yolo11

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【完整源码+数据集+部署教程】骰子点数识别图像实例分割系统源码和数据集：改进yolo11-DCNV2研究背景与意义在计算机视觉领域，图像实例分割技术的快速发展为物体识别和分类提供了新的可能性。骰子作为一种常见的游戏工具，其点数识别在游戏自动化、智能桌游和机器人交互等应用中具有重要意义。传统的骰子点数识别方法多依赖于图像处理技术，然而，这些方法在复杂背景、光照变化和不同骰子样式下的表现往往不尽如人意。因此，基于深度学习的图像实例分割技术应运而生，能够有效提高骰子点数识别的准确性和鲁棒性。

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【完整源码+数据集+部署教程】PHC桩实例分割系统源码和数据集：改进yolo11-Faster-EMA在现代城市基础设施建设中，预制混凝土桩（PHC桩）作为一种重要的地基处理材料，广泛应用于各类建筑工程中。随着城市化进程的加快，对PHC桩的需求不断增加，如何高效、准确地进行PHC桩的实例分割与识别，成为了工程建设中亟待解决的问题。传统的人工检测方法不仅耗时耗力，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果的不准确性。因此，基于计算机视觉的自动化检测技术逐渐受到重视。

【完整源码+数据集+部署教程】硬币分类与识别系统源码和数据集：改进yolo11-SWC随着经济的发展和数字支付的普及，传统硬币的使用逐渐减少，但在某些地区和特定场合，硬币仍然是重要的支付手段。因此，硬币的分类与识别在自动化支付、智能零售和物联网等领域具有重要的应用价值。尤其是在银行、商超和自助售货机等场景中，快速、准确地识别和分类硬币不仅可以提高交易效率，还能降低人工成本，提升用户体验。

【完整源码+数据集+部署教程】脑部CT图像分割系统源码和数据集：改进yolo11-CSwinTransformer研究背景与意义脑部CT图像的分割在医学影像分析中扮演着至关重要的角色，尤其是在脑部疾病的诊断和治疗中。随着影像学技术的不断进步，CT扫描已成为评估脑部病变的重要工具。然而，传统的手动分割方法不仅耗时，而且容易受到人为因素的影响，导致分割结果的不一致性。因此，开发高效、准确的自动化分割系统显得尤为重要。

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【完整源码+数据集+部署教程】遥感森林砍伐检测系统源码和数据集：改进yolo11-SWC研究背景与意义随着全球对森林资源的依赖日益加深，森林砍伐问题愈发凸显，成为生态环境保护和可持续发展面临的重要挑战之一。森林不仅是地球生态系统的重要组成部分，还是生物多样性保护的关键所在。森林的消失不仅导致了栖息地的破坏，还加剧了气候变化，影响了水循环和土壤质量。因此，及时、准确地监测森林砍伐情况，对于制定有效的环境保护政策和管理措施至关重要。

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【完整源码+数据集+部署教程】表盘指针检测系统源码和数据集：改进yolo11-CA-HSFPN研究背景与意义随着智能设备的普及和自动化技术的快速发展，表盘指针的检测与识别在工业自动化、智能家居和车载系统等领域中变得愈发重要。表盘指针作为信息传递的一种重要方式，其准确检测直接关系到设备的性能和用户体验。传统的指针检测方法多依赖于图像处理技术，然而这些方法在复杂环境下的鲁棒性和准确性往往不足。因此，基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLO（You Only Look Once）系列模型，因其高效性和实时性，成为了研究的热点。

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【完整源码+数据集+部署教程】二维码与查找模式检测系统源码和数据集：改进yolo11-CSwinTransformer研究背景与意义随着信息技术的迅猛发展，二维码作为一种高效的信息载体，已广泛应用于商业、物流、医疗等多个领域。二维码的快速识别与解码能力，使其在数据传输、商品追踪及身份验证等方面发挥了重要作用。然而，二维码的有效识别不仅依赖于其清晰度和完整性，还受到环境因素、图像质量以及背景复杂度等多种因素的影响。因此，提升二维码的检测与识别精度，尤其是在复杂场景下的表现，成为了当前计算机视觉领域的重要研究课题。

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【完整源码+数据集+部署教程】食品分类与实例分割系统源码和数据集：改进yolo11-AggregatedAttention研究背景与意义随着全球食品产业的快速发展，食品安全和质量控制日益成为社会关注的焦点。食品分类与实例分割技术的应用，能够有效提升食品识别的准确性和效率，为食品监管、营养分析以及智能餐饮等领域提供重要支持。传统的食品识别方法多依赖于人工经验，存在主观性强、效率低下等问题，而基于深度学习的计算机视觉技术则为解决这些问题提供了新的思路。

【完整源码+数据集+部署教程】孔洞检测系统源码和数据集：改进yolo11-RetBlock研究背景与意义随着工业自动化和智能制造的快速发展，孔洞检测作为关键的质量控制环节，受到了广泛关注。孔洞的存在可能会影响产品的强度、密封性和整体性能，因此，准确、快速地检测孔洞对于保障产品质量至关重要。传统的孔洞检测方法多依赖于人工检查或简单的图像处理技术，这些方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果的不一致性和不可靠性。因此，开发一种基于先进计算机视觉技术的自动化孔洞检测系统显得尤为重要。

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【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。

