YOLOv8改进 | 检测头篇 | 重参数化检测头RepHead解决困难样本检测（全网独家首发）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是RepHead，该检测头为我独家全网首发，该检测头由重参数化模块组成，加大对于特征学习的能力，却可以不增加GFLOPs（仅仅略微提升）从而不影响模型的推理速度和性能，保持较高的FPS能力，牺牲了少量GFLOPs的情况下确提高了模型的特征提取能力，对于那些数据集中有困难识别的样本来说是非常有效的解决方法，同时本文的检测头结构为我本人独家提出，全网仅此一份，结构非常...
RT-DETR算法优化改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测
💡本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample， 具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample 💡💡💡在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著。 RT-DETR魔术师专栏介绍： https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html ✨✨✨魔改创新RT-DETR 🚀🚀🚀...
python车牌识别系统 深度学习 车牌实时检测 OpenCV 毕业设计（源码） ✅
视频流。这可以通过摄像头、监控摄像机或其他图像采集设备实现。 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、增强、调整尺寸等操作，以便提高后续识别算法的效果。 车牌定位：使用图像处理技术，如边缘检测、颜色过滤等方法，对图像中的车牌位置进行定位和标定。OpenCV是一个广泛应用于图像处理和计算机视觉的开源库，提供了丰富的函数和工具来实现这些功能。 字符分割：将车牌图像中的字符分割成单个字符。这是一...
YOLOv8独家改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测
💡本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample， 具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample 💡💡💡在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著。 收录 YOLOv8原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.54...
c++ OpenGL GLFW三维skybox场景obj模型AABB碰撞检测动画界面
前言 这篇博客针对《c++ OpenGL GLFW三维skybox场景obj模型AABB碰撞检测动画界面》编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。 运行结果 文章目录 一、所需工具软件 二、使用步骤 1. 主要代码 2. 运行结果 三、在线协助 一、所需工具软件 1. VS2019, Qt 2. C++ 二、使用步骤 代码如下（示...
基于yolov2深度学习网络的视频手部检测算法matlab仿真
= detect(detector,I,'Threshold',0.15); bboxes2 = bboxes; scores2 = scores; if isempty(scores)==0 %对检测结果做二次优化 %step1:删除置信度多低的识别区域 idx=[]; idx=find(scores<=lvlscore); bboxes(idx,:)=[]; scores(idx) =[]; %...
目标检测算法训练数据准备——Penn-Fudan数据集预处理实例说明（附代码）
目录 0. 前言 1. Penn-Fudan数据集介绍 2. Penn-Fudan数据集预处理过程 3. 结果展示 4. 完整代码 0. 前言 本文以Penn-Fudan数据集预处理为例，说明用于目标检测算法训练的数据集的预处理方法及过程。 因为要给目标检测算法进行训练，需要预先提取出图像中定位及分类相关信息，过程稍微有点复杂，所以单独写作这篇博客专门介绍整个过程。 1. Penn-Fudan数据集介...
PyTorch深度学习实战（23）——从零开始实现SSD目标检测
PyTorch深度学习实战（23）——从零开始实现SSD目标检测 0. 前言1. SSD 目标检测模型1.1 SSD 网络架构1.2 利用不同网络层执行边界框和类别预测1.3 不同网络层中默认框的尺寸和宽高比1.4 数据准备1.5 模型训练 2. 实现 SSD 目标检测2.1 SSD300 架构2.2 MultiBoxLoss2. 训练 SSD 小结系列链接 0. 前言 SSD (Single Sh...
检测头篇 | 原创自研 | YOLOv8 更换 SEResNeXtBottleneck 头 | 附详细结构图
左图：ResNet 的一个模块。右图：复杂度大致相同的 ResNeXt 模块，基数（cardinality）为32。图中的一层表示为（输入通道数，滤波器大小，输出通道数）。 1. 思路 ResNeXt是微软研究院在2017年发表的成果。它的设计灵感来自于经典的ResNet模型，但ResNeXt有个特别之处：它采用了多个并行的“组”来处理数据，而不是单一的小路径。这种设计让ResNeXt能更高效地学习...
15.1_使用Verilog设计：一个简单的状态机设计——序列检测器（可实现重复性检测）
使用Verilog设计：一个简单的状态机设计——序列检测器（可实现重复性检测） 1，一个简单的状态机设计：可重复性序列检测器2，可重复性状态机序列检测实现2.1，RTL设计代码实现2.2，tb测试代码实现2.3，生成的原理图2.4，SIM输出波形实现 1，一个简单的状态机设计：可重复性序列检测器 2，可重复性状态机序列检测实现 结合表1码流序列和图1状态转换，可编写如下RTL代码 2.1，RTL设计...