yolo11

【数据集 01】家庭室内烟火数据集（按比例划分训练、验证、测试）包含训练好的yolo11/yolov8模型目录1、数据来源2、数据集分类3、数据集统计4、数据集结构5、数据集配置文件6、数据分割策略7、数据预处理

基于机器视觉与YOLO11的服装厂废料(边角料)分类检测系统(数据集+UI界面+训练代码+数据分析)摘要：随着服装制造行业规模不断扩大，生产过程中产生的布料边角料、缝纫线团以及皮革碎料等废弃物数量显著增加。传统人工分拣方式存在效率低、误分率高、劳动强度大等问题，难以满足智能化生产与绿色回收需求。为提高服装厂废料分类效率与可回收资源利用率，本研究设计并实现了一种基于机器视觉的服装厂废料（边角料）分类检测系统。

【深度学习02】YOLO模型的数据集、训练、验证、预测、导出目录一、数据集1.1、第一种结构（YOLOv5风格）1.2、第二种结构（YOLOv8风格）1.3、两种结构的本质区别

迪菲赫尔曼

YAML2ModelGraph【v1.0】：一键生成 Ultralytics 模型结构图v0.1 版本在这篇文档 https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/154486575

YOLO11 改进、魔改｜空间与通道协同注意力模块SCSA，通过空间与通道注意力的协同作用，提升视觉任务的特征提取能力与泛化性能。现有即插即用注意力机制多分为通道注意力、空间注意力及混合注意力三类，但普遍存在两大局限：一是未能充分利用特征中固有的多语义空间信息，难以有效引导空间和通道维度的关键特征提取；二是对特征图间多语义信息导致的语义差异和交互问题处理不足，限制了其在检测、分割等细粒度任务中的适配性。为解决这些问题，SCSA 聚焦维度解耦、轻量化多语义引导和语义差异缓解，探索空间与通道注意力的协同关系。

飞翔的佩奇

【完整源码+数据集+部署教程】【运动的＆足球】足球场地区域图像分割系统源码＆数据集全套：改进yolo11-RFAConv随着计算机视觉技术的迅猛发展，图像分割在体育分析、场景理解等领域的应用愈发广泛。足球作为全球最受欢迎的运动之一，其比赛分析、战术研究和运动员表现评估都离不开对比赛场地及球员动态的精准捕捉与分析。因此，基于深度学习的图像分割技术在足球场景中的应用具有重要的研究价值和实际意义。尤其是YOLO（You Only Look Once）系列模型，以其高效的实时检测能力和较强的准确性，成为了目标检测和分割领域的热门选择。

飞翔的佩奇

【完整源码+数据集+部署教程】【运动的＆足球】足球比赛分析系统源码＆数据集全套：改进yolo11-RFAConv随着足球运动的全球普及和竞技水平的不断提高，如何有效分析比赛过程中的关键要素，提升球队的战术决策能力，成为了体育科学研究的重要课题。传统的比赛分析方法往往依赖于人工观察和记录，效率低下且容易受到主观因素的影响。近年来，计算机视觉技术的快速发展为体育分析提供了新的解决方案，尤其是目标检测算法的应用，使得自动化分析成为可能。在此背景下，基于改进YOLOv11的足球比赛分析系统应运而生。

飞翔的佩奇

【完整源码+数据集+部署教程】【天线＆水】舰船战舰检测与分类图像分割系统源码＆数据集全套：改进yolo11-repvit随着全球海洋经济的快速发展，海洋安全和海上防御的需求日益增加，舰船检测与分类技术在军事和民用领域的重要性愈发凸显。传统的舰船识别方法多依赖于人工监测和经验判断，效率低下且容易受到人为因素的影响。因此，基于计算机视觉和深度学习的自动化舰船检测与分类系统应运而生，成为提升海洋监控能力的重要手段。

飞翔的佩奇

【完整源码+数据集+部署教程】【天线＆运输】直升机战机类型识别目标检测系统源码＆数据集全套：改进yolo11-CSP-EDLAN随着现代战争的日益复杂化，空中作战力量的有效识别与分类变得愈发重要。直升机作为一种灵活多变的空中作战平台，其在战场上的作用不可小觑。为了提升对直升机及其他空中目标的识别能力，基于深度学习的目标检测技术应运而生。其中，YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时检测能力而备受关注。YOLOv11作为该系列的最新版本，具备更强的特征提取能力和更快的推理速度，适合在复杂的战场环境中进行直升机类型的识别。

【完整源码+数据集+部署教程】【零售和消费品＆存货】价格标签检测系统源码＆数据集全套：改进yolo11-RFAConv随着电子商务和零售行业的迅猛发展，价格标签的自动检测与识别在商品管理、库存控制和顾客服务等方面变得愈发重要。传统的人工价格标签识别方式不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致错误率上升。因此，基于计算机视觉的自动价格标签检测系统应运而生，成为提升零售业运营效率的重要工具。近年来，YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法因其高效性和实时性，逐渐成为物体检测领域的研究热点。特别是YOLOv11版本的推出，进一步提升了检测精度和速度，为复杂场景下的物体识别提供了新的解决方案。

【完整源码+数据集+部署教程】【运输＆加载码头】仓库新卸物料检测系统源码＆数据集全套：改进yolo11-DRBNCSPELAN随着全球经济的快速发展和电子商务的蓬勃兴起，仓储物流行业面临着前所未有的挑战与机遇。传统的物料管理方式已难以满足现代化仓库对效率、准确性和实时性的高要求。尤其是在新卸物料的检测与管理中，如何快速、准确地识别和分类不同类型的物料，成为了提升仓库运营效率的关键因素之一。基于此背景，开发一套高效的仓库新卸物料检测系统显得尤为重要。

