在本研究中，我们通过将卷积块注意力模块（CBAM）与YOLO11架构相结合，开发了一种定制的实例分割模型。该模型在休眠期和树冠期苹果园图像的混合数据集上进行了训...

直肠癌（CRC）是全世界最常见的癌症之一。它始于结肠内壁的息肉。要预防 CRC，就必须及早发现息肉。结肠镜用于检查结肠。一般来说，内窥镜顶端的摄像头拍摄的图像由...

YOLOv12的创新区域注意力模块（Area Attention，A2）无疑是目标检测领域的一次重大突破，彻底颠覆了传统YOLO框架对注意力机制的认知。YOLO...

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它包含了丰富的图像处理和计算机视觉功能，支持多种操作系统（如Windows、Linux、macOS）和开发语言（如C++、...

前面已经对数据清洗、数据质量评估、数据预处理进行了详细的分析和介绍，今天就要介绍最后一步——数据增强，数据增强是计算机视觉领域中一项重要的数据预处理技术，旨在通...

今天要和大家继续讲解机器学习中一个看似枯燥但至关重要的环节——数据预处理。前面已经讲解过数据清洗和数据评质量评估（点击跳转），如果你已看过，那你已经打下了坚实的...

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...

前面我们了解了数据清洗的整个过程（详情可参考《数据清洗全流程详细解析与实践指南》文章），接下来我们就要讲一讲什么是数据质量评估。

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...

各位数据爱好者们，你是否曾经面对过杂乱无章的数据，感到无从下手？你是否曾经被缺失值、异常值、格式混乱等问题搞得焦头烂额？你是否渴望掌握一套系统的数据处理方法，将...

知识蒸馏是一种强大的技术，它通过从大型复杂模型中迁移知识来提高小型模型的性能。它已被证明在各种应用中都很有效，包括计算机视觉、自然语言处理和语音识别。

大家好，今天要给大家介绍的是最新发布的目标检测模型——YOLOv12。相信关注计算机视觉和深度学习的小伙伴们都已经听说过YOLO系列，作为目标检测领域的“老牌明...

这一问题的陈述转化为一项物体检测任务。因此，本文从可靠性和计算负荷的角度对头盔检测中的最新YOLO模型进行了比较。具体来说，本文使用了YOLOv8、YOLOv9...

由于在遥感应用中的小目标检测面临着特征表示不足、背景混淆以及在有限的硬件条件下优化速度和精度的挑战。

使用C#调用C++代码是一个很常见的需求，因此本文以知名的C++机器视觉库OpenCV为例，说明在C#中如何通过使用P/Invoke（平台调用）来调用C++代码...

YOLO11-JDE，它是一种快速准确的多目标跟踪（MOT）解决方案，将实时目标检测与自监督再识别（Re-ID）相结合。通过在YOLO11s中加入专门的再识别分...

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本文对计算机视觉中的自回归模型进行了全面综述，介绍了自回归模型的基础、通用框架分类、与其他生成模型的关系、应用领域、评估指标以及面临的挑战和未来工作。自回归模型...

随着自动驾驶、工业4.0和元宇宙的爆发式增长，目标检测技术已成为AI视觉的“核心战场”。DeepSeek技术团队基于算法演进、硬件适配与行业需求，预测2025年...