yolo

【全局平均池化GAP】参考：通俗易懂理解全局平均池化(GAP)优势：GAP可以减少参数量，减少计算量，减少过拟合GAP应用场景

基于YOLOv8的激光点检测系统实现与优化数据预处理的效果直接影响模型的训练速度和最终性能。在实际应用中，我们需要根据激光点的成像特点和环境条件，灵活选择和调整预处理策略。对于高斯滤波，我们需要合理设置滤波核的大小和标准差，既要有效去噪，又要避免过度平滑导致激光点边缘信息丢失。CLAHE算法的参数设置同样需要根据图像特点进行调整，通常将clip limit设置为2.0-4.0，tile grid size设置为8×8或16×16，以获得最佳的对比度增强效果。

【YOLO数据集】水稻病害目标检测水稻作为全球半数以上人口的主粮，其稳定生产关乎粮食安全与社会稳定。然而，水稻在生长周期内容易受到稻瘟病、纹枯病、白叶枯病等多种病害的侵袭，这些病害若不及时识别与防控，将导致严重的产量与品质损失。传统的病害识别主要依赖农业专家田间目视检查，这种方法不仅效率低下、主观性强，且难以应对大面积监测的需求，易错过最佳防治时机。随着精准农业与人工智能技术的快速发展，基于计算机视觉的病害自动检测技术应运而生，为实现高效、无损、大规模的病害早期诊断与精准防控提供了革命性工具。特别地，基于深度学习的目标检测方法（如YOLO

配置环境并训练yolov11+（非常简洁，实用）1.(base) C:\Users\NINGMEI> conda create -n yolov11 python=3.10

【37】行人与车数据集(有v5/v8模型)/YOLO行人与车检测➷点击跳转至数据集及模型获取处☇图片数量17258张，已标注txt格式训练集验证集按15258:2000划分，可直接用于目标检测训练

给算法爸爸上香

yolo tensorrt视频流检测软解码和硬解码项目地址：https://github.com/shouxieai/hard_decode_trt依赖第三方库： cuda-10.2 https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive cudnn8.2.2.26 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive ffmpeg4.2 https://codeload.github.com/FFmpeg/FFmpeg/zip/refs/tags/n4.2

张二娃同学

深度学习入门篇——YOLO数据集的制作与模型训练随着计算机视觉技术在工业检测、安防监控、自动驾驶等领域的深度渗透，目标检测作为核心技术之一，对模型的实时性、精度与工程可落地性提出了更高要求。YOLO（You Only Look Once）系列模型凭借 “端到端” 检测架构，实现了精度与速度的高效平衡，其中 YOLOv5 以轻量化设计、灵活可调的模型尺度及简洁的工程化部署流程，成为开发者首选的目标检测工具。

【YOLO数据集】船舶检测随着全球海洋经济的蓬勃发展与航运业年均 5.7% 的稳定增长，船舶作为海上运输核心载体，其数量与种类持续扩容，对船舶实时检测、识别的精准性与时效性提出了更高要求，该技术已成为保障海上交通安全、海洋资源管理、海岸线安防及军事防御部署的关键支撑。然而传统船舶检测依赖人工目视观察或雷达系统，存在显著瓶颈：复杂海况下光学传感器识别率骤降至 68%，易引发漏检风险；雷达系统处理时延≥3 秒，难以满足实时避障等应急需求，且单套高精度雷达成本超 200 万美元，规模化部署受限。同时，海上船舶在遥感图像中常呈现任意方向排

吾在学习路

【经典论文解读】YOLACT: Real-time Instance Segmentation（YOLOv5、YOLOv8实例分割的基础）领域定位： YOLACT 属于 Instance Segmentation（实例分割）领域，即：不仅要检测出图像中每个目标的类别和位置（像目标检测那样画框），还要精确分割出每个目标的像素级轮廓（像语义分割那样上色，但要区分开同一类的多个个体）。

程序员爱德华

基于YOLOv8的车辆行人检测系统这是一个基于YOLOv8的车辆行人检测系统。用户客户端界面：使用Qt中的PySide6。TrafficTracker是一个基于YOLOv8深度学习模型开发的智能交通监控系统，能够实时检测和追踪图像/视频中的行人和各类车辆。系统提供了直观的用户界面，支持批量处理、结果可视化和数据统计等功能，适用于交通监控、智能交通管理、安全防控等场景。

