具备视觉能力的嵌入式飞行设备在众多应用中变得至关重要。在航空图像检测领域,尽管许多现有方法已部分解决了小目标检测的问题,但在优化小目标检测以及平衡检测精度与效率...
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本项目集成了 YOLOv8 交通标识检测模型 与 PyQt5 图形交互界面,实现了对交通场景中关键目标的自动识别功能,涵盖:人行横道、限速标志、停车标志与交通信...
在计算机视觉领域,YOLO系列模型凭借其高效准确的目标检测和分割能力,广泛应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像等众多场景。近期,Ultralytics官方发布了Y...
源码包含:完整YOLOv8训练代码+数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程
随着人工智能视觉技术的不断进步,目标检测技术在医疗影像、工业质检、安防监控等多个领域扮演着极为重要的角色。而在诸多应用场景中,灰度图像由于成本低、采集便捷等优势...
源码包含:完整YOLOv8训练代码+2k张数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程。源码打包在文末。
源码包含:完整YOLOv8训练代码+2万张数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程。源码打包在文末。
源码包含:完整YOLOv8训练代码+2万张数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程。源码见文末
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💡💡💡叶片病害问题点:特征颜色、纹理及形态的多样性,加之光照条件变化,导致检测难度变大
2025年5月26日,Ultralytics正式发布了YOLO系列的重要版本更新——v8.3.145。这次更新带来了极具突破性的功能改进和优化,全面提升了模型性...
你是否好奇停车场的车牌识别系统如何精准 “读牌”?今天带大家拆解一个基于深度学习的车牌识别项目,用 YOLO 目标检测 + PaddleOCR 文字识别,轻松实...
在 AI 视觉领域,目标检测无疑是核心技术之一。而 YOLO 系列算法凭借其高效、精准的特点,一直备受青睐。今天,就让我们深入学习如何使用 Python 结合 ...
自从YOLO系列算法问世以来,它以高效、准确、实时的目标检测能力风靡全球,成为计算机视觉领域不可或缺的利器。Ultralytics作为YOLO官方开源团队,一直...
随着人工智能与计算机视觉的快速发展,YOLO(You Only Look Once)系列无疑是目标检测领域的“顶流”技术。2024年最新v8.3.139版本重磅...
将数据集图像与标签分别放至单独的文件夹,如图像存放至 JPEGImages 文件夹,标签存放至 Annotations 文件夹。
随着计算机视觉技术的不断发展,YOLO(You Only Look Once)作为最受欢迎的目标检测与分类框架之一,其创新和优化备受业界关注。2025年5月18...