数据集质量：确保你的训练数据集质量良好，包含足够多的代表性样本，并且标注准确无误。低质量的训练数据集可能导致模型学习到错误的特征，从而产生误报。

三维实例分割是计算机视觉任务，涉及预测三维点云场景中单个目标的 Mask 。它在机器人学和增强现实等领域具有重要意义。由于其在多样化应用中的重要性，近年来这一任...

山东某客户希望我们利用YOLOv8在遥感影像上进行大气排污烟囱检测。由于烟囱开源样本太少，我们需要自行标注数量可观的烟囱矢量数据用于模型训练。故我们编写了此文档...

山东某客户希望我们能够利用深度学习技术进行遥感影像的大气排污烟囱检测，快速发现生态环境问题，以便给相关主管部门提供决策依据。考虑到客户对数据时效性的要求，我们决...

Ultralytics是YOLO官方团队推出的CV训练与推理框架，不仅支持目标检测任务，还支持分割、姿态识别、分类等更多任务。

我这里做了个两个实验，分别使用yolov8n和yolov8s两个模型训练100个epoch，可以看到最终的结果，指标非常的不错：

这里还提供了网球模型训练的代码，大家可以使用Colab或Kaggle的免费GPU进行训练。

在无人机(UAV)目标检测任务中，存在因检测目标尺度小、检测图像背景复杂等原因导致的漏检、误检问题。针对上述问题，提出改进YOLOv8s的无人机图像目标检测算法...

鉴于高发病率和死亡率，脑肿瘤是全球健康关注的重点问题。通过利用深度学习算法等最先进技术，自动化检测技术可以有效解决脑肿瘤识别的挑战。将自动化检测融入医疗流程，有...

YOLOv8 + CLIP版本的YOLO-World模型已经发布，而且被ultralytics框架所支持，首先下载yolov8s-worldv2.pt模型，然后...

在各种工业和建筑环境中，正确使用安全帽对工人的健康至关重要。准确高效地检测安全帽在确保职业安全和遵守安全协议方面起着关键作用。传统的手动检查和监视方法往往耗时、...

在预训练之后是一个微调阶段，利用少量高分辨率样本进一步提高检测性能。借助这些有效的设计，DetCLIPv3展示了卓越的开词汇检测性能，例如，作者的Swin-T ...

瑜伽是一种古老的运动，近年来由于其对身心健康的众多益处而广受欢迎。随着人们对瑜伽的兴趣日益浓厚，对能够准确分类瑜伽姿势的自动化系统的需求也越来越大。本文...

近年来，目标检测取得了显著进展，尤其是随着深度学习的快速发展。目标检测器（如Faster R-CNN，YOLO，和SSD）在自然图像数据集（如MS COCO，P...

最新版本的YOLOv8框架已经集成支持YOLO-World模型，只要运行下面的命令行：

为了解决这些问题，作者提出了YOLC（You Only Look Clusters），这是一个高效且有效的框架，建立在 Anchor-Free 点目标检测器Ce...

物体检测在计算机视觉中具有基础性作用。它旨在定位并识别图像中的物体。近年来，深度模型极大地推进了其进展。大多数先前的工作都是为闭集检测而设定的，其中所有需要在训...

YOLO再一次突破，新变体YOLO-World在目标检测领域的表现非常的出色。开集检测速度提升20倍！

🔍 在2023年，YOLO（You Only Look Once）技术在计算机视觉领域成为炙手可热的明星。从实时处理速度到准确率的大幅提升，YOLO在众多领域展...