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YOLO对象检测算法又又又更新了，YOLOv8横空出世

前面的文章，我们分享了YOLO系列的文章，包括前段时间刚刚发布的YOLOv7检测算法，虽然YOLOv7对象检测算法是YOLO最新的模型，且可以支持对象分割，人体姿态检测等，但是最新的YOLO系列检测模型也同步进行了更新，那就是刚刚开源的YOLOv8对象检测算法。只能说AI人工智能领域越来越卷了。人工...

基于DSC-YOLOvSs的煤研目标检测算法

文|三分观寰宇编辑|三分观寰宇感谢各位看官阅读，麻烦右上角点击一下“关注”，既方便您进行讨论与分享，又不会错过精彩内容。摘要针对现有的基于图像处理的煤歼分选检测方法准确度低、速度慢、参数量和计算量大等问题，提出了一种基于DSC-YOLOvSs的煤歼目标检测算法。实验结果表明:DSC-YOLOvSs...

MosaicFusion:一款无需训练即可制作新图像的工具

站长之家（ChinaZ.com）10月18日消息:MosaicFusion是一种基于扩散模型的数据增强管道，可以同时生成多个对象的图像和掩模对。它利用现成的文本到图像扩散模型来完成任务。整个MosaicFusion流程包括图像生成和掩模生成两个组件，确保生成的数据是多模态的。它合成的实例分割数据集...

数据增强策略(一)（数据增强方法）

https://mp.weixin.qq.com/s/pHfLv4_Mre49MXYenr852Q数据增强汇总仓库一个强大的数据增强仓库https://github.com/aleju/imgaug介绍了大量不同任务的数据增强方法，包括代码和可视化另一份数据增强的文档是百度深度学习框架Pandl...

超维技术论坛丨深度学习在巡检机器人中的应用

引言“深度学习”是我们在接触“巡检机器人”时经常遇到的一个技术名词，本文将由超维科技首席算法专家蒋伟博士为大家阐释“深度学习”在巡检机器人中的应用。1概述深度学习(DeepLearning，DL)是机器学习的一种，其算法基于对数据进行表征学习，能够发现大数据中的复杂结构，利用反向传播指导...

基于残差收缩网络的遥感图像目标检测算法

根据《基于残差收缩网络的遥感图像目标检测算法》这篇文章的描述，针对于遥感图像中背景复杂噪声多、小目标多且排布密集、目标尺度差异大等问题，有学者提出了一种改进通道注意力与残差收缩网络的遥感图像目标检测算法。该算法借助卷积神经网络，以YOLOV3模型作为基础网络，选择Mosaic图像增强的方式进行数据预...

yolv5的算法细节给出解释（yolov1算法详解）

Yolov5的输入数据大小可以根据你的需求进行调整。默认情况下，Yolov5使用的输入分辨率为416x416像素。你可以根据自己的数据和硬件配置来调整输入大小，以平衡模型的速度和准确性。Mosaic数据增强是一种用于训练目标检测模型的数据增强方法。它通过将多张图像随机拼接在一起，形成一个新的训练样本...

学完这篇，搞定YOLOv5网络（yolov5用的什么网络）

YOLOv5网络结构由上图可知，YOLOv5主要由输入端、Backone、Neck以及Prediction四部分组成。其中：(1)**Backbone：**在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。(2)**Neck：**一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递到预测层。...

【pytorch】目标检测:彻底搞懂YOLOv5详解

YOLOv5是GlennJocher等人研发，它是Ultralytics公司的开源项目。YOLOv5根据参数量分为了n、s、m、l、x五种类型，其参数量依次上升，当然了其效果也是越来越好。从2020年6月发布至2022年11月已经更新了7个大版本，在v7版本中还添加了语义分割的功能。本文以YOLO...

基于YOLOV8模型和CCPD数据集的车牌目标检测系统

摘要：基于YOLOV8模型和CCPD数据集的车牌目标检测系统可用于日常生活中检测与定位车牌目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测，另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据集，使用Pysdie6库来搭建前端页面展示系统。...