yolo26

yolo26 阅读笔记早期yolo（v1/v2/v3/v4/v5）使用的是耦合检测头：YOLO系列中，YOLOX最早明确提出并应用 Decoupled Head：在预测输出端将分类分支和边框回归分支分离出来（如下图）。作者指出：解耦 Head 有助于提升精度和收敛速度，并在 YOLOv3 基线的实验中显著提高了性能。

无人机助力道路智能养护，基于最新端到端范式YOLO26全系列【n/s/m/l】参数模型开发构建无人机航拍道路交通场景下水泥路面缺陷智能检测识别系统道路养护是保障交通命脉安全的隐形防线，其重要性不亚于道路建设本身。我国每年因道路病害引发的交通事故占比高达12%，及时修复1平方米的早期裂缝可避免后续数万元的修复成本。在这场与道路病害赛跑的战役中，传统养护模式正遭遇前所未有的挑战，而人工智能与无人机技术的融合应用，正在重构道路养护的底层逻辑。

C# OpenVinoSharp部署Yolo26模型进行推理使用开源没多久的Yolo26模型进行推理测试，无需NMS操作效果如下：模型信息：输出格式说明→ [1,300,6] 6: x1 y1 x2 y2 score classeId(左上角右下角置信度类别ID)

给算法爸爸上香

yolo26目标检测尝鲜测试下载Ultralytics官方代码，https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases/tag/v8.4.2

YOLO26模型今日发布，致力于打造端到端计算范式的端侧AI新标杆在前面的博文中我们学习了YOLO26的论文，感兴趣的话可以自行移步阅读：《YOLO26: Key Architectural Enhancements and Performance Benchmarking for Real-time Object Detection——实时目标检测的关键架构增强与性能基准测试》

昵称是6硬币

YOLO26论文精读（逐段解析）YOLO26：实时目标检测的关键架构改进与性能基准测试论文地址：https://arxiv.org/abs/2509.25164

我是有底线的