本文很有意思，实用性很强，是本人比较推荐的论文。因为各大算法评价性能都是在比赛数据上测试的，但是在实际项目数据上可能就不太好用了，主要原因是实际项目数据有.
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2020-06-22 13:38:46
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YOLO V5的作者并没有发表论文,对yolo5分析只能从源码进行分析；相比于yolo4，yolo5在
原创
2022-11-10 10:16:06
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文章目录1. YOLOv11.1 论文思想1.2 网络结构1.3 损失函数1.3.1 bounding box损失1.3.2 confidence损失1.3.3 classes损失1.4 YOLOv1存在的问题2. YOLOv22.1 YOLOv2的效果2.2 YOLOv2中的各种尝试2.2.1 Batch Normalization2.2.2 High Resolution Classifie
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2024-03-26 09:18:13
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博文YOLO改进系列：项目名称详情介绍[yolov11改进系列]基于yolov11引入单头自注意力机制SHSA的python源码+训练源码详情[yolov11改进系列]基于yolov11引入频率感知特征融合模块FreqFusion的python源码+训练源码详情[yolov11改进系列]基于yolov11改进检测头引入DynamicHead的python源码+训练源码详情[yolov11改进系列]
进阶提升 · YOLOv4 改进核心概念YOLOv4：YOLO 系列的重要升级版本，目标是在保证高精度的同时，让普通 GPU 用户也能训练。迁移学习：利用在大规模数据集上训练好的模型参数，作为新任务的初始化，提高小数据集上的表现。数据增强策略：Mosaic、多图混合、Cutout/DropBlock、标签平滑等方法，用于提升模型泛化能力。ResNet / CSPDarknet：引入残差网络结构，保
作者丨ChaucerG目前最先进的One-Stage目标检测器的限制是只分别处理每个图像区域，而不考虑目标之间存在的可能关系。这就导致了模型只依赖于高质量的卷积特征来检测目标。然而，有时由于一些具有挑战性的条件，这可能是不可能的。本文分析了推理特征在One-Stage目标检测中的应用。作者尝试了不同的架构，利用自注意力来解释图像区域之间的关系。YOLOv3-Reasoner2模型在空间上和语义上
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2022-10-11 12:59:31
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显微图像中的血细胞分析通过识别不同的细胞对象在疾病识别领域中起着至关重要的作用。在血细胞领域，血液中有三种重要成分：白细
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2023-07-12 15:16:53
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针对C3模块，其主要是借助CSPNet提取分流的思想，同时结合残差结构的思想，设计了所谓的C3 Block，这里的CSP主分支梯
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2023-07-12 15:17:13
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在添加 SPD-Conv 代码"""这个模块实现了空间到深度的操作，它重新排列空间数据块到深度维度，通过块大小增加通道小"""
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精选
2024-03-04 11:12:16
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机器之心专栏机器之心编辑部YOLOAir 算法代码库是一个基于 PyTorch 的 YO
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2022-08-28 01:38:26
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PS：本文是一位即将毕业的研三学渣，在做毕业设计时思考了一些关于神经网络的优化方法，迫于工作压力和时间限制，给出一些设想，文中可能有许多不正确的地方，希望大佬多多批评指正。1、引言相信学过神经网络的朋友都知道，深度神经网络在训练的过程中容易出现震荡或者梯度下降慢等问题，尽管目前已经出现残差网络、BN网络和注意力机制，并且也取得很好的效果，但是有时候差强人意。 &n
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2024-01-02 15:23:41
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本文目录：1.标注数据集，并转为yolo模式（txt格式）：2.制作cfg文件3.下载yolov3预权重文件darknet53.conv.744.生成names文件5.生成data文件6.开始训练： 1.标注数据集，并转为yolo模式（txt格式）：标注的方式很多，这边只针对labelImg工具标注来做的，没有的可自行网上下载； 标注完成后，会生成xml文件，这里需要转换成yolo需要的txt格
本文来自公众号“每日一醒” Yolo v5一共有四个模型，分别为Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x。 Yolov5s网络最小，速度最少，AP精度也最低，如果检测的以大目标为主，追求速度，倒也是个不错的选择。 其他的三种网络，在此基础上，不断加深加宽网络，AP精度也 ...
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2021-08-09 16:33:00
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YOLOV5改进-Optimal Transport AssignmentOptimal Transport Assignment（OTA）是YOLOv5中的一个改进，它是一种更优的目标检测框架，可以在保证检测精度的同时，大幅提升检测速度。在传统的目标检测框架中，通常采用的是匈牙利算法（Hungarian Algorithm）进行目标与检测框的匹配。这种算法虽然能够找到最优匹配，但是在实际应用中，
1. 骨干网络（Backbone）改进替换骨干网络：用更轻量或更强大的网络替换原始骨干网络，例如：轻量级：MobileNetV3、ShuffleNetV2、EfficientNet-Lite高性能：ConvNeXt、Swin Transformer、EfficientNet-B7注意力机制：添加 CBAM、SE、ECA 等模块增强特征提取能力。多尺度特征融合：引入 BiFPN（EfficientD
YOLO V4论文地址：YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection (arxiv.org)主要改进Backbone中加入了CSP, SPP, PAN, 使用了 Mish activation function.对坐标偏移的 sigmoid 函数进行了缩放，让中心点能够相对容易的匹配极限位置0或者1.尝试了多种数据增强方法, mosa
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2024-05-22 11:03:31
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目录YOLOv3的改进1. YOLOv3的第一个改进是网络的结构的改变2. YOLOv3的第二个改进是多尺度训练YOLOv3代码实战1. 数据集标注2. 数据预处理YOLO系列总结大家好，我是羽峰，今天要和大家分享的是YOLOv3算法。YOLOv3算法是在YOLOv2算法的基础上继续进行改进的，本文章不仅包括YOLOv3的改进原理，而且还包括YOLOv3的代码实例讲解，希望通过本视频讲解
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2024-08-20 20:31:48
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本文介绍了一种基于改进YOLOv11的垃圾检测系统，包含数据集、模型优化方法和图形化界面实现。系统通过两种方式改进模型：一是添加
