Transformer架构因其强大的通用性而备受瞩目，它能够处理文本、图像或任何类型的数据及其组合。其核心的“Attention”机制通过计算序列中每个toke...

本文对YOLOv12进行了架构分析，YOLOv12是单级实时物体检测领域的一项重大进步，它继承了前代产品的优点，同时引入了关键改进。该模型采用了优化的骨干网（R...

作为YOLO系列的最新版本，YOLOv12引发了广泛关注。那关于YOLOv12的使用具体怎么样吗？今天小编就详细带你体验一下YOLOv12的使用细节，以及它和Y...

💡💡💡本文内容：YOLOv12创新点A2C2f和Area Attention结构分析，以及如何训练自己的私有数据集

本文由纽约州立大学布法罗分校的田运杰，David Doermann和中国科学院大学的叶齐祥合作完成。田运杰是布法罗大学博士后，David Doermann是布法...

YOLOv12提出了以注意力为中心的实时目标检测框架，通过方法论创新和架构改进，打破了传统CNN在YOLO系列中的主导地位。

1. 找到 yolo 版本，我的路径:D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Python3...

YOLO（You Only Look Once）系列是目标检测领域中的主流方法，以其高效性和实时性而著称。然而，现有的YOLO模型在处理跨层特征融合和复杂的高阶...

在过去几年中，YOLO 系列模型已成为实时目标检测领域的主流方法。许多研究通过修改架构、扩充数据以及设计新的损失函数，将基线水平提升到了更高层次。然而，我们发现...

本文记录的是基于SimSPPF模块的YOLOv11目标检测改进方法研究。介绍了SPP，SPPF以及SimSPPF。SimSPPF的设计更加简化，计算效率更高。

相关研究提出一种基于 YOLO 的水下图像目标检测方法，引入一种改进的无锚点 YOLO 检测方法，将检测特征与识别特征分离，以减少特征间的相互干扰，提高检测精度...

众所周知，YOLO系列一直是计算机视觉领域的研究热点。作为其最新力作，YOLO11在2025年无疑将成为各大顶级会议的焦点。原因在于，一方面，YOLO系列的其他...

检测和跟踪城市交通中的行人、自行车和摩托车等小物体对交通监控系统构成了重大挑战，因为它们的运动轨迹多变、经常被遮挡，并且在动态的城市环境中可见度低。传统的检测方...

在 YOLOv5 中，Focus 模块是一个非常重要的组件，用于提高模型对小目标的检测能力。Focus 模块的主要作用是通过切片操作将输入图像的空间分辨率降低，...

以YOLOv8-s模型为例，第一步需要下载官方权重，然后将该权重通过 yolov8_to_mmyolo脚本将去转换到MMYOLO中，注意必须要将脚本置于官方仓库...

本文致力于从量化感知训练到剪枝，探索如何让YOLOv8在边缘设备上更快、更高效。想象在你的智能手机或无人机上运行一个能够实时检测物体的AI模型，而不会卡顿或耗尽...

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目标检测被认为是计算机视觉领域中最具挑战性的问题之一，因为它涉及场景中对象分类和对象定位的组合。最近，与其他方法相比，深度神经网络 (DNN) 已被证明可以实现...

在过去的十年中，深度神经网络(DNNs)在各种应用中表现出显著的性能。当我们试图解决更艰难和最新的问题时，对计算和电力资源的需求增加已经成为不可避免的。

近年来，物体检测技术在许多领域取得了显著进展，如视频监控、自动驾驶、智能家居等。传统的物体检测模型，如YOLO（You Only Look Once）系列，已经...