💡💡💡红外小目标实现暴力涨点，只有几个像素的小目标识别率大幅度提升  💡💡💡多个私有数据集涨点明显，如缺陷检测NEU-DET、农业病害检测等；  改进1结构图如下：  改进2结构图如下：   《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新： 【原创自研模块】【多组合点优化...

高分辨率密集预测使许多吸引人的现实世界应用成为可能，例如计算摄影、自动驾驶等。然而，庞大的计算成本使得在硬件设备上部署最先进的高分辨率密集预测模型变得困难。本文介绍了EfficientViT，一种新的高分辨率视觉模型系列，具有新颖的多尺度线性注意力。与依赖于重型 softmax 注意力、硬件效率低下的大核卷积或复杂的拓扑结构以获得良好性能的先前高分辨率密集预测模型不同，我们的多尺度线性注意力仅通过轻量级...

💡💡💡本文摘要：基于YOLOv8的铁路工人安全作业检测系统，属于小目标检测范畴，并阐述了整个数据制作和训练可视化过程，   博主简介 AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富； 原创自研系列， 2024年计算机视觉顶会创新点 《YOLOv8原创自研》 《YOLOv5原创自研...

在自定义数据集上微调 YOLOv9模型可以显着提高目标检测性能，但这种改进有多显着呢？在这次全面的探索中，YOLOv9在SkyFusion数据集上进行了微调，分为三个不同的类别：飞机、船舶和车辆。通过一系列广泛的实验，包括修改学习率、图像大小和战略性冻结主干网，已经实现了令人印象深刻的mAP50 值0.766 ！ 这篇研究文章不仅详细介绍了这些重要结果，还提供了对这些实验背后的微调代码的访问。 ...

前言 这篇博客针对《Python+Yolov8框选位置目标识别人数统计计数》编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。 运行结果 文章目录 一、所需工具软件 二、使用步骤        1. 主要代码        2. 运行结果 三、在线协助 一、所需工具软件        1. VS2019, Qt        2. C++ 二、使用步骤 代码如下（示例）： import cv2fr...

   使用voc_annotation.py生成2012_train.txt和2012_val.txt标注文件，如图14所示： 图14 二、 模型训练 （1）训练所需要的环境如下： （2）下载附件5 yolov3-keras，解压后，使用vs code打开项目文件夹（图15），并使用上述环境运行train.py进行模型训练。 图15 图16       （3）训练结束后，项目根目录下会生成logs/000...

论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.08069 代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection 中文翻译：https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/131353118 文章目录 HGNetv2网络结构 1.1 主干网络 1.2 颈部网络 1.3 数据增强...

下采样操作如最大池化或步幅卷积在卷积神经网络（CNNs）中被广泛应用，用于聚合局部特征、扩大感受野并减少计算负担。然而，对于语义分割任务，对局部邻域的特征进行池化可能导致重要的空间信息丢失，这有助于逐像素预测。为了解决这个问题，我们引入了一种简单而有效的池化操作，称为基于Haar小波的下采样（HWD）模块。该模块可以轻松集成到CNNs中，以提高语义分割模型的性能。HWD的核心思想是应用Haar小波变换来...

yolov5训练coco数据集的部分类别 创建容器准备yolov5环境定义需要训练的类别(coco-6.yaml)根据coco-6.yaml中保留的类别,生成新的数据集生成新数据集训练测试 在测试yolov5系列不同类别的模型在各种加速卡上的精度和性能时，我们希望得到一个准确的评估结果。因此，本文从一个COCO数据集中创建一个子集，该子集仅包含特定的类别。具体来说，它首先从源数据集中读取JSON文件，然...

Preparing Data for YOLO-World Overview For pre-training YOLO-World, we adopt several datasets as listed in the below table: Dataset Directory We put all data into the data directory, such as: ├── coco│ ...