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...
YOLO11-pose 模型是专门为这项任务设计的,并使用-pose后缀,如 yolo11n-pose.pt。这些模型已在COCO关键点等数据集上预先训练过,可...
基于卫星图像的多类别船舶检测和分类由于在军事和民用领域的重要应用而备受关注。在本研究中,团队在FUSAR船舶数据集和SimpleCopyPaste方法的基础上生...
《科学技术与工程》2024年第24卷第32期刊载了中国民用航空飞行学院空中交通管理学院孔建国, 张向伟, 赵志伟, 梁海军的论文——“基于改进 YOLOv8 的...
YOLO(You Only Look Once)系列模型,凭借其高效、快速的特性,已经成为目标检测领域的重要代表。作为YOLO系列中的最热门版本,YOLOv8继...
近年来,随着矿用卡车自动驾驶技术的兴起,使得矿区道路行车障碍物检测变得至关重要,基于深度学习的目标检测模型应用于矿区道路障碍检测取得了显著的效果,为矿用卡车自动...
我们再来看看保护措施,什么保护都没看,基本就是写shellcode执行了,但这个不太绝对,但是能有99%吧
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作者提出了一个新颖的ALSS模块,该模块采用自适应通道分割策略来优化特征提取,并集成了通道洗牌机制以增强通道间信息交换。这一改进提高了对模糊目标的检测准确性,尤...
无人机图像中的目标检测是各个研究领域的重要基础。然而,无人机图像带来了独特的挑战,包括图像尺寸大、检测对象尺寸小、分布密集、实例重叠和照明不足,这些都会影响对象...