特征提取网络
yolo格式数据集介绍_yolo 数据集-爱代码爱编程
yolo数据集 yolo数据集标注格式主要是 yolov5 项目需要用到。 标签使用txt文本进行保存。yolo的目录如下所示: dataset ├─images │ ├─train │ │ ├─ flip_
基于yolov8深度学习的智慧课堂教师上课行为检测系统研究与实现(pyqt5界面+数据集+训练代码)_yolo与工业机器人课程教学深度融合的实践与探索-爱代码爱编程
随着人工智能技术的迅猛发展,智能课堂行为分析逐渐成为提高教学质量和提升教学效率的关键工具之一。在现代教学环境中,能够实时了解教师的课堂表现和行为,对于促进互动式教学和个性化辅导具有重要意义。传统的课堂行为分析依赖于人工观测,既耗费时间,又存在主观偏差,而基于计算机视觉和深度学习的自动化系本研究旨在设计并实现一个基于YOLOv8深度学习的教师上课行为检测系统
yolov9改进,yolov9引入gnconv递归门控卷积,二次创新repncspelan4结构-爱代码爱编程
摘要 视觉 Transformer 在多种任务中取得了显著的成功,这得益于基于点积自注意力的新空间建模机制。视觉 Transformer 中的关键因素——即输入自适应、长距离和高阶空间交互——也可以通过卷积框架
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