些通道更重要，而自注意力则关注于图像内部各个位置之间的关系。HAT利用这两种注意力机制，有效地整合了全局的像素信息。本文中均有添加方法和原理解析，本文内容为我独家创新。  欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！   ...

  💡💡💡红外小目标实现暴力涨点，只有几个像素的小目标识别率大幅度提升  💡💡💡多个私有数据集涨点明显，如缺陷检测NEU-DET、农业病害检测等；  改进1结构图如下：  改进2结构图如下：   《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新： 【原创自研模块】【多组合点优化...

概述 物体检测技术在图像处理和计算机视觉中发挥着重要作用。其中，YOLO 系列等型号因其高性能和高效率而备受关注。然而，在现实生活中，并非所有数据都是高质量的。在低质量数据集中，更难准确检测物体。为了解决这个问题，人们正在探索新的方法。例如，本文提出了一个名为 DiffYOLO 的框架。这可以提高低质量数据集上物体检测的准确性。 介绍 近年来，YOLO 被广泛应用于自动驾驶和医学图像处理等多个领域的物体...

务的主干网络中，也可以用在分割和超分的任务中。已经有粉丝用来改进ConvNext模型，取得了非常好的效果，配合一些其他的改进，发一篇CVPR、ECCV之类的顶会完全没有问题。 本次我将这个模块用来改进YoloV5，实现大幅度涨点。 自研下采样模块及其变种 第一种改进方法 将输入分成两个分支，一个分支用卷积，一个分支分成两部分，一部分用MaxPool，一部分用AvgPool。然后，在最后合并起来。代码如下：...

高分辨率密集预测使许多吸引人的现实世界应用成为可能，例如计算摄影、自动驾驶等。然而，庞大的计算成本使得在硬件设备上部署最先进的高分辨率密集预测模型变得困难。本文介绍了EfficientViT，一种新的高分辨率视觉模型系列，具有新颖的多尺度线性注意力。与依赖于重型 softmax 注意力、硬件效率低下的大核卷积或复杂的拓扑结构以获得良好性能的先前高分辨率密集预测模型不同，我们的多尺度线性注意力仅通过轻量级...

💡💡💡本文摘要：基于YOLOv8的铁路工人安全作业检测系统，属于小目标检测范畴，并阐述了整个数据制作和训练可视化过程，   博主简介 AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富； 原创自研系列， 2024年计算机视觉顶会创新点 《YOLOv8原创自研》 《YOLOv5原创自研...

在自定义数据集上微调 YOLOv9模型可以显着提高目标检测性能，但这种改进有多显着呢？在这次全面的探索中，YOLOv9在SkyFusion数据集上进行了微调，分为三个不同的类别：飞机、船舶和车辆。通过一系列广泛的实验，包括修改学习率、图像大小和战略性冻结主干网，已经实现了令人印象深刻的mAP50 值0.766 ！ 这篇研究文章不仅详细介绍了这些重要结果，还提供了对这些实验背后的微调代码的访问。 ...

前言 这篇博客针对《Python+Yolov8框选位置目标识别人数统计计数》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（示例）： import cv2fr...

   使用voc_annotation.py生成2012_train.txt和2012_val.txt标注文件，如图14所示： 图14 二、 模型训练 （1）训练所需要的环境如下： （2）下载附件5 yolov3-keras，解压后，使用vs code打开项目文件夹（图15），并使用上述环境运行train.py进行模型训练。 图15 图16       （3）训练结束后，项目根目录下会生成logs/000...

论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.08069 代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection 中文翻译：https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/131353118 文章目录 HGNetv2网络结构 1.1 主干网络 1.2 颈部网络 1.3 数据增强...