【算法介绍】YOLOv13 的创新点主要体现在以下几个方面：超图自适应相关性增强机制 HyperACE超图理论借鉴与创新 ：借鉴超图理论，将多尺度特征图的像素视为超图顶点，不同的是，传统超图方法依赖手工设定参数构建超边，而 HyperACE 设计了可学习的超边生成模块，能自适应地学习并构建超边，动态探索不同特征顶点间的潜在关联。超图卷积操作 ：在生成自适应超边后，通过超图卷积操作进行特
YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法自2015年首次发布以来，经历了快速的发展和迭代。从最初的YOLOv1到即将问世的YOLO26，该系列算法在实时性、准确性和效率上不断取得突破。YOLOv1奠定了基础，通过单阶段处理图像，实现了良好的准确性和速度。随后的版本如YOLOv ...
yolov13官方源码地址：https://github.com/iMoonLab/yolov13 该项目于 2025 年 6 月 21 日开源代码，6 月 22 日发布模型权重，属于社区开发的衍生版本（非 Ultralytics 官方版本）。以下是关于该版本的详细说明：一、YOLOv13 的核心技术创新1. HyperACE：基于超图的自适应关联增强技术原理：将多尺度特征图中
本套系统是微智启软件工作室基于yolov13目标检测+pyside6开发的可视化界面系统，在window下pycharm或者vscode运行。对于稳定行进行了优化，可长时间运行检测内存无溢出。使用视频演示（介绍）：待更新……功能介绍
默认提供官方模型，后期可以替换成自己的模型，实现自定义检测（需要是官方源码训练的）；
如需改进，请在本套源码下进行改进，然后训练模型，这样就保持网络一致了
提供了暂停
【算法介绍】 论文提出了YOLOv13模型，其核心包含三大创新：编辑a. 基于超图的自适应相关性增强机制 (HyperACE)YOLOv13的最核心创新，旨在有效捕捉特征间潜在的高阶关联。基本原理：该机制借鉴了超图（Hypergraph）的理论。与普通图中一条边只能连接两个顶点不同，超图中的一条“超边”（Hyperedge）可以同时连接多个顶点，这使其天然适合建模“多对多”的
基于C++和ONNX Runtime部署YOLOv13的ONNX模型，可以遵循以下步骤：准备环境：首先，确保已经下载后指定版本opencv和onnruntime的C++库。模型转换： 安装好yolov13环境并将YOLOv13模型转换为ONNX格式。这通常涉及使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）加载原始模型，并导出为ONNX格式。转换指令# End-to-End O
在C++中实现YOLOv13的目标检测与ByteTrack的多目标追踪是一个相对复杂的过程，涉及到深度学习、计算机视觉和实时数据处理等多个领域。下面我将简单介绍这两个技术，并概述如何在C++中实现它们。YOLOv13（You Only Look Once，版本13）是一种实时目标检测算法，它通过在单个网络中同时预测所有目标的位置和类别来实现高效的目标检测。YOLOv13在速度和精度之间
yolov13官方框架：iMoonLab/yolov13【测试环境】vs2019netframework4.7.2opencvsharp4.8.0onnxruntime==1.16.3【效果展示】【调用代码】using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
例如，YOLOv11在保持“骨干-颈部-头部”模块化设计的同时，采用了更高效的C3k2单元，并加入了带局部空间注意力的卷积块（C2PSA），以增强对小尺寸和被遮挡目标的检测效果。：YOLOv12标志着注意力机制的全面融入，它引入了轻量级的区域注意力（Area Attention, A2）和Flash Attention，旨在以高效的方式实现全局和局部语义建模
本文将详细介绍YOLOv13的完整实现流程，涵盖数据集准备、模型训练、验证评估以及实际应用等关键环节。
YOLOv13发布：多模态自适应检测新标杆 2025年，YOLO系列迎来重磅升级。YOLOv13突破传统单模态限制，实现三大创新突破：
最近悄悄出了yolov13框架，标志着目标检测又多了一个检测利器，于是尝试在windows下部署yolov13的tensorrt模型，并最终成功。重要说明：安装环境视为最基础操作，博文不做环境具体步骤，可以百度查询对应安装步骤即可。测试通过环境：vs2019windows 10 RTX2070 8G显存cmake==3.30.1cuda11.8.0+cudnn8.9.7Tensorrt==8.6.
【算法介绍】 论文提出了YOLOv13模型，其核心包含三大创新：编辑a. 基于超图的自适应相关性增强机制 (HyperACE)YOLOv13的最核心创新，旨在有效捕捉特征间潜在的高阶关联。编辑基本原理：该机制借鉴了超图（Hypergraph）的理论。与普通图中一条边只能连接两个顶点不同，超图中的一条“超边”（Hyperedge）可以同时连接多个顶点，这使其天然适合建模“多对多
【算法介绍】YOLOv13 的创新点主要体现在以下几个方面：超图自适应相关性增强机制 HyperACE超图理论借鉴与创新 ：借鉴超图理论，将多尺度特征图的像素视为超图顶点，不同的是，传统超图方法依赖手工设定参数构建超边，而 HyperACE 设计了可学习的超边生成模块，能自适应地学习并构建超边，动态探索不同特征顶点间的潜在关联。超图卷积操作 ：在生成自适应超边后，通过超图卷积操作进行特
小麦是世界上种植地域最广、面积最大及产量最多的粮食作物,2021年世界小麦使用量达到7.54亿吨。小麦产量的及时预估对作物生产、
1. 网络在模型中，通过传入输入层image_input、每层的anchor数num_anchors//3和类别数num_classes，调用yolo_body()方法，构建YOLO v3的网络model_body。其中，image_input的结构是(?, 416, 416, 3)。model_body = yolo_body(image_input, num_anchors // 3, num
【YOLOv8 注意事项】1. YOLOv8 的官方仓库和代码已上线，文档教程网址也刚刚更新。2. YOLOv8 代码集成在 ultralytics 项目中，目前看不会再单独创建叫做 YOLOv8 的项目。3. YOLOv8 即将有论文了！要知道 YOLOv5 自从 2020 年发布以来，一直是没有论文的。而 YOLOv8（YOLOv5团队）这次首次承认将先
发现Qt在win下使用mingw编译器好慢，搞opencv老出问题，自己搞了个msvc的Qt版本，发现编译确实很快，配置什么的还算比较简单，分享一下。
1.需要下载的工具：
1）.Qt Creator，
http://qt-project.org ，留下网盘下载地址给那些懒得上官网的人：链接：
导 读 本文主要介绍使用YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数（步骤 + 源码）。 实现步骤 监控摄像头可以有效地用于各种场景下的车辆计数和交通流量统计。先进的计算机视觉技术（例如对象检测和跟踪）可应用于监控录像，以识别和跟踪车辆在摄像机视野中移动。【1】安装ultralytics
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2024-08-14 20:21:14
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