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YOLO v5 Series - Image & Video Storage ( Openresty + Lua)get_os_typeis_windowsget_file_nameget_timestampget_file_path

【YOLOv8】安卓端部署-1-项目介绍YOLOv8 是由 Ultralytics 团队于 2023 年 1 月发布的目标检测模型，是 YOLO 系列的最新重要版本之一。YOLOv8 继承了 YOLO 的核心设计理念，即 “You Only Look Once”，强调单次前向传播即可完成图像中的目标检测任务。相比于之前的版本（如 YOLOv5 和 YOLOv7），YOLOv8 在模型架构、训练策略、特征提取和推理效率等方面做了全面改进。

YOLOv5指定标签框背景颜色和标签字（个人实验修改记录备份，非教程）修改文件为库函数里面的plotting.py，路径在ultralytics/utils/plotting.py，前面的路径视安装环境的位置而异。不过这个路径并不重要，在detect.py里面找到Annotation类直接跳转即可

红色的山茶花

YOLOv8-ultralytics-8.2.103部分代码阅读笔记-conv.pyultralytics\nn\modules\conv.py目录conv.py1.所需的库和模块2.def autopad(k, p=None, d=1):

数据集-目标检测系列- 花卉鸡蛋花检测数据集 frangipani ＞＞ DataBall数据集-目标检测系列- 花卉鸡蛋花检测数据集 frangipani >> DataBallDataBall 助力快速掌握数据集的信息和使用方式，会员享有百种数据集，持续增加中。

【模型级联】YOLO-World与SAM2通过文本实现指定目标的零样本分割《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

OpenCV、YOLO、VOC、COCO之间的关系和区别OpenCV、YOLO、COCO 和 VOC 是计算机视觉和深度学习领域常见的几个名词，它们分别代表不同的工具、算法和数据集，之间有一些联系和区别。下面分别说明它们的定义、用途以及相互关系。

基于YOLOv8深度学习的医学影像骨折检测诊断系统研究与实现(PyQt5界面+数据集+训练代码)本论文深入研究并实现了一种基于YOLOV8深度学习模型的医学影像骨折检测与诊断系统，旨在为医学影像中的骨折检测提供高效且准确的自动化解决方案。随着医疗影像技术的快速发展，临床医生需要从大量复杂的医学图像中精确、快速地识别病灶区域，特别是骨折区域的检测至关重要。传统的人工检查方法不仅耗时费力，而且容易受限于主观经验，导致误诊或漏诊的风险。因此，基于深度学习的自动化骨折检测系统应运而生，能够为医生提供智能化的辅助诊断工具，提升诊断效率与准确性。

深度学习lover

＜项目代码＞YOLOv8 草莓成熟识别＜目标检测＞YOLOv8是一种单阶段（one-stage）检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，能够在一次前向传播过程中同时完成目标的分类和定位任务。相较于两阶段检测算法（如Faster R-CNN），YOLOv8具有更高的检测速度和实时性。

基于YOLOv8深度学习的智慧社区建筑外墙破损(裂缝、露筋、剥落)检测系统研究与实现(PyQt5界面+数据集+训练代码)随着智慧社区的发展，对建筑结构健康状况的实时监测变得愈发重要。在此背景下，建筑外墙破损（如裂缝、露筋和剥落）等问题对建筑物整体结构的安全性和耐久性构成了严重威胁，及时、准确地检测这些问题变得尤为关键。传统的人工检测方法通常耗时、费力，且检测结果易受人为因素影响。为了解决这些问题，本文提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的建筑外墙破损检测系统，以实现更高效、自动化的检测流程。

基于YOLOv8深度学习的智慧交通事故评级检测系统研究与实现(PyQt5界面+数据集+训练代码)本文研究并实现了一种基于YOLOv8深度学习模型的智慧交通事故评级检测系统，旨在解决传统交通事故检测过程中效率低、误报率高等问题。该系统通过深度学习技术的应用，结合交通事故图像的分析，能够实现对事故的精准识别和评级，进而为交通管理部门提供有效的决策支持。

