YOLO Magic🚀 - 强化YOLOv5的视觉任务框架 YOLO Magic🪄是一个基于Ultralytics YOLOv5 v7.0 版本的扩展，旨在为视觉任务提供更强大的功能和更简单的操作。它在YOLOv5的基础上引入了丰富的网络模块，并提供了直观易用的Web操作界面，旨在为新手和专业用户提供更大的便利和灵活性。 项目地址：https://github.com/WangQvQ/Yolov5_Ma...

算过程。在此基础上，我们提出了一种基于 MPDIoU 的边界框回归损失函数，称为 LMPDIoU。实验结果表明，将 MPDIoU 损失函数应用于最先进的实例分割（例如 YOLACT）和目标检测（例如 YOLOv7）模型，并在 PASCAL VOC、MS COCO 和 IIIT5k 数据集上进行训练，优于现有的损失函数。 ...

mp=False 就是不使用混合精度训练。或者直接改用低版本的cuda和pytorch。cuda11.6 以下 直接有效也有可能是学习率过高 降低学习率 设置amp=False之后还是存在问题 是因为yolov8库的问题 按以下修改 找到torch_utils.py 修改425行 去掉 half() ...

 1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。 2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。 3.涨点效果：TripletAttention，轻量级注意力机制,实现有效涨点！ 论文地址 由于注意机制具有在通道或空间位置之间建立相互依赖关系的能力，近年来在...

  💡💡💡本文改进：多尺度MultiSEAM，提高特征图的分辨率增强小目标检测能力； MultiSEAM|   亲测在红外弱小目标检测涨点明显，map@0.5 从0.755提升至0.87 💡💡💡Yolo小目标检测，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，带你轻松实现小目标检测涨点 💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你可以结合自己...

姿势估计是一项计算机视觉任务，涉及估计图像或视频中物体或人的位置和方向。它通常涉及识别特定的关键点或身体部位（例如关节），并确定它们的相对位置和方向。姿势估计有许多应用，包括机器人、增强现实、人机交互和运动分析。 自上而下和自下而上是姿态估计中两种常用的方法。自上而下和自下而上姿态估计方法之间的主要区别在于估计姿态的顺序。 在自上而下的方法中，对象检测模型用于识别感兴趣的对象，例如人或汽车，并且使用单独...

  💡💡💡本文改进：采用 GSConv 方法的 Slim-Neck 可缓解 DSC 缺陷对模型的负面影响，并充分利用深度可分离卷积 DSC 的优势 💡💡💡Yolov8魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络 💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络，在网络不同位置（Backbone、he...

方法，采用多尺度的深度可分离卷积模块构成空间注意力，可以在通道和空间维度上动态分配注意权重。     CPCA |   亲测在红外弱小目标检测涨点，map@0.5 从0.755提升至0.815 💡💡💡Yolo小目标检测，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，带你轻松实现小目标检测涨点 💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你可以结...

训练模式 SuperGradients 允许用户在不同模式下训练模型： 1. CPU 2. 单 GPU - (CUDA) 3. 多个 GPU - 数据并行 (DP) 4. 多个 GPU - 分布式数据并行 (DDP) 1、CPU 要求：无。 如何使用它：如果您没有任何可用的 CUDA 设备，您的训练将自动在 CPU 上运行。否则，默认设备将为 CUDA，但您仍然可以使用setup_device以下命令轻...

对象检测是计算机视觉中的一项核心任务，可以检测和分类图像中的边界框。自从深度学习首次取得突破以来，它就以极快的速度获得普及和普及，并推动了医疗领域、监控、智能购物等众多公司的发展。考虑到它最终满足了两个基本需求，这一点也就不足为奇了端到端方式：找到所有当前对象并为每个对象分配一个类，同时巧妙地处理背景及其对所有其他类的主导地位。 因此，最近致力于目标检测的研究出版物重点关注准确性和速度之间的良好权衡。在...