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暴力袋鼠哥

基于YOLOv8的人流量识别分析系统【一】项目提供完整源代码及详细注释【二】系统设计思路与实现说明【三】提供完整的部署文档和使用说明，确保您能够轻松上手【四】需要列出所有的类别，并且加入识别的类别数量（人物检测：1类）

深度学习基础--目标检测入门简介博主简介：努力学习的22级本科生一枚 🌟 博客主页：羊小猪~~-CSDN博客内容简介：探索AI算法，C++，go语言的世界；在迷茫中寻找光芒🌸 往期回顾：yolov5基础–一步一步教你训练自己的数据集-CSDN博客

LabelVision - yolo可视化标注工具LabelVision是一款可视化图像标注工具,主要用于计算机视觉研究中的各种标注任务。支持多边形、矩形、圆形等多种标注方式，并且可以输出JSON、COCO等多种数据格式，方便与其他软件和框架进行集成和互操作。

混淆矩阵（Confusion Matrix）；归一化混淆矩阵（Confusion Matrix Normalized）---------------------------------------------------------------------------------------

感受野（Receptive Field）感受野（Receptive Field）是卷积神经网络（CNN）中一个神经元在输入图像上能“看到”的区域范围。简单来说，它表示某个特征图中的像素点，对应原始输入图像中的多大区域。

yolov8+kalman 实现目标跟踪统计人流量最近接了毕业生的毕业设计题，想着帮帮忙，要使用机器视觉识别，追踪和逻辑统计的方式来统计人流，要求是满足下面特性

水污染检测数据集VOC+YOLO格式2487张4类别数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)

一种改进的YOLOv11网络，用于无人机视角下的小目标检测大家读完觉得有帮助记得关注和点赞！！！随着无人机（UAV）和计算机视觉技术的快速发展，从无人机视角进行目标检测已成为一个重要的研究领域。然而，无人机图像中目标像素占比极小、物体尺度变化显著以及背景信息复杂等问题给检测带来了挑战，极大地限制了无人机的实际应用。为了解决这些挑战，我们提出了一种新的目标检测网络，即多尺度上下文聚合和尺度自适应融合YOLO（MASF-YOLO），该网络是基于YOLOv11开发的。首先，为了解决无人机图像中小目标检测的难题，我们设计了一个多尺度特征聚合模块（MFAM），该模块通过并

yolov5 源码 +jupyter notebook 笔记 kaggleYOLOv5 | Kaggle直接用的githuab的源码，git clone 后output才有文件

计算机视觉进化论：YOLOv12、YOLOv11与Darknet系YOLOv7的微调实战对比YOLO系列作为实时目标检测领域的重要里程碑，持续引领速度与精度的平衡发展。本文围绕YOLOv7（基于Darknet框架）、YOLOv11及YOLOv12，系统、深入地对比了三款模型的架构创新、微调策略、核心技术及应用场景。我们详细解析了三者骨干网络设计（如Darknet-53、E-ELAN、C3k2模块）、注意力机制（如YOLOv12的Area Attention）以及参数优化策略（动态数据增强、量化剪枝），并结合工业检测、医疗影像、自动驾驶等多样化应用展开实战案例。实验表明，YOLOv12-N在mAP

[Kaggle]：使用Kaggle服务器训练YOLOv5模型（白嫖服务器）【核知坊】：释放青春想象，码动全新视野。我们希望使用精简的信息传达知识的骨架，启发创造者开启创造之路！！！

计算机视觉——对比YOLOv12、YOLOv11、和基于Darknet的YOLOv7的微调对比目标检测领域取得了巨大进步，其中 YOLOv12、YOLOv11 和基于 Darknet 的 YOLOv7 在实时检测方面表现出色。尽管这些模型在通用目标检测数据集上表现卓越，但在 HRSC2016-MS（高分辨率舰船数据集）上对 YOLOv12 进行微调时，却面临着独特的挑战。

MySQL8的安装方法MySQL对于开发人员来说，并不陌生。但是很多朋友提起安装MySQL就很头疼，如果一不小心安装失败，再现安装第二遍就变得更加头疼。今天给大家分享一个比较非常简单好安装的方法，并且删除或者卸载也都非常容易

【计算机视觉】CV实战项目 - 基于YOLOv5的人脸检测与关键点定位系统深度解析人脸检测与关键点定位是计算机视觉领域的核心任务，在面部识别、增强现实、人机交互等应用中扮演着关键角色。本文将全面剖析yolov5_face_landmark项目，这是一个基于YOLOv5改进的、同时实现人脸检测和关键点定位的高效解决方案。我们将从技术原理、实现细节、实战部署到优化方向，深入探讨这一多任务学习系统的技术精髓。

YOLOv11改进-双Backbone架构：利用双backbone提高yolo11目标检测的精度在目标检测任务中，YOLO系列模型因其高效的端到端检测能力而备受青睐。然而，传统YOLO模型大多采用单一Backbone结构，即利用一个卷积神经网络（CNN）作为特征提取器。这种方式虽然结构简单、计算效率高，但也存在以下几个显著的局限：

图解YOLO（You Only Look Once）目标检测（v1-v5）YOLO属于深度学习经典检测方法中的单阶段（one - stage）类型，与两阶段（two - stage，如Faster - rcnn、Mask - Rcnn系列）方法相对。

数据集-目标检测系列- F35 战斗机检测数据集 F35 plane ＞＞ DataBall数据集-目标检测系列- F35 战斗机检测数据集 F35 plane >> DataBallDataBall 助力快速掌握数据集的信息和使用方式。

【计算机视觉】CV实战项目 - 基于YOLOv5与DeepSORT的智能交通监控系统：原理、实战与优化unbox_yolov5_deepsort_counting是一个集成了YOLOv5目标检测与DeepSORT多目标跟踪的智能交通分析系统，专注于行人、车辆的实时检测-跟踪-计数三位一体功能。该项目在GitHub上获得广泛关注，其创新性在于将先进的深度学习模型与实用的交通监控需求完美结合。

FPGA开源工坊

FPGA上实现YOLOv5的一般过程YOLO算法现在被工业界广泛的应用，虽说现在有很多的NPU供我们使用，但是我们为了自己去实现一个NPU所以在本文中去实现了一个可以在FPGA上运行的YOLOv5。

埃菲尔铁塔_CV算法

YOLO 模型的深度剖析及其在生物医药领域的创新应用YOLO（You Only Look Once）系列模型自 2015 年问世以来，经历了多次重大技术革新，其发展轨迹深刻影响着目标检测领域。初代 YOLO 将目标检测任务革命性地转化为单一神经网络的回归问题，在一个前向传播过程中完成图像中所有目标的定位与分类，相比传统滑动窗口算法，检测速度提升显著。然而，初代模型在小目标检测和定位精度上存在不足，后续版本围绕这些痛点展开持续优化。