【实战教程】在本地计算机上运行AI视觉语言模型：通过文本实现目标检测任务【附源码】
usion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~ 《------正文------》 目录 引言实现步骤运行模型测试样本目标检测示例 总结 引言 对于小型LLMs生态系统，其在边缘设备上实现应用程序中有巨大的潜力。例如在医学和建筑，商业，监控等许多行业中，应用程序是无穷无尽的。 本文将介绍如何在PC上运行的小型视觉语言模型（L...
用于目标检测的集中式特征金字塔
交互，却忽略了经验证明有益的层内特征调节。尽管一些方法试图借助注意力机制或视觉变换器来学习紧凑的层内特征表示，但它们忽略了对于密集预测任务而言重要的被忽略的角落区域。为解决这个问题，本文提出了一种用于目标检测的中心化特征金字塔（CFP），其基于全局显式中心化特征调节。具体而言，我们首先提出了一种空间显式视觉中心方案，其中使用轻量级多层感知器（MLP）来捕获全局长距离依赖关系，并使用并行可学习的视觉中心机制...
深度学习之目标检测篇——残差网络与FPN结合
特征金字塔多尺度融合特征金字塔的网络原理 这里是基于resnet网络与Fpn做的结合，主要把resnet中的特征层利用FPN的思想一起结合，实现resnet_fpn。增强目标检测backone的有效性。代码实现如下： import torchfrom torch import Tensorfrom collections import OrderedDictimport torch.nn.func...
【香蕉成熟度数据集】香蕉新鲜腐烂识别检测 目标检测 机器视觉 （含数据集）
对应的图片，避免数据集出现混乱。 2.2数据标注 收集的数据通常是未经处理的原始数据，需要进行标注以便模型训练。数据标注的方式取决于任务的类型： 分类任务：为每个数据样本分配类别标签。目标检测：标注图像中的每个目标，通常使用边界框。语义分割：为每个像素分配一个类别标签。 标注香蕉成熟度数据集是一项复杂而耗时的任务，涵盖了香蕉在不同成熟阶段的多个类别，包括新鲜成熟、新鲜未成熟、...
【动植物毒性数据集】毒蛇识别 蘑菇毒性分类 人工智能 深度学习 目标检测 Python（含数据集）
夹下严格只包含对应的图片，避免数据集出现混乱。 2.2数据标注 收集的数据通常是未经处理的原始数据，需要进行标注以便模型训练。数据标注的方式取决于任务的类型： 分类任务：为每个数据样本分配类别标签。目标检测：标注图像中的每个目标，通常使用边界框。语义分割：为每个像素分配一个类别标签。 在使用LabelImg标注野外有毒动植物数据集时，你将面临着一项复杂而耗时的任务。这个数据集包含着多样的有...
GenerativeU：生成式开放目标检测
论文：https://arxiv.org/abs/2403.10191 代码：https://github.com/FoundationVision/GenerateU 感想 目标检测任务已经逐渐从闭集场景专项开集场景，在LLM加持下，速读越来越快。该方法仍然依赖于预先定义的类别，这意味着它无法完全摆脱先验知识。尽管在论文中提到不需要确切对象类别知识。 整体脑图 摘要 本文介绍了一种新的目标检测方法——...
基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测
背景及意义 前言 详细视频演示 部分截图如下： 技术栈 数据集 核心代码 # coding:utf-8__author__ = "ila" from django.http import JsonResponse from .users_model import usersfrom util.codes import *from util.auth import Authimport util....
YoloV8改进策略：BackBone改进|CAFormer在YoloV8中的创新应用，显著提升目标检测性能
摘要 在目标检测领域，模型性能的提升一直是研究者和开发者们关注的重点。近期，我们尝试将CAFormer模块引入YoloV8模型中，以替换其原有的主干网络，这一创新性的改进带来了显著的性能提升。 CAFormer，作为MetaFormer框架下的一个变体，结合了深度可分离卷积和普通自注意力机制的优势。在底层阶段，CAFormer采用深度可分离卷积作为令牌混合器，有效降低了计算复杂度并保持了良好的性能；而在...
YOLOv5改进：Unified-loU，用于高品质目标检测的统一loU ，2024年8月最新IoU
💡💡💡现有IoU问题点：IoU (Intersection over Union)作为模型训练的关键，极大地显示了当前预测框与Ground Truth框之间的差异。后续研究者不断在IoU中加入更多的考虑因素，如中心距离、纵横比等。然而，仅仅提炼几何差异是有上限的;而且新的对价指数与借据本身存在潜在的联系，两者之间的直接加减可能会导致“对价过高”的问题 💡💡💡本文独家改进：提出了一种新的IoU损失函数，称...
YoloV9改进策略：BackBone改进|CAFormer在YoloV9中的创新应用，显著提升目标检测性能
摘要 在目标检测领域，模型性能的提升一直是研究者和开发者们关注的重点。近期，我们尝试将CAFormer模块引入YoloV9模型中，以替换其原有的主干网络，这一创新性的改进带来了显著的性能提升。 CAFormer，作为MetaFormer框架下的一个变体，结合了深度可分离卷积和普通自注意力机制的优势。在底层阶段，CAFormer采用深度可分离卷积作为令牌混合器，有效降低了计算复杂度并保持了良好的性能；而在...