在计算机视觉领域，多目标识别技术是非常重要的研究方向之一。目标检测任务的核心问题是识别图像中不同目标的位置和类别。随着深度学习技术的发展，YOLO（You Only Look Once）系列模型已成为实时目标检测的标杆。YOLOv11是YOLO系列的最新版本，具有较高的检测精度和实时性。 本博客将介绍如何基于YOLOv11模型实现一个多目标识别系统，结合Python编程语言、PySide6图形界面以及训...

别 数量问题：一张图中可能存在多个不同类别的目标 传统方法（如HOG+SVM）就像拿着放大镜在图像上逐个区域比对特征模板，而深度学习时代的两大流派——以Faster R-CNN为代表的两阶段检测器和以YOLO为代表的单阶段检测器，彻底颠覆了这个领域。 二、Faster R-CNN：两阶段检测的巅峰之作 2.1 ...

文章目录 ML.NET库学习011：基于YOLO目标检测算法的图像处理系统项目主要目的和原理主要功能主要原理 项目结构主要文件和类 关键技术实现步骤1. 初始化2. 加载数据3. 模型加载与推理4. 结果可视化5. 边界框绘制 使用ONNX模型进行目标检测ONNX简介项目目标 使用ONNX模型进行目标检测代码解析类结构与主要方法类定义主要方法解析 数据预处理模型推理 YOLO目标检测后处理项目主要目的和...

文章目录 YoloV8 可视化界面 GUI如何运行建议更改自己想要的界面，你可以按照以下步骤进行操作： YoloV8 可视化界面 GUI 在这里插入图片描述 本项目旨在基于 YoloV8 目标检测算法开发一个直观的可视化界面，使用户能够轻松上传图像或视频，并对其进行目标检测。通过图形用户界面，用户可以方便地调整检测参数、查看检测结果，并将结果保存或导出。同时，该界面还将提供实时目标检测功能，让用户能够在...

战 一、项目概述与技术选型 社区安防异常检测系统需要实现以下核心功能： 人员异常行为识别（跌倒、聚集等） 车辆异常状态检测（违规停车、可疑徘徊） 环境风险预警（火灾、水浸） 技术选型对比： 本方案采用YOLOv8+ResNet混合架构，在Edge TPU设备上实现高效推理。 二、数据准备与预处理 2.1 数据采集规范 import cv2...

YOLO——pytorch与paddle实现YOLO 本文将深入探讨YOLO目标检测的理论基础，并通过PyTorch和PaddlePaddle两个深度学习框架来展示如何实现基础的YOLO模型。我们将首先介绍YOLO的基本概念，这些理论基础是理解和实现YOLO网络的基础。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YOLO目标检测模型，从而让读者能够直观地理解...

在人工智能和计算机视觉领域，人体姿态估计是一项极具挑战性的任务，它对于理解人类行为、增强人机交互等方面具有重要意义。YOLOv8Pose作为YOLO系列中的新成员，以其高效和准确性在人体姿态估计任务中脱颖而出。本文将详细介绍如何在瑞芯微RK3588平台上，使用RKNN（Rockchip Neural Network Toolkit）框架部署YOLOv8Pose模型，并进行C++代码的编译和运行。注 本文...

并泛化对象的不同表示。这三个注意力机制是顺序应用的，可以多次嵌套以有效地将多个注意力块堆叠在一起。 模块作用 DynamicHead模块的主要作用是提升目标检测的性能。通过将DynamicHead加入Yolo11的Detect head中，可以充分利用其注意力机制来增强特征表示，从而提高检测的准确性...

YOLOv8 姿态识别与分类：从训练到部署的全流程详解 引言 YOLO（You Only Look Once）系列模型以其快速和高效的目标检测能力而闻名，最新版本YOLOv8不仅继承了这些优点，还引入了姿态识别和分类的新功能。本文将详细介绍如何使用YOLOv8进行姿态识别和分类，并涵盖从数据准备、模型训练到最终部署的完整流程。 1. 数据准备 1.1 数据收集 姿态识别任务的数据集通常包含标注好的人体关...

文章目录 摘要 一、论文介绍 二、创新点 三、方法 四、模块作用 五、改进的效果（以YoloV8为例） 论文翻译：《DEA-Net：基于细节增强卷积和内容引导注意力的单幅图像去雾》 I 引言 II. 相关工作 III 方法论 IV 实验 V 结论 需要安装的库 代码 改进方法 测试结果 总结 摘要 一、论文介绍 DEA-Net的提出背景：单幅图像去雾是一项具有挑战性的任务，旨在从观测到的雾图中恢复出潜在...