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#yolo

基于 YOLOv8 的学生课堂行为检测(举手、看书、写作业、玩手机)-完整项目源码

AI训练师Alex

在智慧校园和数字化教学逐步落地的过程中,课堂行为数据正在从“不可量化”走向“可分析、可追溯、可评估”。

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YOLO 在工业与科研中的典型应用

安全风信子

作者:HOS(安全风信子) 日期:2025-12-31 来源平台:GitHub 摘要: YOLO(You Only Look Once)作为一种高效的目标...

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YOLO Neck网络设计与特征融合:从FPN到自适应融合的演进

安全风信子

作者:HOS(安全风信子) 日期:2025-12-31 来源平台:GitHub 摘要: 本文全面剖析了YOLO系列算法中Neck网络的设计与特征融合技术的...

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YOLO与其他检测算法深度对比:从两阶段到单阶段的技术演进

安全风信子

作者:HOS(安全风信子) 日期:2025-12-31 来源平台:GitHub 摘要: 本文全面剖析了YOLO系列算法与其他主流目标检测算法的技术特点、性...

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YOLO训练策略与优化技巧:从数据准备到模型收敛

安全风信子

作者:HOS(安全风信子) 日期:2025-12-31 来源平台:GitHub 摘要: 本文全面剖析了YOLO系列算法的训练策略与优化技巧,从数据准备、数...

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YOLO在特定场景中的应用:从自动驾驶到工业检测

安全风信子

作者:HOS(安全风信子) 日期:2025-12-31 来源平台:GitHub 摘要: 本文全面剖析了YOLO系列算法在特定场景中的应用案例,从自动驾驶到...

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YOLO骨干网络优化与创新:从Darknet到动态架构的演进

安全风信子

作者:HOS(安全风信子) 日期:2025-12-31 来源平台:GitHub 摘要: 本文全面剖析了YOLO系列算法骨干网络的优化与创新历程,从早期的简...

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YOLO基础原理与演进脉络:从v1到v10的技术飞跃

安全风信子

作者:HOS(安全风信子) 日期:2025-12-31 来源平台:GitHub 摘要: 本文全面梳理了YOLO(You Only Look Once)系列...

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基于深度学习的水稻病虫害检测系统

计算机程序设计

水稻作为全球最重要的粮食作物之一,为超过半数人口提供主食,其产量与质量直接关系到粮食安全及农业经济稳定。然而,水稻生长过程中面临诸多病虫害威胁,如稻瘟病、纹枯病...

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基于yolov8的深度学习垃圾分类检测系统

计算机程序设计

在城市化进程加速与人口持续增长的当下,垃圾产生量呈指数级攀升,传统垃圾分类方式因依赖人工分拣,存在效率低下、成本高昂、分类准确率不稳定且劳动强度大等弊端,难以满...

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基于YOLOV8+Pyqt5的番茄成熟度检测系统

计算机程序设计

在现代农业发展中,番茄作为全球广泛种植的重要经济作物,其成熟度精准判断对农业生产、加工及销售环节意义重大。准确掌握番茄成熟度,能帮助农民确定最佳采摘时间,避免过...

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YOLOv11 改进 - 主干网络| 集成Mamba-YOLO(AAAI 2025),Mamba-YOLOv11-T 替换骨干,破解全局依赖建模难题,实现高效实

用户1270482

本文介绍Mamba YOLO,为图片物体识别提供了“又快又准”的新方案。传统CNN架构运行快但难以捕捉远距离关联物体,Transformer架构精度高但计算量呈...

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python3GUI--基于YOLOv8深度学习的车牌识别系统(详细图文介绍)

懷淰

本系统支持黄牌、蓝牌、绿牌、黑牌、白牌,支持双层车牌识别,且识别准确度95%+,支持多种操作类型以及个性化自定义回显样式,项目上手简单,欢迎了解!

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YOLOv11改进 - 卷积Conv | PATConv(Partial Attention Convolution)部分注意力卷积,在减少计算量的同时融合卷积

用户1270482

本文提出部分注意力卷积(PATConv)机制,并将其集成到YOLOv11中。传统神经网络中,卷积计算密集,注意力机制全局计算冗余,此前的“部分卷积”会丢失未计算...

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YOLOv11改进 - C3k2融合 | C3k2融合 IIA信息整合注意力(Information Integration Attention )平衡精度与计

用户1270482

本文提出信息整合注意力(IIA)机制,并将其集成到YOLOv11中用于遥感图像语义分割。传统CNN和Transformer方法分别存在难以捕捉全局信息和计算复杂...

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YOLOv11 改进 - C2PSA | C2PSA融合Mask Attention掩码注意力,可学习掩码矩阵破解低分辨率特征提取难题 | 2025 预印

用户1270482

本文提出了用于低分辨率图像分割的MaskAttn - UNet框架,并将其核心的掩码注意力机制集成到YOLOv11中。传统U - Net类模型难以捕捉全局关联,...

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YOLOv11 改进 - C2PSA | C2PSA融合DiffAttention差分注意力:轻量级差分计算实现高效特征降噪,提升模型抗干扰能力

用户1270482

本文介绍了 DiffCLIP,一种将差分注意力机制集成到 CLIP 架构的视觉 - 语言模型,并将其应用于 YOLOv11。差分注意力机制通过计算两个互补注意力...

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