目标检测

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。

使用PyTorch实现目标检测边界框转换与可视化在目标检测任务中，边界框（Bounding Box）的坐标表示与转换是核心基础操作。本文将演示如何：实现边界框的两种表示形式（角点坐标 vs 中心坐标）之间的转换

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。

探索在视频深度伪造中的细微的表情变化或对特定面部特征的小改动检测方法2019 年，美国众议院议长南希·佩洛西成为了一次针对性的、技术含量相对较低的“深度伪造”式攻击的目标。真实的佩洛西视频被编辑，让她看起来像是喝醉了酒。这一不真实的事件在真相大白之前被分享了数百万次，而且在一些人没有关注后续报道的情况下，可能已经对她的政治资本造成了不可挽回的损害。

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。

Eavan努力努力再努力

[目标检测]2023ICCV：DiffusionDet: Diffusion Model for Object Detection作者：Shoufa Chen, Peize Sun, Yibing Song, Ping Luo论文：https://arxiv.org/pdf/2211.09788v2

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

计算机视觉——深度学习图像处理中目标检测平均精度均值（mAP）与其他常用评估指标平均精度均值（mAP）是目标检测领域中最为流行且复杂的重要评估指标之一。它广泛用于综合总结目标检测器的性能。许多目标检测模型会输出类似以下的参数结果：

[环境配置] 2. 依赖库安装本文档详细介绍深度学习项目所需的核心依赖库安装过程，包括 CUDA、PyTorch 等组件的安装和配置。

James. 常德 student

CV - 目标检测目标检测和图片分类的区别：目的：图像分类的目的是识别出图像中主要物体的类别。它试图回答“图像是什么？”的问题。输出：通常输出是一个标签或一组概率值，表示图像属于各个预定义类别的可能性。例如，对于一张包含猫的图片，分类器可能会输出“猫”这个标签。应用场景：适用于只需要了解图像整体内容的场景，如识别照片中的动物种类、区分不同的风景类型等。

深度学习lover

＜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

RK3588芯片NPU的使用：Windows11 Docker中运行MobileNet模型以及部署到开发板进行目标检测本文将在RKNN Docker环境（见本系列的第二篇文章）中练习MobileNet图像分类示例，并通过adb工具部署到RK3588开发板。 MobileNet简介请参考上一篇文章。

牙牙要健康

【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。

Coovally AI模型快速验证

GPT-4o从语义分割到深度图生成，大模型狂潮下的计算机视觉：技术进步≠替代危机随着上周，GPT-4o原生多模态图像生成功能的推出，更多玩法也被开发出来。一夜之间，GPT-4o原生多模态能力的释放，让图像生成、语义分割、深度图构建这些曾需要专业工具链支持的复杂任务，变成了普通人输入一句话就能实现的"视觉魔术"。

计算机视觉——为什么 mAP 是目标检测的黄金标准在目标检测领域，有一个指标被广泛认为是衡量模型性能的“黄金标准”，它就是 mAP（Mean Average Precision，平均精确率均值）。如果你曾经接触过目标检测模型（如 YOLO、Faster R-CNN 或 SSD），那么你一定听说过 mAP。但你是否真正理解 mAP 背后的含义？为什么研究人员如此信赖它？[email protected] 和 [email protected] 又有什么区别？本文将为你揭开 mAP 的神秘面纱。

怎么全是重名

OFP--2018事实证明，从单眼图像中检测3D物体是一项极具挑战性的任务，目前领先的系统的性能甚至还达不到基于激光雷达的同类系统的10%。对这种性能差距的一种解释是，现有的系统完全受基于透视图像的表示的支配，其中物体的外观和规模随着深度和有意义的距离而急剧变化，很难推断。在这项工作中，我们认为对3D世界进行推理的能力是3D物体检测任务的基本要素。为此**，我们引入了正交特征变换，它使我们能够通过将基于图像的特征映射到正交三维空间来逃避图像域**。这使我们能够在一个尺度一致且物体之间的距离有意义的领域中，对场景的空间配置进

【YOLO系列（V5-V12）通用数据集-火灾烟雾检测数据集】YOLO格式的火灾烟雾检测数据集，适用于YOLOv5-v11所有版本，可以用于本科毕设、发paper、做课设等等，有需要的在这里获取：