目标跟踪

深挖 TBD 核心进阶点：深度学习匹配（目标关联的“智能指纹”）深挖 TBD 核心进阶点：深度学习匹配（目标关联的“智能指纹”）深度学习匹配」，是TBD 框架中目标关联环节的“天花板级方案” —— 它彻底解决了质心法、IOU 等传统关联方法“只看位置、不认长相”的致命缺陷，也是 DeepSORT、ByteTrack 等工业级追踪算法的核心竞争力。

前端摸鱼匠

YOLOv8 深入探索 Ultralytics CLI：一行命令搞定目标检测的魔法CLI（Command Line Interface，命令行界面）是一种通过文本命令与计算机程序交互的方式。与图形界面（GUI）相比，CLI具有高效、灵活、可自动化等特点。对于开发者和技术人员来说，熟练掌握CLI工具能够大大提高工作效率。

图像分割：目标检测、语义分割和实例分割内容来自：《深度学习与计算机视觉》如今，图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和目标追踪是计算机视觉的热门应用方向。其中，图像分类与目标检测是最基础的应用，在此基础上派生出了语义分割、实例分割和目标跟踪等相对高级的应用。

永远都不秃头的程序员(互关)

CANN ops-cv：CV专用算子库，赋能NPU端图像处理与目标检测加速CANN生态下的ops-cv是面向图像处理、目标检测的专用算子库，核心实现计算机视觉任务在NPU上的硬件级加速计算，也是CV模型落地NPU的核心底层组件。该仓库以C++为主要开发语言（占比78.74%），辅以CMake、Shell、Python等完成工程构建与轻量调用，封装了图像预处理、目标检测后处理等高频CV算子，并针对NPU架构做并行计算优化，让CV任务在NPU上的执行效率大幅提升，适配YOLO、Faster R-CNN等主流检测模型与各类图像处理应用的NPU部署。

永远都不秃头的程序员(互关)

CANN ops-cv：NPU端CV专用算子库，图像处理与目标检测加速核心CANN生态下的ops-cv是专为图像处理、目标检测打造的NPU硬件优化算子库，核心实现计算机视觉网络在NPU上的高效加速计算，是CV模型落地Ascend NPU的核心底层组件。该仓库以C++为核心开发语言（占比78.74%），辅以CMake、Shell、Python完成工程构建与轻量调用，封装了CV任务全流程高频算子，针对NPU架构做并行计算优化，无需开发者手动适配硬件，大幅降低YOLO、Faster R-CNN等主流CV模型的NPU部署成本。

永远都不秃头的程序员(互关)

CANN ops-cv：计算机视觉专用算子库，赋能端侧 CV 任务高效落地计算机视觉任务（图像分类、目标检测等）的推理性能高度依赖专用算子优化，传统通用算子难以适配 CV 场景的并行计算需求。CANN 生态下的ops-cv仓库，是聚焦 CV 任务的高性能算子集合，封装了图像预处理、特征提取、后处理等核心算子，通过硬件并行优化，让端侧 CV 应用推理速度提升 2-5 倍。本文从核心能力、代码实现、集成示例维度，解读其实用价值。

通过多层次细粒度视觉-语言对齐增强开放词汇目标检测Tianyi Zhang * 明尼苏达大学 {zhan9167}@umn.edu Antoine Simoulin & Kai Li Meta Sana Lakdawala & Shiqing Yu & Arpit Mittal & Hongyu Fu {sanalakdawala,sqy,arpitmittal,hongyufu}@meta.com Yu Lin Meta {yulin0077}@meta.com https://arxiv.org/pdf/2602.00531v1

设备识别与定位_YOLO11目标检测算法应用研究在当今智能监控和自动化检测领域，设备识别与定位技术发挥着至关重要的作用。而YOLO系列算法作为目标检测领域的佼佼者，其最新版本YOLO11在精度和速度上都取得了显著提升。今天，我们就来深入探讨如何将YOLO11应用于设备识别与定位任务，实现高效准确的设备检测与位置信息获取。🔍

