wx供重浩：创享日记 对话框发送：225头盔 获取完整源码源文件+已标注的数据集（1463张）+源码各文件说明+配置跑通说明文档 若需要一对一远程操作在你电脑跑通，有偿89yuan 效果展示 基于YOLOv8深度学习+PyQT5的电动车头盔佩戴检测系统 各文件说明 随着电动车的普及，交通安全问题日益凸显。头盔作为保护骑行者头部安全的重要装备，其佩戴情况的监测对于减少交通事故伤害具有重要意义。本文提出了一种...

  💡💡💡本文独家改进：大的卷积核设计成为使卷积神经网络（CNNs）再次强大的理想解决方案，Shift-ConvNets稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果，创新十足实现涨点，助力YOLOv8 💡💡💡在多个私有数据集和公开数据集VisDrone2019、PASCAL VOC实现涨点        收录 YOLOv7原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/cate...

一、本文介绍 本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C3一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv5模型中的原有的模块，从而用你的模块去进行训练模型或者检测。因为最近开了一个专栏里面涉及到挺多改进的地方，不能每篇文章都去讲解一遍如何修改，就想着在这里单独出一期文章进行一个总结性教程，大家可以从我的其它文章中拿到修改后的代码，从这篇文章学会如何去添加到你的模型结构中去...

一、本文介绍  本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的YOLOv9其中提出的ADown模块来改进我们的Conv模块，其中YOLOv9针对于这个模块并没有介绍，只是在其项目文件中用到了，我将其整理出来用于我们的YOLOv8的项目，经过实验我发现该卷积模块（作为下采样模块）首先可以大幅度降低参数值（v8n大约六十万），其次其精度上也有很高的提升，同时本文的内容目前网络上并无其它人总结（也...

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是华为VanillaNet主干配合BiFPN实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验， 其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数，然后再加一个检测头如果在你的数据上有涨点效果大家就可以开始撰写...

，具体信息可以参考 OpenVINO™。通过使用 OpenVINO™ C# API，可以在 .NET、.NET Framework等框架下使用 C# 语言实现深度学习模型在指定平台推理加速。 1.2 YOLOv5 ​ YOLOv5 是革命性的 "单阶段"对象检测模型的第五次迭代，旨在实时提供高速、高精度的结果，是世界上最受欢迎的视觉人工智能模型，代表了Ultralytics对未来视觉人工智能方法的开源研究，...

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用我们训练好的权重文件计算FPS，同时打印每张图片所利用的平均时间，模型大小（以MB为单位），同时支持batch_size功能的选择，对于轻量化模型的读者来说，本文的内容对你一定有帮助，可以清晰帮你展示出模型速度性能的提升以及轻量化的效果（模型大小），对于以提高精度为目的的读者本文也能够帮助大家展示出现阶段的模型速度指标。所以本文的内容是十分有用的机制，对于大家发表...

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能更高效地学习多样的...

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，结构非常新颖，...

onv提出了一种Multi-Scale Ghost Conv的卷积变体，保证轻量级的同时实现涨点，2）同时结合Bottleneck，设计了一种新颖的轻量级网络。 💡💡💡在多个数据集验证能够涨点，同时跟yolov5s进行参数量对比： parameters、GFLOPs都有大幅度的降低 ...