同。为了确保监测系统的长期有效性，算法具备自我优化和自适应的能力。通过不断学习新的图像数据和场景变化，调整模型参数，提高对各种复杂环境下吸烟行为的检测准确率，适应不同的安全生产场景需求。 以下是使用 YOLOv7 进行智能识别吸烟的示例代码： import torchimport cv2import numpy as np # 加载 YOLOv7 模型model = torch.hub.load('...

</property> <property name="text"> <string/> </property> </widget> <widget class="QLabel" name="lb_yolov"> <property name="geometry"> <rect> <x>0</x> <y>270</y> <width>480</width> <height>270</height> </...

摘要 随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，目标检测任务成为了研究热点之一。YoloV8作为实时目标检测领域的领先模型，凭借其高效性与准确性赢得了广泛的关注。然而，为了进一步提升YoloV8的性能，特别是在特征提取与下采样过程中的信息保留能力，我们引入了来自GCViT（Global Context Vision Transformers）模型中的Downsampler模块。本文将详细阐述这一改进方法，...

有效计算量（FLOP）。这一发展趋势在某种程度上忽视了嵌入式和面向移动设备的AI目标检测应用。在本文中，我们基于FLOP关注于高效目标检测计算所需的神经网络架构设计选择，并提出了一些优化措施以增强基于YOLO模型的效率。首先，我们借鉴了倒置瓶颈和来自信息瓶颈原理的理论见解，引入了一种高效的骨干网络缩放方法。其次，我们提出了快速金字塔架构网络（FPAN），旨在促进快速多尺度特征共享的同时减少计算资源。最后，...

差，提高种子质量和工作效率。 总之，辣椒种子视觉计数技术是现代农业生产中的重要工具之一。通过采用该技术，可以实现对辣椒种子等瓜果蔬菜种子的自动化、精确化统计和管理，为农业生产提供有力支持。 ​二：强大YOLOV8计数算法 YOLOV8算法简介：YOLOV8是由...

摘要 本文总结了各种注意力，即插即用，方便大家将注意力加到自己的论文中。 SE import torch from torch import nn class SEAttention(nn.Module): """ SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）中的注意力模块。 通过全局平均池化后，使用两个全连接层来学习通道间的相关性， 最后通过sigmoid激活函数得到每...

摘要：近年来，人们尝试通过增加卷积神经网络（CNN）内核的大小来模拟视觉变换器（ViTs）自注意力模块的全局感受野。然而，这种方法很快就遇到了上限，并在达到全局感受野之前就已饱和。在这项工作中，我们证明，通过利用小波变换（WT），实际上可以在避免过度参数化的情况下获得非常大的感受野。例如，对于 k × k 感受野，所提出方法中的可训练参数数量仅随着 k 的对数增长。所提出的层，命名为 WTConv，可以...

ps, padding=padding, stride=stride, dilation=dilation, ndim=1, dropout=dropout, **norm_kwargs) 测试结果 YOLOv8l summary: 388 layers, 91843560 parameters, 0 gradients Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50...

tention+Spartial Attention  1）作为注意力BSAM使用； 推荐指数：五星 BSAM |   亲测在多个数据集能够实现涨点，多尺度特性在小目标检测表现也十分出色。      YOLOv8-Pose关键点检测专栏介绍：http://t.csdnimg.cn/gRW1b ✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的yolo数据集；...

招聘信息共享社群https://bbs.csdn.net/forums/f6512aad40c7444c8252754ce2dbb427 YOLO（You Only Look Once）是目标检测领域中一种非常流行和高效的方法，由Joseph Redmon等人于2015年首次提出。与传统的两阶段目标检测器（如R-CNN系列）相比，YOLO将整个目标检测过程转化为一个回归问题，在单个神经网络中直接预测目标的...