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改进YOLOv8-seg-act__鸡只计数检测实战本数据集为鸡只计数检测数据集，包含5303张图像，所有图像均以YOLOv8格式标注，专注于鸡只目标的识别与计数。数据集由qunshankj用户提供并遵循CC BY 4.0许可证授权。图像采集于家禽养殖场环境，主要展示了鸡舍内部场景，包括金属网格地面、蓝色垫料、黄色食槽等典型养殖设施。每张图像中的鸡只均通过红色矩形框进行标注，并配有"chicken"文字标签，清晰标识出个体位置。数据集在预处理阶段采用了自动像素方向调整（剥离EXIF方向信息）和统一缩放至640x640像素（保持宽高比，添加白色边缘）的处理，

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mult_yolov5_post_copy.c_cursor_0205#include "mult_yolov5_post_copy.h"static void swap_bbox(ttevxYoloV5BBox *a, ttevxYoloV5BBox *b);

王锋(oxwangfeng)

YOLOWorld 实现开集障碍物检测目的：如何做障碍物模型。开集障碍物模型开集障碍物模型 (Open-Set Obstacle Model)，核心是让感知系统既能识别训练时见过的已知障碍物 (如车、人、锥桶)，也能检测 / 告警训练时未定义的未知障碍物 (如掉落的纸箱、翻倒的共享单车、破损井盖)，本质是分布外检测 (OOD) 与开放世界感知问题。

02-YOLO-v8-v9-v10工程差异对比在真实项目里，版本差异往往不是“论文上的小改动”，而是会直接影响工程交付。最常见的是训练脚本不通用：同样的数据集和超参，v8 能跑，v9/v10 可能直接报错或指标波动大。其次是推理接口不一致：导出格式、输入输出张量名称、后处理入口发生变化，导致线上集成反复改动。第三类是性能预期不匹配：同样的显卡与 batch，v10 可能更快但精度略变，v9 可能更准但速度略慢。最后是复现困难：不同版本的默认增强、损失函数与后处理策略不完全一致，导致“配置看起来一样，结果却不一样”。

数字识别与检测_YOLOv3_C3k2改进模型解析🔥 数字识别与检测是计算机视觉领域的重要研究方向，而YOLO系列算法更是目标检测领域的明星模型！今天我要给大家分享的是基于YOLOv3的C3k2改进模型，这个模型在保持高精度的同时，大幅提升了推理速度，简直是👍！传统的YOLOv3虽然效果不错，但在处理复杂场景时仍然存在一些问题，比如小目标检测效果不佳、计算量大等。而我们的C3k2改进模型通过引入创新的模块设计，完美解决了这些问题！🚀

RuntimeError: Dataset ‘/data.yaml‘ error ❌ ‘_lz遇到一个yolov8运行时错误，提示数据集文件 /data.yaml加载失败，具体原因为 ‘_lzma.LZMADecompressor’ object has no attribute ‘needs_input’。这通常表明系统中用于解压缩的 LZMA 库（常见于处理 .xz或 .lzma压缩格式）存在版本兼容性问题或内部损坏，可能是由于 Python 的 lzma模块与底层 C 库不匹配，或相关依赖库（如 backports.lzma）未正确安装所致，导致在读取可能经过压缩的数据集文件时无法正常初始化

我希望做的是识别身份证正反面，我需要标注多少张图片？目录一、先给你结论（直接可用）👉 YOLO 标注数量建议二、你只需要标注什么？✅ 只标 1 类标注内容

YOLOv8-MAN-Faster电容器缺陷检测：七类组件识别与分类系统🔍 电容器作为电子设备中的关键元件，其质量直接影响整个系统的稳定性和寿命。传统的电容器检测方法依赖人工目视检查，不仅效率低下，而且容易受主观因素影响。今天，我要给大家介绍一个基于YOLOv8-MAN-Faster框架的电容器缺陷检测系统，它能够准确识别电容器的七类组件并进行分类！💪

YOLO-IOD：面向实时增量目标检测张世洲¹，吕学强¹，邢英慧¹*，吴启瑞¹，徐迪²，赵晨¹，张艳宁¹ ¹西北工业大学，中国 ²华为，中国 https://arxiv.org/pdf/2512.22973

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YOLOv8-BiFPN鸟巢目标检测与识别实战教程大家好！👋 今天我要给大家带来一个超实用的YOLOv8-BiFPN鸟巢目标检测与识别实战教程！🔥 鸟巢检测听起来是不是很酷？想象一下，我们用计算机视觉技术来识别和分析鸟类筑巢的位置和行为，这对于生态保护、鸟类研究都有着非常重要的意义！😉