知识蒸馏大白话详解（适配YOLO/机器人轻量化场景）先给核心结论：知识蒸馏是模型轻量化的「老师教学生」思路，和剪枝、低秩近似（对原大模型直接改造/拆解）完全不同——它是用训练好的大模型（老师，准但慢），把学到的“深层知识”教给小模型（学生，轻但笨），让小模型在保持轻量、高速的同时，精度无限接近大模型，完美适配机器人端侧对「快+准」的双重需求。

PiscCode:用 MediaPipe 实现手势控制输入尝试之俄罗斯方块这是一次偏探索性质的实验：尝试用摄像头识别手势，并将其映射成真实键盘输入，用于简单游戏或交互控制。目标不是做完整产品，而是验证几个问题：

即插即用系列（代码实践）| TGRS 2025 GST-Net：残差注意力增强+空间与通道的双重过滤结合的红外小目标检测论文题目：GST-Net: Global Spatio-Temporal Detection Network for Infrared Small Objects in Complex Ground Scenarios

做人不要太理性

CANN ops-cv 算子库深度解析：图像处理与目标检测的硬件加速机制、异构存储管理与流水线优化ops-cv 算子库是 CANN 异构计算架构中专门针对计算机视觉（CV）任务设计的加速层。其核心价值在于实现图像预处理（如缩放、色彩转换）和复杂后处理（如 NMS、ROI Align）的全栈 NPU 化，从而彻底消除 Host-Device 间的数据传输瓶颈，并利用硬件的并行特性加速高复杂度、高访存密度的图像操作。

【赫兹威客】浩哥

农作物病虫害检测数据集分享及多版本YOLO模型训练验证在农业人工智能领域，农作物病虫害检测是保障农业生产、提升作物产量的重要研究方向。而高质量标注数据集作为模型训练的核心基础，往往是科研人员、学生开展相关研究时面临的首要痛点——自行采集图像、标注数据不仅耗时耗力，还难以保证数据的完整性和规范性。基于此，本文分享一套经过整理和验证的农作物病虫害检测数据集，并使用多版本YOLO模型完成训练与测试，为相关方向的研究、毕设及竞赛提供基础支撑和参考基线。

YOLO目标检测一千字解析yolo最初的摸样模型下载，数据集构建及模型训练代码yolo目标检测是计算机视觉避不开的一个强大模型，以其强大的可并行能力以及简单的结构甚至可以运用于实时检测。本文会从yolo的基本框架算法逻辑开始讲起，也就是yolov1，直至构建一个可以识别目标的模型项目。

从图像预处理到目标检测：Ops-CV 助力 CV 任务在昇腾 NPU 上高效运行计算机视觉（CV）是AI技术落地最广泛的场景之一，从智能驾驶的实时目标检测，到医疗影像的病灶分割，再到视频安防的行为分析，都离不开高效的视觉计算支撑。然而在端侧与边缘场景中，算力与内存的瓶颈往往让“实时性”成为奢望。昇腾CANN生态下的ops-cv计算机视觉库，正是为解决这一痛点而生——它是专门为昇腾NPU优化的视觉算子集合，通过硬件原生加速与算子深度优化，让图像预处理、目标检测等核心CV任务的效率得到质的提升。

探索 CANN Graph 引擎的计算图编译优化策略：深度技术解读在 AI 计算架构中，CANN (Compute Architecture for Neural Networks) 处于承上启下的核心地位。而作为 CANN 架构的“灵魂”，graph 仓库承载了计算图的定义、解析、优化及序列化等关键任务。

CANN加速3D目标检测推理：点云处理与特征金字塔优化3D目标检测是计算机视觉中的重要任务，旨在从3D数据（如点云）中检测和定位物体。与2D目标检测相比，3D目标检测需要处理额外的空间维度，计算复杂度更高，对推理性能提出了更大挑战。3D目标检测在自动驾驶、机器人导航、AR/VR等领域有着广泛的应用。CANN针对3D目标检测推理推出了全面的优化方案，通过点云处理优化、特征金字塔优化和后处理加速，显著提升了3D目标检测的性能和精度。

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！🚀

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

目标检测咖啡果实成熟度检测：RetinaNet-X101模型实现咖啡果实成熟度检测是现代农业智能化的重要环节，准确识别咖啡果实的成熟状态对于提高咖啡品质和产量至关重要。今天，我要分享的是如何使用RetinaNet-X101模型实现咖啡果实成熟度的智能检测！🚀🍒