yolo

BiFPN与RepViT协同机制在YOLOv8目标检测中的应用与优化YOLOv8作为目标检测领域的热门算法，虽然在速度和精度上表现出色，但仍存在一些改进空间。例如，在处理多尺度目标时，特征融合的效率和精度仍有待提升；在复杂场景下，模型的特征提取能力也需要进一步增强。

计算机视觉——基于YOLOV8 的人体姿态估计训练与推理自 Ultralytics 发布 YOLOV5 之后，YOLO 的应用方向和使用方式变得更加多样化且简单易用。从图像分类、目标检测、图像分割、目标跟踪到关键点检测，YOLO 几乎涵盖了计算机视觉的各个领域，似乎已经成为计算机视觉领域的“万能工具”。

猫咪如厕检测与分类识别系统系列【六】分类模型训练+混合检测分类+未知目标自动更新家里养了三只猫咪，其中一只布偶猫经常出入厕所。但因为平时忙于学业，没法时刻关注牠的行为。我知道猫咪的如厕频率和时长与健康状况密切相关，频繁如厕可能是泌尿问题，停留过久也可能是便秘或不适。为了更科学地了解牠的如厕习惯，我计划搭建一个基于视频监控和AI识别的系统，自动识别猫咪进出厕所的行为，记录如厕时间和停留时长，并区分不同猫咪。这样即使我不在家，也能掌握猫咪的健康状态，更安心地照顾它们。

YOLO 的 data.yaml 配置文件路径解析在 YOLO 的 data.yaml 配置文件中，训练图像路径前加 ../ 是为了表示相对路径。假设你的项目结构如下：

才思喷涌的小书虫

学术分享：基于 ARCADE 数据集评估 Grounding DINO、YOLO 和 DINO 在血管狭窄检测中的效果冠状动脉疾病（CAD）作为全球主要死亡原因之一，其早期准确检测对有效治疗至关重要。X 射线冠状动脉造影（XCA）虽然是诊断 CAD 的金标准，但这些图像的人工解读不仅耗时，还易受观察者间差异的影响。本研究评估了三种先进的目标检测模型——Grounding DINO、YOLO 和 DINO —— 在 ARCADE 数据集上对冠状动脉造影图像中狭窄（血管变窄）的自动检测性能。

猫咪如厕检测与分类识别系统系列【三】融合yolov11目标检测家里养了三只猫咪，其中一只布偶猫经常出入厕所。但因为平时忙于学业，没法时刻关注牠的行为。我知道猫咪的如厕频率和时长与健康状况密切相关，频繁如厕可能是泌尿问题，停留过久也可能是便秘或不适。为了更科学地了解牠的如厕习惯，我计划搭建一个基于视频监控和AI识别的系统，自动识别猫咪进出厕所的行为，记录如厕时间和停留时长，并区分不同猫咪。这样即使我不在家，也能掌握猫咪的健康状态，更安心地照顾它们。

基于YOLOv8的火车轨道检测识别系统：技术实现与应用前景✨个人主页欢迎您的访问 ✨期待您的三连 ✨✨个人主页欢迎您的访问 ✨期待您的三连 ✨✨个人主页欢迎您的访问 ✨期待您的三连✨

YOLO 8 入坑（持续更新）

基于YOLOv8的机场跑道异物检测识别系统：提升航空安全的新一代解决方案（主页有源码）✨个人主页欢迎您的访问 ✨期待您的三连 ✨✨个人主页欢迎您的访问 ✨期待您的三连 ✨✨个人主页欢迎您的访问 ✨期待您的三连✨

YOLO目标检测应用——基于 YOLOv8目标检测和 SAM 零样本分割实现指定目标分割在当前的计算机视觉领域，目标分割技术正变得越来越重要。市面上有许多分割模型，它们的工作原理大致相似，通常包括收集数据、配置模型以及训练分割模型等步骤。最终目标是实现精确的目标分割。而随着 SAM（Segment Anything Model）的出现，这一过程变得更加高效。SAM 的独特之处在于，它只需要用户向模型提供某种坐标信息，就能自动完成所有分割工作，极大地简化了操作流程。

顶刊【遥感目标检测】【TGRS】LSKF-YOLO：面向高分辨率卫星遥感影像电力塔检测的大规模选择性核特征融合网络LSKF-YOLO：Large Selective Kernel Feature Fusion Network for Power Tower Detection in High-Resolution Satellite Remote Sensing Images LSKF-YOLO：面向高分辨率卫星遥感影像电力塔检测的大规模选择性核特征融合网络

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＜数据集＞苹果识别数据集＜目标检测＞数据集下载链接https://download.csdn.net/download/qq_53332949/90585216数据集格式：VOC+YOLO格式

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Coovally AI模型快速验证

告别水下模糊！SU-YOLO：轻量化+尖峰神经网络，用“类脑计算”实现水下目标毫秒级识别目录一、摘要二、引言三、相关工作SNN 物体检测水下物体探测水下图像去噪归一化四、方法水下尖峰YOLO

YOLOv11改进 | YOLOv11引入MobileNetV4主要是对该文章YOLOv11改进 | YOLOv11引入MobileNetV4进行复现，以及对一些问题进行解答

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基于pycharm的YOLOv11模型训练方法提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档基于博主 F8000 的文章YOLOv11超详细环境搭建以及模型训练（GPU版本），本文搭建了YOLOv11的基础环境和模型，验证《基于pycharm的YOLOv11模型训练方法》。

【AGI】Llama4：大模型与多模态领域的里程碑，通往AGI的阶梯2025年4月，Meta正式发布其最新一代人工智能模型Llama4，这一系列模型不仅延续了Llama家族在开源领域的标杆地位，更以多模态能力、混合专家架构（MoE）和超长上下文支持等技术革新，重新定义了行业标准。作为Meta在AGI（通用人工智能）探索中的关键一步，Llama4的发布标志着大模型技术从单一模态向多模态融合的深度演进，并为未来的智能应用场景铺平了道路。

YOLO v5 Series - HTTP-FLV - FFmpeg & (HTML5 + FLV.js ) & (PyAV)FLV.jsPyAV

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【深度学习】【目标检测】【Ultralytics-YOLO系列】YOLOV3源码整体结构解析Ultralytics YOLO 是一系列基于 YOLO（You Only Look Once）算法的检测、分割、分类、跟踪和姿势估计模型，此前博主已经搭建完成绍Ultralytics–YOLOv人脸检测项目【Windows11下YOLOV3人脸检测】，本博文解析Ultralytics–YOLOV3源码的整体结构。