基于YOLOv8和MAFPN的骆驼目标检测系统实现骆驼作为一种具有重要经济价值和生态价值的家畜，在许多国家和地区特别是干旱和半干旱地区扮演着至关重要的角色。🐪 骆驼不仅是当地居民的重要食物来源，还提供运输、劳役等多种服务，被誉为"沙漠之舟"。随着骆驼养殖业的不断发展，骆驼的健康状况监测、疾病防控以及个体识别等问题日益凸显。

YOLOv8_HSPAN_机器人视觉系统中的球体目标检测与追踪_1在机器人视觉系统中，球体目标的检测与追踪是一项关键技术，它为机器人提供了环境感知和交互能力。本文将详细介绍基于YOLOv8和HSPAN算法的球体目标检测与追踪系统，从算法原理到实际应用，全方位解析这一视觉技术的实现过程。

基于 YOLO11 的智能行人摔倒检测系统1. 项目背景随着人口老龄化趋势加剧，老年人跌倒已成为一个严重的社会问题。据统计，跌倒是65岁以上老年人意外伤害的首要原因。为及时发现和响应摔倒事件，本博主开发了这套基于深度学习的智能检测系统。本系统采用最新的 YOLO11 目标检测模型，结合 Electron 桌面应用框架和 FastAPI 后端服务，实现了对图像和视频中行人摔倒行为的实时检测与分析。

【工业视觉检测】基于YOLOv8的皮带输送机关键部件检测与识别系统完整实现在工业生产中，皮带输送机作为物料运输的核心设备，其关键部件的完好性直接关系到整个生产线的安全运行。想象一下，如果输送带接头突然断裂，或者滚筒轴承出现磨损，轻则导致生产线停工，重则可能引发安全事故。这种场景下，传统的人工巡检方式不仅效率低下，而且容易漏检，简直就是"大海捞针"。

水下红色目标检测与定位实战：基于改进YOLOv8-Seg-GoldYOLO的实现【 ]目标检测专栏收录该内容 ]( “目标检测”)10 篇文章订阅专栏为了训练和评估我们的模型，我们构建了一个水下红色目标数据集，包含5000张图像，涵盖不同水深、光照条件和水质环境。数据集中的目标包括红色标志物、红色生物、红色设备等，尺寸从10×10像素到200×200像素不等。

【实战案例】基于YOLOv8的亚洲107种鸟类图像分类与目标检测系统_2鸟类识别是计算机视觉领域中的一个重要应用，对于生态研究、生物多样性保护以及智能监控具有重要意义。本项目基于YOLOv8算法构建了一个能够识别亚洲地区107种鸟类的图像分类与目标检测系统。该系统不仅能够准确识别鸟类的种类，还能精确定位鸟所在的位置，为相关研究提供了强有力的技术支持。

蛤蜊生存状态分类识别 _ 基于YOLOv10n的海洋生物检测与分类_1该数据集为蛤蜊生存状态分类识别数据集，采用YOLOv8格式进行标注，共包含27张图像，每张图像尺寸均为640×66像素，经过了自动方向调整和拉伸处理，但未应用图像增强技术。数据集包含两个类别：‘living’（活体蛤蜊）和’nonliving’（非活体蛤蜊），可用于训练和评估目标检测模型以区分蛤蜊的生存状态。数据集采用CC BY 4.0许可证授权，由qunshankj平台用户提供，并通过该平台于2025年6月10日导出。数据集被划分为训练集、验证集和测试集三部分，适用于计算机视觉领域的目标检测模型训练与评

面部表情识别与分类_YOLOv10n与MobileNetV4融合方案详解2025年，面部表情识别技术已经广泛应用于人机交互、情感计算、智能监控等领域。随着深度学习技术的不断发展，实时、高效的表情识别系统成为研究热点。本文将详细介绍一种基于YOLOv10n与MobileNetV4融合的面部表情识别与分类方案，该方案结合了目标检测的高效性与轻量级网络的快速推理能力，实现了在边缘设备上的实时表情识别。

贝类海产品物种识别与分类_---_基于YOLOv10n与特征金字塔共享卷积的改进方法本数据集名为mollusk，版本为v2，于2024年2月11日创建并发布，采用CC BY 4.0许可证授权。该数据集通过qunshankj平台导出，主要应用于贝类海产品的计算机视觉识别与分类任务。数据集共包含329张图像，所有图像均已进行预处理，包括自动调整像素方向（剥离EXIF方向信息）以及将图像尺寸拉伸至640x640像素。为增强数据集的多样性，每张源图像通过添加椒盐噪声（应用于1.45%的像素）生成了三个版本，同时边界框还应用了-15到+15度的随机旋转变换。数据集采用YOLOv8格式标注，包含6个

Coding茶水间

基于深度学习的狗品种检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)基于深度学习的狗品种检测系统目录视频演示1. 前言2. 项目演示2.1 用户登录界面2.2 新用户注册