电力设备漏油检测图像数据集，数据集总数为687张，标注为voc格式，也可以转yolo格式 如何使用YOLOv8训练电力设备漏油检测图像数据集的详细步骤和代码。我们将使用PyTorch和YOLOv8的官方实现来进行训练。 项目结构 OilLeakDetection/ ├── data/ │ ├── images/ │ │ ├── train/ │ │ ├── val/ │ │ └── test/ │ ├─...

@[使用onnxruntime c++ API实现yolov5m视频检测] 本文演示了yolov5m从模型导出到onnxruntime推理的过程 一.创建容器 docker run --shm-size=32g -ti --privileged --net=host \ --rm \ -v $PWD:/home -w /home ghcr.io/intel/llvm/ubuntu2204_base /b...

​ 👑 YOLOv11有效涨点专栏目录 👑  专栏视频介绍：包括专栏介绍、得到的项目文件、模型二次创新、权重文件的使用问题，点击即可跳转。 前言   Hello，各位读者们好. 本文为YOLOv11有效涨点专栏目录，YOLOv11以及发布了一个月左右，这个过程中我也是给大家整理了许多的机制，其中包含了C3k2、C2PSA、主干（均支持根据yolov11训练的版本进行二次缩放，全系列都能轻量化）、检测头、...

n/ ├── val/ └── test/ 每个文件夹中包含对应的图像文件和掩码文件。确保所有图像文件都是.jpg格式，而掩码文件是.png格式，并且它们的名字与对应的图像文件相同。 数据集转换 由于YOLOv8需要标签文件为YOLO格式（即.txt文件），我们需要将Mask格式的标签文件转换为YOLO格式。 安装依赖 确保你已经安装了必要的库： bash 深色版本 pip install numpy o...

     目录 🚀1.基础概念 🚀2.添加位置  🚀3.添加步骤 🚀4.改进方法 💥💥步骤1：common.py文件修改 💥💥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...

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...

YOLOv5复现（论文复现） 文章目录 YOLOv5复现（论文复现）概述模型结构正负样本匹配策略损失计算数据增强使用方式训练测试验证Demo 概述 模型结构 # CSPDarkNetclass CSPDarkNet(nn.Module): def __init__(self, depth=1.0, width=1.0, act_type='silu', norm_type='BN', depthwis...

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...

 💡💡💡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...

YOLOv1代码复现（论文复现） 文章目录 YOLOv1代码复现（论文复现）论文介绍主要内容实验部分卷积网络结构计算损失核心代码 缺点 论文介绍 主要内容 实验部分 卷积网络结构 计算损失 核心代码 class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, layers): super(ResNet, self).__init__() # 通道数64 self...