深度学习框架目标检测 使用yolov8训练路面损害类型检测数据集 来识别路面病害路面缺陷类型的裂缝坑洞剥离等进行识别 7类进行检测
e num: 7319 ** 文章所有代码仅供参考！ ** 构建一个路面损害类型检测系统，需要处理包含7319张图像的数据集，并且这些图像使用YOLO和VOC两种标注方式。我们将使用深度学习模型来进行目标检测任务。以下是详细的步骤和代码实现： 数据准备：确保数据集格式正确。环境部署：安装必要的库。数据预处理：对图像进行归一化等预处理操作。模型定义：定义用于目标检测的深度学习模型（例如 YOLOv5 或 F...
目标检测中的Bounding Box（边界框）介绍：定义以及不同表示方式
ounding Box？边界框格式1. Pascal VOC数据集格式2. COCO数据集格式3. CXCYWH格式4. YOLO边界框格式（标准化cxcywh格式） 引言 Bounding Box是目标检测中的一个基本概念。它们用于定义对象在图像中的位置。边界框本质上是一个包围对象的矩形，帮助模型识别和定位它。虽然边界框的概念很简单，但它们在数据中的表示方式可能会有所不同。在这篇博客中，我们将探讨什么是...
深度学习之目标检测篇——残差网络与FPN结合
特征金字塔多尺度融合特征金字塔的网络原理 这里是基于resnet网络与Fpn做的结合，主要把resnet中的特征层利用FPN的思想一起结合，实现resnet_fpn。增强目标检测backone的有效性。代码实现如下： import torchfrom torch import Tensorfrom collections import OrderedDictimport torch.nn.func...
目标检测与R-CNN——paddle部分
目标检测与R-CNN——paddle部分 本文部分为paddle框架以及部分理论分析，paddle框架对应代码可见目标检测与R-CNN import paddleprint("paddle version:",paddle.__version__) paddle version: 2.6.1 目标检测 目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的一个重要任务，其目标是在图像中定位并识...
目标检测与R-CNN——pytorch与paddle实现目标检测与R-CNN
目标检测与R-CNN——pytorch与paddle实现目标检测与R-CNN 本文将深入探讨目标检测与R-CNN的理论基础，并通过PyTorch和PaddlePaddle两个深度学习框架来展示如何实现R-CNN模型。我们将首先介绍目标检测与R-CNN的基本概念，这些理论基础是理解和实现目标检测与R-CNN的基础。通过PyTorch和PaddlePaddle的代码示例，我们将展示如何设计、训练和评估一个R...
Yolo11改进策略：Head改进|DynamicHead，利用注意力机制统一目标检测头部|即插即用
摘要 论文介绍 本文介绍了一种名为DynamicHead的模块，该模块旨在通过注意力机制统一目标检测头部，以提升目标检测的性能。论文详细阐述了DynamicHead的工作原理，并通过实验证明了其在COCO基准测试上的有效性和效率。 创新点 DynamicHead模块的创新之处在于它首次尝试在一个统一的框架中结合了尺度感知、空间感知和任务感知的注意力机制。这三个注意力机制分别作用于特征张量的不同维度上，但...
【实战教程】在本地计算机上运行AI视觉语言模型：通过文本实现目标检测任务【附源码】
usion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~ 《------正文------》 目录 引言实现步骤运行模型测试样本目标检测示例 总结 引言 对于小型LLMs生态系统，其在边缘设备上实现应用程序中有巨大的潜力。例如在医学和建筑，商业，监控等许多行业中，应用程序是无穷无尽的。 本文将介绍如何在PC上运行的小型视觉语言模型（L...
用于目标检测的集中式特征金字塔
交互，却忽略了经验证明有益的层内特征调节。尽管一些方法试图借助注意力机制或视觉变换器来学习紧凑的层内特征表示，但它们忽略了对于密集预测任务而言重要的被忽略的角落区域。为解决这个问题，本文提出了一种用于目标检测的中心化特征金字塔（CFP），其基于全局显式中心化特征调节。具体而言，我们首先提出了一种空间显式视觉中心方案，其中使用轻量级多层感知器（MLP）来捕获全局长距离依赖关系，并使用并行可学习的视觉中心机制...
【香蕉成熟度数据集】香蕉新鲜腐烂识别检测 目标检测 机器视觉 （含数据集）
对应的图片，避免数据集出现混乱。 2.2数据标注 收集的数据通常是未经处理的原始数据，需要进行标注以便模型训练。数据标注的方式取决于任务的类型： 分类任务：为每个数据样本分配类别标签。目标检测：标注图像中的每个目标，通常使用边界框。语义分割：为每个像素分配一个类别标签。 标注香蕉成熟度数据集是一项复杂而耗时的任务，涵盖了香蕉在不同成熟阶段的多个类别，包括新鲜成熟、新鲜未成熟、...
【动植物毒性数据集】毒蛇识别 蘑菇毒性分类 人工智能 深度学习 目标检测 Python（含数据集）
夹下严格只包含对应的图片，避免数据集出现混乱。 2.2数据标注 收集的数据通常是未经处理的原始数据，需要进行标注以便模型训练。数据标注的方式取决于任务的类型： 分类任务：为每个数据样本分配类别标签。目标检测：标注图像中的每个目标，通常使用边界框。语义分割：为每个像素分配一个类别标签。 在使用LabelImg标注野外有毒动植物数据集时，你将面临着一项复杂而耗时的任务。这个数据集包含着多样的有...