YOLOv9改进策略 ：红外小目标 | 注意力 |多膨胀通道精炼（MDCR）模块，红外小目标暴力涨点| 2024年3月最新成果
💡💡💡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...
YoloV5改进策略：下采样改进|自研下采样模块（独家改进）|疯狂涨点|附结构图
务的主干网络中，也可以用在分割和超分的任务中。已经有粉丝用来改进ConvNext模型，取得了非常好的效果，配合一些其他的改进，发一篇CVPR、ECCV之类的顶会完全没有问题。 本次我将这个模块用来改进YoloV5，实现大幅度涨点。 自研下采样模块及其变种 第一种改进方法 将输入分成两个分支，一个分支用卷积，一个分支分成两部分，一部分用MaxPool，一部分用AvgPool。然后，在最后合并起来。代码如下： ...
基于YOLOv8的PCB缺陷检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）
💡💡💡本文摘要：基于YOLOv8的PCB缺陷检测系统，并阐述了整个数据制作和训练可视化过程，最后通过Pyside UI界面进行展示。 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...
即插即用篇 | YOLOv5/v7引入Haar小波下采样 | 一种简单而有效的语义分割下采样模块
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小波变换来降...
在自定义数据集上微调 YOLOv9 模型
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。 ...
Python+Yolov8框选位置目标识别人数统计计数
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 cv2fro...
第五章 YOLOv3训练自己的数据集
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文...
基于YOLOv8的铁路工人安全作业检测系统
💡💡💡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》...
YOLOv9改进策略 ：IoU优化| Inner-IoU基于辅助边框的IoU损失，高效结合新型边界框相似度度量（MPDIoU）| 二次创新
r-IoU引入尺度因子 ratio 控制辅助边框的尺度大小用于计算损失，新型边界框相似度度量（MPDIoU）MPDIoU损失进行有效结合 💡💡💡适用场景：小目标数据集，进一步提升检测精度，强烈推荐 《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】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化 】【SPPELAN & RepNC...
YOLOv8全网独家改进: 小目标 |新颖的多尺度前馈网络(MSFN) | 2024年4月最新成果
💡💡💡本文独家改进：多尺度前馈网络(MSFN)，通过提取不同尺度的特征来增强特征提取能力，2024年最新的改进思路 💡💡💡创新点：多尺度前馈网络创新十足，抢先使用 💡💡💡如何跟YOLOv8结合：1）放在backbone后增强对全局和局部特征的提取能力；2）放在detect前面，增强detect提取能力；提供多种改进方案 💡💡💡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...