✨✨✨✨✨✨目标检测数据集✨✨✨✨✨✨ 本专栏提供各种场景的数据集，主要聚焦：工业缺陷检测数据集、小目标数据集、遥感数据集、红外小目标数据集，该专栏的数据集会在多个专栏进行验证，在多个数据集进行验证mAP涨点明显，尤其是小目标、遮挡物精度提升明显的数据集会在该专栏进行数据集上传。数据集开箱即用，已转换成适合yolo训练的格式供直接使用。 🏆🏆🏆Yolov8魔术师：http://t.csdn.cn/XQkz...

1.数据集介绍 交通信号数据集，数据集大小：877张，类型为：speedlimit、crosswalk、trafficlight、stop        下载链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1rXMQjlw32vBNLXZIaiX3CA  提取码：af1l  --来自百度网盘超级会员V6的分享  ...

以描述成如下形式：其中，表示卷积核的注意力标量 表示新引入的三个注意力，分别沿空域维度、输入通道维度以及输出通道维度。这四个注意力采用多头注意力模块 计算得到 2.yolov8加入ODConv，提升小目标检测性能 2.1 ODConv+ConvNeXt加入common.py中： ###################### ODConv+ConvNeXt #### start ##############...

3D目标检测(室内)-TR3D 文章目录 3D目标检测(室内)-TR3D0 环境安装1 3D Detection-模型推理2 点云数据转换 0 环境安装 TR3D是基于MMdetection的环境，但是环境依旧与MMdetection3D存在一些差异，我们可以利用docker或者参考docker来配置环境。如下是docker文件： https://github.com/SamsungLabs/tr3d/...

目录 一、介绍1、YOLOv5简介2、ResNeXt简介3、目标检测简介 二、YOLOv5及其局限性1、YOLOv5的架构与原理2、YOLOv5的优势3、YOLOv5的局限性 三、ResNeXt与特征金字塔融合1、ResNeXt的基本原理2、ResNeXt的优势3、特征金字塔的基本原理4、特征金字塔的优势5、ResNeXt与特征金字塔的融合 四、创新特征金字塔融合的实现1、数据准备2、YOLOv5代码结...

note Yolov8提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不...

要点：  一 项目介绍 基于MASK-RCNN框架的气球检测项目 项目介绍项目流程下载数据集下载MASK-RCNN框架源码MASK-RCNN模型介绍FPN层特征提取原理解读FPN网络架构实现解读生成框比例设置基于不同尺度特征图生成所有框RPN层的作用与实现解读候选框过滤方法Proposal层实现方法DetectionTarget层的作用正负样本选择与标签定义RoiPooling层的作用与目的RorAlig...

目录 引言一、ConvNeXt的介绍1、目标检测的重要性2、YOLOv5的介绍3、ConvNeXt原理和特点4、ConvNeXt结构 二、相关研究综述1、目标检测的基础原理和流程2、YOLOv5的特点与局限性3、ConvNeXt技术在目标检测中的应用现状 三、ConvNeXt在YOLOv5中的应用与改进1、安装PyTorch和torchvision库，并下载COCO数据集作为训练数据。2、定义ConvN...

YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）都是实时物体检测算法，它们在检测速度和准确性方面都取得了显著的成果。尽管它们有许多相似之处，但也存在一些关键差异： 1. 检测方式：    - YOLO：YOLO将输入图像划分为SxS个网格，并为每个网格预测B个边界框，以及每个边界框的物体类别和置信度。它使用一个单一的卷积神经网络（CNN...

图像识别和目标检测的发展简史 回溯到2001年，我们的故事正是从保罗·维奥拉（Paul Viola）和迈克尔·琼斯（Michael Jones）发明的一种高效的人脸检测算法开始的。当时，他们展示了通过网络摄像头实时检测人脸的惊人成果，这无疑是计算机视觉及其潜力方面的巅峰演示。不久之后，该算法在OpenCV中得到实现，人脸检测也成为Viola和Jones算法的同义词。 在物体检测领域，每隔几年总会涌现出一...