目录 🚀1.论文解析 🚀2.添加步骤 🚀3.改进方法 💥💥步骤1：创建goldyolo.py文件 💥💥步骤2：yolo.py文件修改 💥💥步骤3：创建自定义yaml文件 💥💥步骤4：修改自定义yaml文件 💥💥步骤5：验证是否加入成功 💥💥步骤6：修改默认参数 🚀1.论文解析...

  下面是异步推理与同步推理对比效果演示视频： YOLOv8在集成显卡可实现80+FPS推理——使用 OpenVINO™ C++ 异步推理接口部署YOLOv8 实现视频推理 1. OpenVINO™ 工具套件   英特尔发行版 OpenVINO™ 工具套件基于 oneAPI 而开发，可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件，适用于从边缘到云的各种英特尔平台上，帮助用户更快地将更准确的真...

Dream推荐 适读人群 ：本书适合对YOLO目标检测感兴趣、了解深度学习相关概念的算法工程师、软件工程师等人员阅读。 全面：涵盖6个常用目标检测框架（YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOX、YOLOv7）的发展状况、技术原理和代码实现。流行：涵盖3个流行目标检测框架（DETR、YOLOF 和 FCOS）的网络结构、技术原理和代码实现。复现：每个代码实现章节均配备完整的YOL...

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是YOLOv10提出的PSA注意力机制，自注意力在各种视觉任务中得到了广泛应用，因为它具有显著的全局建模能力。然而，自注意力机制表现出较高的计算复杂度和内存占用。为了解决这个问题，鉴于注意力头冗余的普遍存在，我们提出了一种高效的部分自注意力（PSA）模块设计，其能够在不显著增加计算成本的情况下提升YOLO模型的性能！本文附其网络结构图辅助大家理解该结构，同时本文包含Y...

文章目录 前言一、环境搭建必要环境1. 创建yolov10虚拟环境2. 下载pytorch (pytorch版本>=1.8)3. 下载YOLOv10源码4. 安装所需要的依赖包 二、推理测试1. 将如下代码复制到ultralytics文件夹同级目录下并运行 即可得到推理结果2. 关键参数 三、训练及评估1. 数据结构介绍2. 配置文件修改3. 训练/评估模型4. 关键参数5. 单独对训练好的模型将进行评...

摘要 本文介绍的独家原创的Neck层特征融合方法，将深度特征和浅层特征相融合，结合自研下采样模块和动态上采样模块，提供了一种高效的Neck层改进方式，不仅为他们提供了一个现成的解决方案，而且能够作为灵感启发，鼓励他们在此基础上进行进一步的探索和创新。即插即用的特性使得这种改进方式易于集成到现有的深度学习框架中，降低了实验和应用的门槛。对于想发顶会的同学一定不要错过！ 代码以及解析 from .dysam...

文章目录 1. 前言1.1 OpenVINO™ C# API1.2 YOLO-World 2. 模型获取3. 项目配置3.1 源码下载与项目配置3.2 定义模型预测方法 4. 项目运行与演示5. 总结 1. 前言 1.1 OpenVINO™ C# API 英特尔发行版 OpenVINO™ 工具套件基于 oneAPI 而开发，可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件，适用于从边缘到云的各...

1. 简介 YOLOv8 是一种用于目标检测的深度学习模型，它是 YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本之一。YOLO 系列因其高效和准确性而在计算机视觉领域非常受欢迎，特别是在需要实时目标检测的应用中，如视频监控、自动驾驶汽车、机器人视觉等。 以下是 YOLOv8 的一些关键特点： 实时性能：YOLOv8 旨在提供实时目标检测，即使在资源受限的设备上也能快速运行。准确性：YOL...

  💡💡💡创新点：提出了一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合方案，将编码器部分的低级特征与相应的高级特征有效融合。 💡💡💡在多个数据集实现暴力涨点，适用于小目标，低对比度场景  💡💡💡如何跟YOLOv8结合：将backbone和neck的特征融合，改进结构图如下   收录 YOLOv8原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.h...

.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 load yolov2.mat% 加载训练好的目标检测器img_size= [448,448];imgPath = 'test/'; % 图像库路径cnt = 0; for i = 1:12 % 遍历结构体就可以...