目标跟踪

高效！YOLO+SAM 目标检测与图像分割融合实战在计算机视觉领域，目标检测与图像分割是两大核心任务 —— 前者聚焦于图像中目标的精准定位，后者则致力于对目标轮廓进行精细化勾勒。YOLO（YouOnly Look Once）凭借其卓越的实时性，成为目标检测领域的标杆模型；而 Meta 推出的 SAM（Segment AnythingModel），更是图像分割赛道的利器。二者的强强联合，能够让 “检测 + 分割” 的全流程效率实现质的飞跃。本文将从零拆解两者的融合逻辑，通过“YOLO 目标检测 + SAM 精准分割” 的技术路径，助力大家快速掌握这一高效实

基于YOLOv8的激光点检测系统实现与优化数据预处理的效果直接影响模型的训练速度和最终性能。在实际应用中，我们需要根据激光点的成像特点和环境条件，灵活选择和调整预处理策略。对于高斯滤波，我们需要合理设置滤波核的大小和标准差，既要有效去噪，又要避免过度平滑导致激光点边缘信息丢失。CLAHE算法的参数设置同样需要根据图像特点进行调整，通常将clip limit设置为2.0-4.0，tile grid size设置为8×8或16×16，以获得最佳的对比度增强效果。

ARConv：用于遥感全色锐化的自适应矩形卷积https://arxiv.org/pdf/2503.00467 近年来，基于卷积神经网络（CNN）的遥感全色锐化技术在图像质量提升方面取得了显著进展。然而，这些方法中传统的卷积模块存在两个关键缺陷。首先，卷积操作中的采样位置被限制在一个固定的方形窗口内。其次，采样点的数量是预设且固定不变的。鉴于遥感图像中物体尺寸的多样性，这些僵化的参数导致特征提取效果欠佳。为了克服这些限制，我们提出了一种创新的卷积模块——自适应矩形卷积（ARConv）。ARConv 能够自适应地学习卷积核的高度和宽度，并根据学习到的尺

【YOLO数据集】船舶检测随着全球海洋经济的蓬勃发展与航运业年均 5.7% 的稳定增长，船舶作为海上运输核心载体，其数量与种类持续扩容，对船舶实时检测、识别的精准性与时效性提出了更高要求，该技术已成为保障海上交通安全、海洋资源管理、海岸线安防及军事防御部署的关键支撑。然而传统船舶检测依赖人工目视观察或雷达系统，存在显著瓶颈：复杂海况下光学传感器识别率骤降至 68%，易引发漏检风险；雷达系统处理时延≥3 秒，难以满足实时避障等应急需求，且单套高精度雷达成本超 200 万美元，规模化部署受限。同时，海上船舶在遥感图像中常呈现任意方向排

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【经典论文解读】YOLACT: Real-time Instance Segmentation（YOLOv5、YOLOv8实例分割的基础）领域定位： YOLACT 属于 Instance Segmentation（实例分割）领域，即：不仅要检测出图像中每个目标的类别和位置（像目标检测那样画框），还要精确分割出每个目标的像素级轮廓（像语义分割那样上色，但要区分开同一类的多个个体）。

YOLOV8与CGAFusion融合实现建筑工人头部安全装备检测该数据集名为hardhat.v2，专注于建筑工人头部安全装备的检测任务，于2022年5月13日创建并发布。数据集采用CC BY 4.0许可证授权，由qunshankj平台用户提供。该数据集共包含3907张图像，所有图像均以YOLOv8格式进行标注，包含两个类别：‘head’（头部）和’helmet’（安全帽）。在数据预处理方面，每张图像都经过了自动方向调整（包含EXIF方向信息剥离）并被拉伸调整为416x416像素的分辨率。值得注意的是，数据集构建过程中未应用任何图像增强技术。数据集按照训练集、验证集和测

物流场景中的人员与设备目标检测-YOLOV8无NMS改进方案详解物流场景中的目标检测是现代智能物流系统的重要组成部分。无论是仓库内的货物管理，还是配送中心的人员调度，准确识别人员与设备都至关重要。YOLOV8作为当前最先进的目标检测模型之一，在物流场景中展现出优异的性能。然而，传统的YOLOV8在处理密集目标时，NMS（非极大值抑制）步骤往往成为性能瓶颈。本文将详细介绍一种无NMS的改进方案，显著提升物流场景中的人员与设备检测效率。

【2026课题推荐】基于累计概率方法匹配轨迹的飞行目标轨迹定位，附MATLAB代码的演示效果本文给出当前前沿研究的课题推荐，基于大量的数据整合、识别、归纳和一些个人的想法。试图在导航、定位的方向研究中提供有价值的研究问题，为项目选题奠定基础。个人观点，仅供参考，也欢迎大家共同讨论。

采用梯度下降法优化波形的自相关特性雷达发射波形的自相关特性越好，越能够形成良好的主瓣增益，越低的旁瓣电平，主瓣增益能够使得检测性能提升。 ISL，积分旁瓣电平，ISL，英文全称为intergral sidelobe level，是衡量波形自相关函数旁瓣水平得指标。优化ISL主要有以下几点原因：