飞翔的佩奇

【完整源码+数据集+部署教程】烟叶植株计数与分类系统源码和数据集：改进yolo11-TADDH随着全球农业生产的不断发展，植物计数与分类技术在精准农业、作物监测和管理中扮演着越来越重要的角色。传统的人工计数方法不仅耗时耗力，而且容易受到人为因素的影响，导致计数结果的不准确性。因此，利用计算机视觉技术进行植物计数与分类，成为提升农业生产效率和管理水平的有效手段。近年来，深度学习特别是目标检测算法的快速发展，为这一领域提供了新的解决方案。

【完整源码+数据集+部署教程】【零售和消费品＆存货】【无人零售】自动售卖机饮料检测系统源码＆数据集全套：改进yolo11-KernelWarehouse随着科技的迅猛发展和消费者购物习惯的改变，无人零售逐渐成为现代商业的一种新兴模式。无人零售自动售卖机以其便捷性和高效性，受到了越来越多消费者的青睐。然而，自动售卖机在商品管理和库存监控方面仍面临诸多挑战，尤其是在饮料产品的实时检测与识别方面。为了解决这一问题，基于改进YOLOv11的饮料检测系统应运而生。

【完整源码+数据集+部署教程】【零售和消费品＆存货】条形码检测系统源码＆数据集全套：改进yolo11-TADDH随着全球经济的快速发展和电子商务的蓬勃兴起，条形码作为商品识别和信息追踪的重要工具，已广泛应用于零售、物流、生产等多个领域。条形码的高效检测与识别不仅能够提升商品管理的效率，还能为消费者提供更为便捷的购物体验。然而，传统的条形码检测方法往往依赖于特定的光照条件和清晰的图像质量，容易受到环境因素的影响，导致识别率降低。因此，开发一种高效、鲁棒的条形码检测系统显得尤为重要。

【完整源码+数据集+部署教程】遥感图像道路检测分割系统源码和数据集：改进yolo11-CARAFE研究背景与意义随着城市化进程的加速，交通管理与道路监测的重要性日益凸显。遥感技术的快速发展为道路检测与分割提供了新的解决方案，尤其是在复杂环境下，传统的人工检测方法往往效率低下且容易出错。因此，基于遥感图像的自动化道路检测系统成为了研究的热点之一。近年来，深度学习技术的进步，尤其是目标检测算法的不断演化，使得计算机视觉在道路检测领域展现出强大的潜力。YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效性和实时性而备受关注，尤其是YOLOv11的推出，为解决遥感图像中的道路检测问题提供了新的思路

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【完整源码+数据集+部署教程】水果叶片分割系统： yolov8-seg-dyhead研究背景与意义随着农业科技的不断发展，精准农业的理念逐渐深入人心，尤其是在作物病虫害监测与管理方面，计算机视觉技术的应用展现出了巨大的潜力。水果叶片的健康状况直接影响到作物的产量和品质，因此，如何快速、准确地对水果叶片进行分割与识别，成为了农业研究中的一个重要课题。近年来，深度学习技术的飞速发展为图像分割任务提供了新的解决方案，其中YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时处理能力而备受关注。YOLOv8作为该系列的最新版本，具备了更强的特征提取能力和更高的分割精度，为水果叶片

飞翔的佩奇

【完整源码+数据集+部署教程】白血球图像分割系统： yolov8-seg-repvit研究背景与意义白血球作为人体免疫系统的重要组成部分，其种类和数量的变化常常反映出个体健康状况的变化。随着医学影像技术的快速发展，基于图像处理的白血球分类与分割技术逐渐成为临床诊断和疾病监测的重要工具。传统的白血球分类方法多依赖于人工观察，不仅耗时耗力，而且容易受到主观因素的影响，导致分类结果的不一致性。因此，开发一种高效、准确的自动化白血球图像分割系统显得尤为重要。

飞翔的佩奇

【完整源码+数据集+部署教程】鸡只与养殖场环境物品图像分割： yolov8-seg等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示研究背景与意义随着全球对高效、可持续农业生产的需求日益增加，家禽养殖业在满足人类食品需求方面扮演着重要角色。尤其是鸡只养殖，因其生长周期短、饲养成本低而受到广泛关注。然而，传统的鸡只养殖管理方式往往依赖人工监测，效率低下且容易受到人为因素的影响，导致资源浪费和生产效率低下。因此，如何通过先进的技术手段提升鸡只养殖的管理水平，成为了当前农业科技研究的重要课题。

【完整源码+数据集+部署教程】【智慧工地监控】建筑工地设备分割系统： yolov8-seg-efficientViT研究背景与意义随着城市化进程的加快，建筑行业面临着越来越多的挑战，包括安全隐患、资源浪费和环境污染等问题。为了提高建筑工地的管理效率和安全性，智慧工地的概念应运而生。智慧工地利用物联网、人工智能等先进技术，实现对建筑工地的实时监控与管理。设备分割作为智慧工地监控系统中的重要组成部分，能够有效识别和定位工地上的各种设备和人员，从而为工地的安全管理和资源调配提供重要支持。

算法打盹中

计算机视觉：基于YOLOv11 实例分割与OpenCV 在 Java 中的实现图像实例分割实例分割比目标检测更进一步，涉及识别图像中的单个对象并将其从图像其余部分中分割出来。YOLO（You Only Look Once）是最著名的目标检测系统之一。它具有极高的速度和准确性，是入门目标检测最便捷的途径之一。其文档极其完善，通过大量示例进行了详尽说明。它还拥有庞大的研究人员、开发者和爱好者社区，分享各种改进并为项目做出贡献。