目标检测

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YOLOv11安卓目标检测App完整开发指南开发一款基于YOLOv11的安卓移动端目标检测应用，实现：采用MVVM（Model-View-ViewModel）架构模式：

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YOLO算法原理详解系列第002期-YOLOv2 算法原理详解YOLOv2（You Only Look Once v2）是 Joseph Redmon 团队在 2017 年对 YOLOv1 的升级版本，核心目标是在保持实时检测速度的基础上，大幅提升检测精度。YOLOv2 针对 YOLOv1 的核心缺陷（小目标检测差、边界框预测粗糙、泛化能力有限）提出了多项关键改进，同时引入了“Anchor Box（锚点框）”等经典设计，奠定了 YOLO 系列“速度与精度平衡”的核心优势。其原理可从“核心改进思路”“网络结构（Darknet-19）”“关键技术设计”“检测流程”“损失

YOLO入门教程（番外）：目标检测的一阶段学习方法看的我云里雾里！！！前面章节深入细致地讲解了R-CNN系列的目标检测方法。在R-CNN系列中，目标检测通过两个阶段完成：

YOLO算法原理详解系列第007期-YOLOv7 算法原理详解YOLOv7 是 Alexey Bochkovskiy（YOLOv4 作者）与 Chien-Yao Wang 团队在 2022 年发布的 YOLO 系列旗舰版，核心定位是**“通用场景下的高精度实时目标检测算法”**。其设计目标是突破 YOLOv5/v6 在“高精度与高速度平衡”上的局限，通过“架构创新、训练策略优化、动态模型设计”，在 COCO 数据集上实现“超越两阶段算法（如 Faster R-CNN）的精度”，同时保持单阶段算法的实时性。YOLOv7 并非对前代的简单迭代，而是提出了“扩展高效网络（

基于「YOLO目标检测 + 多模态AI分析」的光伏板缺陷检测分析系统（vue+flask+模型训练+AI算法）基于「YOLO目标检测 + 多模态AI分析」的光伏板缺陷检测分析系统(vue+flask+数据集+模型训练)

图像分割：PyTorch从零开始实现SegFormer语义分割[1] Enze Xie, Wenhai Wang, Zhiding Yu, Anima Anandkumar, Jose M. Alvarez, Ping Luo. SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers. 2021 [2] https://github.com/NVlabs/SegFormer.git [3] https://github.com/bubbliiiing/seg

夏天是冰红茶

目标检测算法RT-DETR详解在目标检测领域，DETR开创了端到端检测的新范式，但其复杂的计算导致训练慢、推理延迟高，难以落地实时场景。百度推出的RT-DETR在保留DETR端到端优点的同时，实现了突破性的实时性能，所以我们有必要花点时间学习一下。

基于pyqt5实现的视频抽帧工具源码+项目说明用于目标检测图片采集这是一个专为视频优化和剪辑设计的高级抽帧工具。本工具结合多种图像处理与分析算法，能够智能地识别并去除冗余或相似的视频帧，显著优化动画的动态效果，或为动漫 AMV/MAD 创作者提供更高效的补帧与素材处理方案。

【目标检测2025】https://www.ultralytics.com/yolo https://docs.ultralytics.com/zh/models/yolo26/#overview https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/docs/en/models/yolo26.md 动机 YOLO26旨在为边缘和低功耗设备提供一种实时物体检测解决方案。它通过简化模型架构，消除不必要的复杂性，并集成有针对性的创新技术，以实现更快、更轻、更易部署的模型。方法

目标检测:yolov7算法在RK3588上部署YOLOv7是YOLO（You Only Look Once）系列实时目标检测算法的重要里程碑，由WongKinYiu团队在2022年提出。作为单阶段目标检测器的杰出代表，YOLOv7在保持高速推理的同时，显著提升了检测精度，成为工业界和学术界广泛应用的先进模型。

面壁的熊猫

目标检测概述参考–>https://blog.csdn.net/qq_43328040/article/details/107977085

通信小呆呆

动态目标检测与跟踪：基于卡尔曼滤波的门限关联与可视化全流程本文系统讲解动态目标检测与跟踪的完整工程路径：从状态/量测建模、离散过程噪声标定、预测—门限—关联—更新的 KF 主循环，到一致性（NIS）与误差统计，并给出实验图与结果表格。脚本场景为2D 匀速目标，量测仅含位置，存在泊松杂波与探测漏检。

yoloVV11 SPPF篇 | 2024最新AIFI模块改进特征金字塔网络SPPF篇 | 2024最新AIFI模块改进特征金字塔网络RTDETR模型去替换SPPF,基于Transformer检测方法，他对特征更加深入，将RTDETR内现金模块融入到yolov11内，

夏雨不在低喃

YOLOv8目标检测融合RFLA提高小目标准确率前几天在研究提高小目标的识别准确率的方法，看到一篇文章是写的：RFLA (ReceptiveFieldLabelAssigner) ：基于高斯感受野的分配策略，考虑锚点的感受野特性然后我也没仔细阅读原理，直接搜能不能结合到YOLO里，看到了有相应的大牛做出来了，但是需要订阅收费对于白嫖党表示不能忍受，果断交给GPT，立即推！

MATLAB的CFAR（恒虚警率）图像目标检测参考代码 matlab CFAR实现 www.youwenfan.com/contentcsi/63286.html

RK3588芯片与板卡全面解析：旗舰级AIoT与边缘计算的核心RK3588是瑞芯微电子在2022年推出的旗舰级系统级芯片（SoC），定位高端人工智能物联网（AIoT）、边缘计算、ARM架构PC、多屏互动、NVR、高端平板等市场。它凭借卓越的综合性能、强大的AI算力和丰富的接口，迅速成为了高端嵌入式领域的明星产品。

计算机视觉 - 物体检测（二）单阶段：YOLO系列 + SSD目标检测是计算机视觉的基石。与上一讲复杂的两阶段范式（如R-CNN）不同，单阶段方法开启了“一眼检测”的新思路。它摒弃了独立的区域提议步骤，将任务简化为单次网络前向传播，在速度上取得压倒性优势。

YOLO通用无人机目标检测框架YOLO通用目标检测框架是一个模块化、可扩展的目标检测解决方案，基于YOLO系列算法构建。该框架支持快速替换数据集并进行模型训练，提供从数据准备到模型部署的完整工作流程。

【论文阅读 | WACV 2025 | MCOR：通过跨模态信息互补和余弦相似性通道重采样模块增强的多光谱目标检测】题目：Multispectral Object Detection Enhanced by Cross-modal Information Complementary and Cosine Similarity Channel Resampling Modules