yolov5s训练
一个yaml文件时data文件夹下的，复制一个voc.yaml改成自己的文件名，这里我改成了data.yaml，内容如下，需要写上训练集与验证集的地址，nc为类别个数，names为类别名，按自己数据集的顺序写，其他的download那些都删掉，只要干货。第二个yaml文件在models文件夹下，这里
人工智能图像识别分析之——Yolov5模型训练
1) parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='dataset.yaml path')#配置文件,改成刚刚修改过的yolov5_test.yaml文件。2)parser.add_
YOLO语义分割标注文件txt还原到图像中
【代码】YOLO语义分割标注文件txt还原到图像中
从零开始训练 YOLOv8最新8.1版本教程说明（包含Mac、Windows、Linux端 ）同之前的项目版本代码有区别
从零开始训练 YOLOv8最新8.1版本教程说明（包含Mac、Windows、Linux端 ）
YOLOv5-7.0解决报错ImportError: Bad git executable.
最近在复习yolov5目标检测代码时用了yolov5的最新7.0版本，之前用的是5.0版本，这一新版本相对于之前做了一些提升，对于package的兼容也要好了很多，但也不是说下载了直接就能运行，实际使用过程中还是遇到了许多新的问题，下面就我自己碰到的问题提出解决方法。同样的，按住键盘的ctrl然后鼠
【RT-DETR有效改进】结合SOTA思想利用双主干网络改进RT-DETR（全网独家创新，重磅更新）
本文给大家带来的改进机制是结合目前SOTAYOLOv9的思想利用双主干网络来改进YOLOv8（本专栏目前发布以来改进最大的内容，同时本文内容为我个人一手整理全网独家首发 | 就连V9官方不支持的模型宽度和深度修改我都均已提供，本文内容支持RT-DETR全系列模型均可使用，本文的内容超级适合想要发表论
优化改进YOLOv5算法之Wise-IOU损失函数
边界框回归（BBR）的损失函数对于目标检测至关重要。它的良好定义将为模型带来显著的性能改进。大多数现有的工作假设训练数据中的样本是高质量的，并侧重于增强BBR损失的拟合能力。如果盲目地加强低质量样本的BBR，这将危及本地化性能。Focal EIoU v1被提出来解决这个问题，但由于其静态聚焦机制（F
YoloV8改进策略：BackBone改进|Mamba-UNet改进YoloV8，打造全新的Yolo-Mamba网络
所提出的Mamba-UNet的架构如图2所示，其灵感来源于UNet [24] 和 Swin-UNet [3]。首先将大小为 H × W × 1 的2D灰度图像分割成类似于ViT和VMamba的块 [5,16]，然后转换为维度为 H/4 × W/4 × 16 的1D序列。一个初始的线性嵌入层将特征维度
YoloV8改进策略：注意力改进|Mamba-UNet改进YoloV8，打造全新的Yolo-Mamba网络
摘要本文尝试使用Mamba的VSSBlock替换YoloV8的Bottleneck，打造最新的Yolo-Mamba网络。论文：《Mamba-UNet：用于医学图像分割的类似UNet的纯视觉Mamba网络》在医学图像分析的最新进展中，卷积神经网络（CNN）和视觉转换器（ViT）都取得了显著的基准成绩。
特征融合篇 | YOLOv8 引入通用高效层聚合网络 GELAN | YOLOv9 新模块
特征融合篇 | YOLOv8 引入通用高效层聚合网络 GELAN | YOLOv9 新模块
使用flask将Yolov5部署到前端页面实现视频检测（保姆级）
首先，开发工具我们选择jetbrains公司的Pycharm，打开Pycharm，选择new Project,flask,路径根据自己的自身情况改，最好点击create创建成功！此时，新建好的flask工程目录长这样static文件夹下存放一些文件，比如css，js，images等，template
YOLOv8改进 | 独家创新篇 | 结合SOTA思想利用双主干网络改进YOLOv8（全网独家创新，最重磅的更新）
本文给大家带来的改进机制是结合YOLOv9的思想利用双主干网络来改进YOLOv8（本专栏目前发布以来改进最大的内容，同时本文内容为我个人一手整理全网独家首发 | 就连V9官方不支持的模型宽度和深度修改我都均已提供本文内容支持YOLOv8全系列模型从n到x均可使用），本文的内容超级适合想要发表论文的读
超详细的YOLOv8项目组成解析：一站式指南了解其架构与组件
最近的更新是关于“Segment ONNX Runtime example”的，意味着它添加了对ONNX运行时的支持，特别是针对模型分割功能的支持。这些文件和文件夹共同工作，以确保 YOLOv8 的文档是全面的、多语言的，并且始终保持最新。这些示例涵盖了从基本的对象检测到更复杂的图像分割和视频处理任
毕业设计-基于深度学习的老年人跌倒行为识别系统 人工智能机器视觉 YOLO 机器学习
毕业设计选题-基于深度学习的老年人跌倒行为识别系统利用先进的计算机视觉技术和深度学习算法，能够准确地识别老年人跌倒的行为模式，及时发出警报并提供紧急救援。深入探讨了系统设计原理、数据集的构建与处理方法，以及模型训练与优化过程。在不同环境下展现出出色的老年人跌倒行为识别性能，具备广泛的应用前景。为计算
人工智能任务4-读懂YOLOv5模型的几个灵魂拷问问题，深度理解 YOLOv5模型架构
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能任务4-读懂YOLOv5模型的几个灵魂拷问问题，深度理解 YOLOv5模型架构。YOLOv5是一种高效且精确的目标检测模型，由ultralytics团队开发。它采用了轻量级的网络结构，能够在保持高性能的同时降低计算复杂度。模型由三个主要部分组成：骨干网
【RT-DETR有效改进】利用EMAttention加深网络深度提高模型特征提取能力（特征选择模块）
本文给大家带来的改进机制是EMAttention注意力机制，它的核心思想是，重塑部分通道到批次维度，并将通道维度分组为多个子特征，以保留每个通道的信息并减少计算开销。EMA模块通过编码全局信息来重新校准每个并行分支中的通道权重，并通过跨维度交互来捕获像素级别的关系。本文改进是基于ResNet18、R
毕业设计：基于深度学习的绝缘子缺陷检测系统 人工智能 YOLO 计算机视觉
基于深度学习的创新绝缘子缺陷检测系统，该系统结合了深度学习和计算机视觉技术，能够有效地检测绝缘子的缺陷目标。通过对比实验，我们发现该系统相比传统方法具有更高的准确性和鲁棒性。这项毕业设计为计算机毕业生提供了一个有意义的研究课题，并开拓了一个创新的方向，为未来的绝缘子检测技术发展提供了新的思路和方法。
【毕业设计选题】基于深度学习的中草药检测识别系统 人工智能 python 计算机视觉 YOLO
毕业设计：基于深度学习的中草药识别检测系统的毕业设计。该系统利用深度学习模型和计算机视觉技术，对中草药进行准确识别和检测。通过对中草药叶片图像进行特征提取和分类，系统能够快速、有效地识别中草药的种类。这项毕业设计为计算机科学领域提供了一个创新的方向，将深度学习与计算机视觉技术相结合，为毕业生提供了一
yolov5 opencv dnn部署 github代码
yolov5 opencv dnn部署 github代码
三、yolov8训练结果查看和模型预测
yolov8模型预测
