目标检测

【图像算法 - 21】慧眼识虫：基于深度学习与OpenCV的农田害虫智能识别系统在现代农业生产中，病虫害是影响作物产量和品质的关键因素之一。传统的害虫识别依赖人工巡查，效率低、成本高且易出错。本文将介绍如何利用深度学习与OpenCV构建一套高效的农田害虫智能识别系统。该系统能够自动识别10类常见农业害虫，包括行军虫（army worm）、豆芫菁（legume blister beetle）、红蜘蛛（red spider）、稻瘿蚊（rice gall midge）、稻纵卷叶螟（rice leaf roller）、稻飞虱（rice leafhopper）、稻水象甲（rice water

基于深度学习CenterPoint的3D目标检测部署实战硬件：英伟达 Jetson AGX环境：ubuntu 20.04解决EasyInstallDeprecationWarning: easy_install command is deprecated.

AAAI爆款：目标检测新范式，模块化设计封神之作本文选自gongzhonghao【图灵学术SCI论文辅导】关注我们，掌握更多顶会顶刊发文资讯今天，为大家推荐一个兼具前沿性与实用价值的研究方向：目标检测。

Coovally AI模型快速验证

SOD-YOLO：基于YOLO的无人机图像小目标检测增强方法【导读】本文提出 DC-AE 1.5 框架，通过引入结构化隐空间和增强扩散训练两大关键技术，在保持高生成质量的同时，大幅加快扩散模型收敛速度，并显著提升高分辨率生成效率。实验表明，该方法在 ImageNet 等数据集上实现了更快训练吞吐率与更优图像质量的双重突破。>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦

【CV 目标检测】Fast RCNN模型①——与R-CNN区别相比于R-CNN，Fast RCNN模型主要在以下三个方面进行了改进：

《量子雷达》第4章量子雷达的检测与估计预习2025.8.14本章解决量子雷达两大核心问题：Helstrom界限量子二元假设检验的最小错误概率： P err = 1 2 ( 1 − 1 − ∣ ⟨ ψ 0 ∣ ψ 1 ⟩ ∣ 2 ) P_{\text{err}} = \frac{1}{2} \left( 1 - \sqrt{1 - |\langle \psi_0 \vert \psi_1 \rangle|^2} \right) Perr=21(1−1−∣⟨ψ0∣ψ1⟩∣2 ) 当 ∣ ψ 0 ⟩ |\psi_0\rangle ∣ψ0⟩与 ∣ ψ 1 ⟩ |\psi

基于多分类的工业异常声检测及应用摘要随着工业4.0的快速发展，工业设备的智能化监测与维护成为保障生产安全与效率的关键环节。工业异常声检测作为一种非侵入式、实时性强的监测手段，能够有效识别设备运行中的潜在故障，具有重要的应用价值。本文提出了一种基于多分类的工业异常声检测方法，并结合SpringBoot、Vue框架以及讯飞大模型技术，构建了一套完整的工业异常声检测与应用系统。

老艾的AI世界

AI去、穿、换装软件下载，无内容限制，偷偷收藏Zephyr是一款多模态图像编辑工具，具备强大的上下文理解能力，支持通过文本指令对现有图像进行智能修改，该工具拥有120亿参数，能够在消费级硬件上运行，并提供媲美专有工具的图像编辑质量

AI视频监控：重构安防行业智能化新生态当安防行业陷入 “硬件内卷” 的困局——传统摄像头堆砌难以应对碎片化需求，单一算法无法适配多元场景，以AI视频监控技术与算法识别能力，为行业升级提供了破局之道。从被动录像到主动预警，从通用监控到场景定制推动安防从 “看得见” 向 “看得懂、能预警、会决策” 跨越式发展。

钓了猫的鱼儿

无人机航拍数据集|第14期无人机水体污染目标检测YOLO数据集3000张yolov11/yolov8/yolov5可训练无人机水体污染目标检测YOLO数据集

CV 医学影像分类、分割、目标检测，之【血细胞分类】项目拆解数据可以在百度飞桨搜索医学影像分类数据集。主解法：卷积神经网络图像分类问题特征：多类别图像分类问题，需要从血细胞图像中识别4种不同类型

VLMs开发——基于Qwen2.5-VL 实现视觉语言模型在目标检测中的层级结构与实现方法目标检测作为计算机视觉领域的核心任务，传统方法依赖于 YOLO 等视觉模型对预定义类别进行位置预测。然而，此类方法受限于预训练类别体系，难以实现灵活的视觉交互。视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs）的问世打破了这一局限，其具备跨模态理解能力，能够实现图像与自然语言的双向交互，为目标检测领域带来范式革新。本文系统探讨基于 VLM 的目标检测技术，重点研究 Qwen2.5-VL 模型的技术特性与应用方法。

CV 医学影像分类、分割、目标检测，之【肝脏分割】项目拆解问1：为什么要导入torch？答1：PyTorch是深度学习框架，提供张量运算和自动求导功能。问2：什么是张量？答2：多维数组，是神经网络中数据的基本表示形式。

CV 医学影像分类、分割、目标检测，之【腹腔多器官语义分割】项目拆解问1：为什么要导入os？答1：os是操作系统接口模块，用来与文件系统交互。问2：文件系统交互具体指什么？答2：读取文件路径、列出目录内容、检查文件是否存在等操作。

飞翔的佩奇

【完整源码+数据集+部署教程】武器目标检测系统源码和数据集：改进yolo11-AggregatedAtt研究背景与意义随着科技的迅猛发展，武器系统的检测与识别在军事和安全领域中变得愈发重要。传统的武器目标检测方法往往依赖于人工识别和经验判断，效率低下且容易受到人为因素的影响。因此，基于深度学习的自动化检测系统应运而生，成为提升武器目标识别精度和效率的关键技术之一。YOLO（You Only Look Once）系列模型以其快速和高效的特性，成为目标检测领域的热门选择。特别是YOLOv11的改进版本，凭借其在实时检测中的卓越表现，展现出在复杂环境中识别武器目标的潜力。

CV 医学影像分类、分割、目标检测，之【皮肤病分类】项目拆解目标：构建一个基于深度学习的皮肤病分类系统，能够自动识别8种皮肤病类型（黑色素瘤、黑素细胞痣、基底细胞癌、光化性角化病、良性角化病、皮肤纤维瘤、血管病变、鳞状细胞癌）

城市路口识别准确率↑31%！陌讯时空建模算法在交通拥堵识别中的突破据《2024中国城市交通报告》统计，早高峰时段城市核心路口的车辆密度检测准确率不足68%。在交通拥堵识别场景中，传统算法面临三大挑战：

YOLOv6深度解析：实时目标检测的新突破在计算机视觉领域，目标检测一直是最具挑战性的任务之一。如何在保证检测精度的同时实现实时推理，是工业界和学术界共同关注的核心问题。美团团队推出的YOLOv6在这一平衡点上取得了重大突破，不仅在COCO数据集上刷新了最先进的精度记录，更在推理速度上实现了显著提升，为实时应用场景提供了强有力的技术支撑。

【CV 目标检测】①——目标检测概述目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标，并确定它们的类别（分类任务）和位置（回归任务）

钓了猫的鱼儿

无人机航拍数据集|第9期无人机风力电机表面损伤目标检测YOLO数据集2995张yolov11/yolov8/yolov5可训练无人机风力电机表面损伤目标检测YOLO数据集