基于YOLOv8模型的行人车辆多目标检测计数与跟踪系统博主介绍：java高级开发，从事互联网行业六年，熟悉各种主流语言，精通java、python、php、爬虫、web开发，已经做了多年的设计程序开发，开发过上千套设计程序，没有什么华丽的语言，只有实实在在的写点程序。

【38】混凝土裂缝数据集(有v5/v8模型)/YOLO混凝土裂缝检测➷点击跳转至数据集及模型获取处☇图片数量3458张，已标注txt格式训练集验证集测试集按3026:288:144划分可以直接用于目标检测训练

YOLOv11 +QT环境安装+标注训练+部署1 环境安装yolo地址查看版本升级pip安装下载模型在ultralytics-main目录下创建python文件名为env_verification.py。其他目录下注意修改图片的目录，这里使用的是自带的目录。

YOLOV8与CGAFusion融合实现建筑工人头部安全装备检测该数据集名为hardhat.v2，专注于建筑工人头部安全装备的检测任务，于2022年5月13日创建并发布。数据集采用CC BY 4.0许可证授权，由qunshankj平台用户提供。该数据集共包含3907张图像，所有图像均以YOLOv8格式进行标注，包含两个类别：‘head’（头部）和’helmet’（安全帽）。在数据预处理方面，每张图像都经过了自动方向调整（包含EXIF方向信息剥离）并被拉伸调整为416x416像素的分辨率。值得注意的是，数据集构建过程中未应用任何图像增强技术。数据集按照训练集、验证集和测

【YOLO数据集】车辆类型检测随着智能交通系统（ITS）的高速演进与智慧城市建设的深入推进，车辆类型精准识别已成为交通流量管控、违章执法取证、停车场智能管理及自动驾驶环境感知的核心技术支撑。当前城市路网中乘用车、商用车、特种作业车等多类型车辆混行特征显著，据统计，我国城市主干道高峰时段车辆类型占比波动幅度可达 40% 以上，这对识别算法的鲁棒性与适应性提出了严苛要求。然而传统车辆类型识别方法存在诸多局限：基于人工特征提取的算法易受光照突变、天气干扰、车辆遮挡等复杂场景影响，识别准确率不足 75%；基于多阶段检测的深度学习模型虽精度有所

基于yolov8深度学习的农作物识别检测系统博主介绍：java高级开发，从事互联网行业六年，熟悉各种主流语言，精通java、python、php、爬虫、web开发，已经做了多年的设计程序开发，开发过上千套设计程序，没有什么华丽的语言，只有实实在在的写点程序。

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才不做选择

基于 YOLOv8 的水果智能识别系统本项目是基于深度学习（YOLOv8）和 PyQt5 开发的水果智能识别系统。能够对图片、视频文件以及摄像头实时画面中的水果进行检测和识别。通过 GPU 加速推理，实现了高精度、低延迟的实时检测。

基于YOLOv8-WaveletPool的妇科MRI图像中早期胚胎发育阶段自动检测与分类妇科MRI图像在早期胚胎发育阶段监测中扮演着至关重要的角色。然而，传统的手动分析方法耗时且容易受主观因素影响。近年来，深度学习技术在医学影像分析领域取得了显著进展，特别是在目标检测任务中。本研究提出了一种基于YOLOv8-WaveletPool的妇科MRI图像中早期胚胎发育阶段自动检测与分类方法，旨在提高检测精度和鲁棒性。💪

物流场景中的人员与设备目标检测-YOLOV8无NMS改进方案详解物流场景中的目标检测是现代智能物流系统的重要组成部分。无论是仓库内的货物管理，还是配送中心的人员调度，准确识别人员与设备都至关重要。YOLOV8作为当前最先进的目标检测模型之一，在物流场景中展现出优异的性能。然而，传统的YOLOV8在处理密集目标时，NMS（非极大值抑制）步骤往往成为性能瓶颈。本文将详细介绍一种无NMS的改进方案，显著提升物流场景中的人员与设备检测效率。