【完整源码+数据集+部署教程】植物生长阶段检测系统源码和数据集：改进yolo11-rmt在全球人口持续增长与耕地资源日益紧张的双重压力下，保障粮食安全、提升农业生产效率已成为农业领域的关键任务。传统农业模式下，农民主要依靠经验判断植物生长阶段，进而决定灌溉、施肥、病虫害防治等农事操作。然而，这种经验式判断存在主观性强、准确性低的问题，难以满足现代农业精细化、智能化管理的要求。植物生长阶段检测系统能够实时、准确地监测植物生长状态，为精准农业提供科学依据，有助于优化资源配置、减少资源浪费、提高农作物产量和质量，推动农业向现代化、智能化方向转型升级。

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【完整源码+数据集+部署教程】海上场景水上交通物体检测图像分割系统源码和数据集：改进yolo11-HGNetV2研究背景与意义随着全球水上交通的快速发展，海洋运输和水上活动的安全性与效率愈发受到重视。水上交通中涉及的多种物体，如商船、渔船、标志浮标以及其他障碍物，常常对航行安全构成威胁。因此，开发高效的物体检测与图像分割系统，能够实时识别和分类这些物体，成为了提升水上交通安全的重要手段。基于改进YOLOv11的海上场景水上交通物体检测图像分割系统，旨在利用深度学习技术，针对复杂的海洋环境，提供一种高效、准确的解决方案。

LOVON——面向足式Open-Vocabulary的物体导航：LLM做任务分解、YOLO11做目标检测，最后L2MM将指令和视觉映射为动作(且解决动态模糊)因为项目需要(比如我们在做的两个展厅讲解订单)，近期我一直在研究VLN相关，有些工作哪怕暂时还没开源(将来可能会开源)，但也依然会解读，比如好处之一是构建完整的VLN知识体系，本文便是其中一例

使用Mambaout替换YOLObackbone 整合全局信息，提升遮挡目标检测中定位能力，以及小目标、多尺度近年来，Transformer 架构虽在各类任务中成为主流，但注意力机制的二次复杂度对长序列处理构成挑战。为此，类似 RNN 的模型如 Mamba 被引入，其核心是状态空间模型（SSM），旨在以线性复杂度处理长序列。然而，将 Mamba 应用于视觉任务时，其性能常不及卷积和基于注意力的模型。研究发现，Mamba 更适合兼具长序列和自回归特性的任务，而多数视觉任务（如图像分类）并不满足这些特性。基于此，研究者提出 MambaOut，通过移除 Mamba 块中的 SSM，仅保留门控 CNN 结构，验证 SSM

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【完整源码+数据集+部署教程】石材实例分割系统源码和数据集：改进yolo11-CA-HSFPN研究背景与意义随着计算机视觉技术的快速发展，实例分割作为其中一个重要的研究方向，逐渐在多个领域中展现出其独特的应用价值。实例分割不仅能够对图像中的物体进行识别，还能精确地划分出每个物体的轮廓，这在许多实际应用中都具有重要意义。例如，在建筑行业中，石材的识别与分割对于材料的管理、施工进度的监控以及成本控制等方面都起着至关重要的作用。因此，开发一个高效的石材实例分割系统，能够有效提升相关行业的自动化水平和工作效率。

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【完整源码+数据集+部署教程】安检爆炸物检测系统源码和数据集：改进yolo11-REPVGGOREPA研究背景与意义随着全球安全形势的日益复杂，安检工作的重要性愈发凸显。特别是在公共场所和交通枢纽，如何有效地检测和识别潜在的爆炸物成为了一个亟待解决的技术难题。传统的安检手段往往依赖于人工检查和简单的物理检测，效率低下且容易受到人为因素的影响。因此，基于计算机视觉的自动化检测系统应运而生，成为提升安检效率和准确性的关键技术之一。

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【完整源码+数据集+部署教程】甘蔗叶片病害检测系统源码和数据集：改进yolo11-GhostDynamicConv研究背景与意义甘蔗作为全球重要的经济作物之一，其产量和质量直接影响到糖业、酒业及生物能源等多个行业的发展。然而，甘蔗在生长过程中常常受到多种病害的侵袭，尤其是叶片病害，这不仅会导致产量下降，还会影响甘蔗的糖分含量和品质。因此，及时、准确地检测和识别甘蔗叶片病害，对于保障甘蔗的健康生长和提高经济效益具有重要意义。

加权卷积算子：基于空间密度函数的 CNN 特征提取优化在深度学习中，卷积神经网络（CNNs）依赖标准卷积处理图像，但该操作对局部区域像素平等加权，未区分像素相对位置的语义贡献，限制了空间特征的精细化建模。为此，研究者提出加权卷积算子（Weighted Convolution Operator），通过引入空间密度函数，使网络能根据像素与中心位置的距离动态调整权重，强化关键区域特征提取，同时保持与现有 CNN 架构兼容且不增加可训练参数。

yolo11-seg ultralytics 部署版本git log -1:commit 1ce49092e28eb2e996a79e9aea6c0825653ae2b9 (HEAD -> main, origin/main, origin/HEAD) Author: Lakshantha Dissanayake <lakshanthad@yahoo.com> Date: Wed Feb 26 09:23:35 2025 -0800

在VSCode中使用Ultralytics扩展Visual Studio Code深受全球开发人员的欢迎，并在2021 年、2022 年、2023 年和2024 年的 Stack Overflow 开发人员调查中被评为最受欢迎的软件。由于 VS Code 具有高度的定制性、内置功能、广泛的兼容性和可扩展性，因此有如此多的开发人员使用它也就不足为奇了。