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即插即用篇 | YOLOv11 引入高效的直方图Transformer模块 | 突破天气障碍：Histoformer引领高效图像修复新路径本改进已同步到YOLO-Magic框架！摘要：摘要。基于Transformer的恶劣天气图像修复方法取得了显著进展。大多数方法通过沿通道维度或在空间上固定范围的块内使用自注意力，以减少计算负担。然而，这种折中方式在捕获长距离空间特征方面存在局限性。受到恶劣天气导致的退化因素主要引发类似遮挡和亮度变化的观察启发，本文提出了一种高效的直方图Transformer（Histoformer）用于修复受恶劣天气影响的图像。其核心机制是直方图自注意力，该机制根据强度将空间特征排序并分割到不同的bin中，然后在bin之

C# .NET环境下调用ONNX格式YOLOV8模型问题总结我的环境是：Visual Studio: 2019显卡：一、遇到问题1、EntryPointNotFoundException:无法在DLL“onnxruntime”中找到名为“OrtGetApiBase”的入口点。差了下原因，入口点是启动项中的问题。

基于YOLOv8深度学习的智慧农业柑橘病害识别检测系统(PyQt5界面+数据集+训练代码)柑橘病害的早期识别对于提高果园的管理效率和病害控制至关重要。柑橘病害不仅影响果实质量和产量，还会给农业经济带来巨大的损失。传统的病害检测方法通常依赖人工检测，不仅耗时费力，且容易受到环境和人眼疲劳等因素的影响，导致检测准确率不足。因此，基于计算机视觉和深度学习技术的自动化病害识别系统成为近年来研究的热点。

基于YOLOv8深度学习的无人机视角军事打击目标检测系统研究与实现(PyQt5界面+数据集+训练代码)随着无人机技术的迅速发展及其在军事领域的广泛应用，精准目标检测逐渐成为现代战场中提升打击效能和战术决策的关键技术之一。无人机因其灵活性、机动性和高效性，已经成为现代战争中不可或缺的侦察与打击工具。在复杂多变的战场环境中，及时、准确地识别关键目标，尤其是敌方作战人员、装甲车辆和重要军事设施，能够显著提高战场决策的精确性与打击的有效性。然而，传统的图像识别与目标检测手段在面对动态、多变且复杂的战场场景时，往往存在实时性不足、准确率较低等问题，难以满足现代军事打击的高要求。

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YOLOv11 C++ TensorRTYOLOv11 C++ TensorRT项目是一个用C++实现并使用NVIDIA TensorRT进行优化的高性能对象检测解决方案。该项目利用 YOLOv11 模型提供快速准确的对象检测，并利用 TensorRT 最大限度地提高推理效率和性能。

丹摩征文活动｜丹摩智算平台下的YoloV8模型训练与测试实践类别如下：运行完成后就得到了 yolov8 格式的数据集。直接执行命令pip install ultralytics，如果你打算修改模型，或者二次创新，不建议使用安装命令安装。

今天炼丹了吗

YOLOv11融合针对小目标FFCA-YOPLO中的FEM模块及相关改进思路论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10423050代码链接：yemu1138178251/FFCA-YOLO (github.com)

基于YOLOv8深度学习的公共卫生防护口罩佩戴检测系统(PyQt5界面+数据集+训练代码)在全球公共卫生事件频发的背景下，防护口罩佩戴检测成为保障公众健康和控制病毒传播的重要手段之一。特别是在人员密集的公共场所，例如医院、学校、公共交通工具等地，口罩的正确佩戴对降低病毒传播风险、保护易感人群、遏制疫情扩散有着至关重要的作用。基于此，如何实现高效、准确的口罩佩戴检测，不仅能够帮助公共卫生管理者实时掌握防疫措施的落实情况，还为未来公共卫生安全体系的智能化奠定了基础。

基于YOLOv8深度学习的智慧城市管理井盖状态检测系统(PyQt5界面+数据集+训练代码)本研究设计并实现了一种基于YOLOv8深度学习的智慧城市管理井盖状态检测系统，旨在提高城市井盖管理的效率与安全性，减少因井盖缺失或损坏而可能带来的安全隐患。井盖作为城市基础设施的重要组成部分，其状态直接关系到行人和车辆的安全。传统的井盖管理依赖人工巡查和定期维护，耗费大量人力和时间，且难以实现实时监控。为此，本研究提出了一种自动化、智能化的井盖状态检测方法，以期大幅提升井盖管理的自动化水平。