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目标检测系列之YOLOv11——v8模型的继续改进前言：YOLOv11是ultralytics公司的又一力作，YOLOv11版本是在v8的基础上继续更新，但是变化并不是非常大，主要是在网络模块上进行更新，例如C2F模块更新变为C3K2，引入了注意力机制层，以及检测头的轻量化。v11版本在速度、精度都表现出强大的特性，是ultralytics最强大的版本之一。作为YOLO系列的迭代升级款，YOLOv11并未追求颠覆性的架构重构，而是通过对核心模块的精细化优化，实现了“轻量不减质、高效更精准”的目标。对于开发者和工业落地场景而言，这种迭代模式不仅降低了迁移适

乐迪信息：目标检测算法+AI摄像机：煤矿全场景识别方案一：煤矿安全监控的现状与技术瓶颈当前，多数煤矿已在重点区域部署了视频监控系统，但普遍存在“看得见、看不懂”的问题。摄像头产生海量视频流，但有效信息的提取极度依赖监控人员长时间、不间断的注意力。人员疲劳、注意力分散等因素导致漏报、误报频发。此外，井下环境光照不均、粉尘干扰、设备遮挡、背景复杂，对视觉分析的准确性构成巨大挑战。

基于YOLO11的轨道交通车站客流密度实时监测与拥挤预警系统(数据集+UI界面+训练代码+数据分析)要：随着城市轨道交通客流量的不断增加，车站内的拥挤状况已成为影响乘客安全和出行体验的关键因素。为了实现对车站内客流密度的实时监控与拥挤预警，本研究提出了一种基于YOLO11目标检测模型的智能监测系统。该系统通过对车站监控视频进行实时处理，采用YOLO11模型对车站内的乘客进行精确识别与计数，并计算每个区域的客流密度。

电商API_18007905247

深度解析以图搜索商品API：技术原理、接口设计与实践优化在电商数字化转型加速的当下，以图搜索商品（以下简称“图搜商品”）已从可选的增值功能升级为核心用户体验模块。无论是C端用户“拍图找同款”的即时需求，还是B端商家“批量比价、货源匹配”的运营需求，图搜商品API都成为连接图像信息与商业价值的关键桥梁。本文将从技术底层逻辑出发，系统拆解图搜商品API的核心架构、接口设计规范、调用实践与性能优化策略，为开发者提供全链路技术参考。

机器学习--SVMSVM（支持向量机，Support Vector Machine）是一种经典的监督学习算法，主要用于分类和回归任务，特别擅长解决小样本、非线性、高维度的分类问题。

深度任意全景：用于全景深度估计的基础模型https://arxiv.org/pdf/2512.16913 在本工作中，我们提出了一个泛化于不同场景距离的全景度量深度基础模型。我们从数据构建和框架设计的角度探索了数据闭环范式。我们通过结合公开数据集、来自我们UE5模拟器的高质量合成数据、文本到图像模型以及来自网络的真实全景图像，收集了一个大规模数据集。为了减少室内/室外和合成/真实数据之间的域差距，我们引入了一个三阶段伪标签生成流水线，为未标注图像生成可靠的真实标签。对于模型，我们采用DINOv3-Large作为主干网络，因其强大的预训练泛化能力

医学生图像分割的测试时生成增强方法文献速递-医疗影像分割与目标检测最新技术2025.12.26这篇文章发表于《Medical Image Analysis》期刊（2026 年第 109 卷），由南京理工大学、帝国理工学院等机构学者联合撰写，聚焦医学图像分割的测试时增强优化，提出一种基于生成模型的测试时生成增强方法 TTGA。

农田植被目标检测数据标注与模型训练总结3本周核心工作聚焦农田植被目标检测图片标注任务。农田植被目标检测是智慧农业发展的关键技术支撑，其数据质量直接决定后续模型应用效果，而精准的图片标注是构建高质量数据集的核心环节。本次工作通过规范的标注流程，完成了农田植被相关图片的标注与质量校验，为后续目标检测模型训练奠定了坚实的数据基础。现将本周图片标注工作详细综述如下：

YOLO11 与 Wan2.2‑I2V‑A14B 正式上线 AtomGit AI：开启视觉感知与动态生成新纪元！YOLO11 作为最新一代目标检测模型，擅长实时识别复杂场景中的多种对象，同时具备优秀的泛化能力和高效推理表现。

自训练yolo模型自主学习性能持续提升思路目前要让 YOLOv8 模型实现“自主学习、越用越聪明” 的能力，本质上是要在其基础上引入持续学习（Continual Learning）和自监督/弱监督学习机制，并构建一个闭环反馈系统。尽管 YOLOv8 本身是一个静态的、监督式的目标检测模型，但通过系统级设计，可以赋予它“自主进化”的能力。

心血管造影图像目标检测_YOLO11-CSFCN模型实现与优化_1🔍 心血管疾病是全球范围内导致死亡的主要原因之一，早期诊断和治疗对提高患者生存率至关重要。心血管造影图像作为诊断的重要依据，其自动分析成为医学影像处理的研究热点。本文将介绍如何结合YOLOv11和通道-空间特征融合网络(CSFCN)构建高效的心血管造影图像目标检测系统，并分享模型优化技巧。💪