YOLOv5改进 | 注意力篇 | CGAttention实现级联群体注意力机制 (全网首发改进)
本文给大家带来的改进机制是实现级联群体注意力机制，其主要思想为增强输入到注意力头的特征的多样性。与以前的自注意力不同，它为每个头提供不同的输入分割，并跨头级联输出特征。这种方法不仅减少了多头注意力中的计算冗余，而且通过增加网络深度来提升模型容量，亲测在我的25个类别的数据上，大部分的类别均有一定的涨
即插即用篇 | YOLOv8 Gradio 前端展示页面 | 支持 【分类】【检测】【分割】【关键点】 任务
YOLOv8 Gradio 前端展示页面 | 支持 【分类】【检测】【分割】【关键点】 任务
毕业设计选题- 基于深度学习的海洋生物目标检测系统 YOLO 人工智能
毕业设计选题：基于深度学习的海洋生物目标检测，旨在设计和实现一种高效准确的算法来识别和检测海洋中的生物目标。通过采用深度学习技术，结合海洋生物图像数据集和目标检测模型，我们展示了如何训练一个能够在复杂水下环境中实现精准目标检测的算法。本研究的成果将有助于海洋生物学研究、环境监测和保护等领域的发展，为
YOLOv8改进 | 主干篇 | RevColV1可逆列网络（特征解耦助力小目标检测）
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，目前本专栏免费阅读(暂时，大家尽早关注不迷路~)如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新
Win11+Anaconda+Pycharm+Yolov8开发环境搭建与检测验证
一般.condarc文件在C:\Users\lenovo目录下，如果.condarc文件找不到的话，可以设置隐藏项目可见，如果还是找不到，是因为没有在cmd命令中输入 conda config命令，只有第一次输入该命令之后，系统才会自动创建.condarc文件。将源修改为如下的链接。（添加镜像源，注
YOLOV8 进行docker环境配置
sudo docker save -o /home/yolov8_v0.tar。停止运行容器 sudo docker stop 删除容器 sudo docker rm 删除镜像 sudo docker rmi
Docker在windows下使用教程，通过Dockerfile创建镜像/容器，以YOLO系列为例
通过可视化界面将极大的降低学习难度。
机器学习卷积神经网络YOLOv5工地安全检测佩戴安全帽检测和识别含佩戴安全帽
安全帽是作业场所作业时头部防护所用的头部防护用品，它对使用者的头部在受坠落物或小型飞溅物体等其他因素引起的伤害起到防护作用。近年来，因不佩戴安全帽、不规范佩戴安全帽等原因导致的安全生产事故屡禁不止，事故发生背后的影响是巨大的，不仅为家人带来巨大的伤痛，也为企业的利益带来巨大的损失。而如何使员工规范佩
Docker使用及本地Yolov5打包教程
Yolov5本地Docker部署
【AI】在NVIDIA Jetson Orin Nano上使用tensorrtx部署yolov8
在OrinNano上部署yolov8，并使用tensorrtx来硬件加速
使用PyQt简单实现YOLOv5交互界面
使用PyQt5简单实现了基于YOLOv5的小狗嘴套佩戴检测系统的界面交互系统，文中给出一些实现步骤
快速解决深度学习推理过程cuda或tensorRT推理速度变慢的办法【亲测有效】
如果你在使用CUDA或者TensoRT实现深度学习推理检测过程中发现推理检测的速度很慢，那可以查看本文快速解决深度学习推理过程cuda或tensorRT推理速度变慢的问题
毕业设计-基于深度学习的车辆实时检测与跟踪系统 YOLO 卷积神经网络 人工智能 CNN
毕业设计-基于YOLOv5s的车辆实时检测与跟踪系统的毕业设计。通过结合YOLOv5s模型和目标跟踪技术，该系统能够实时准确地检测和跟踪道路上的车辆。解释了YOLOv5s模型的原理和使用方法，并展示了如何在实时视频流中实现车辆检测和跟踪。这个系统具有广泛的应用前景，可以用于交通监控、智能驾驶等领域。
ubuntu18.04复现yolo v8环境配置之CUDA与pytorch版本问题以及多CUDA版本安装及切换
不同程序需要不同版本的python和pytorch，而pytorch和CUDA之间有一定的对应关系，如果不按要求安装，会造成后续报错，无法复现他人的程序。二、假设ubuntu系统已经安装了CUDA，此时需要重新安装另外一个版本（如果你是第一次安装CUDA也没关系，重复下面步骤两次，选择不同的CUDA
YOLOv5算法进阶改进（3）— 引入深度可分离卷积C3模块 | 轻量化网络
深度可分离卷积是一种卷积神经网络中的卷积操作，可以大大减少计算量和参数数量，从而提高模型的效率和准确性。本节课就给大家介绍一下如何在YOLOv5主干网络中引入深度可分离卷积C3模块，希望大家学习之后能够有所收获~！🌈
ubuntu下yolox tensorrt模型部署
ubuntu下yolox tensorrt模型部署
YoloV8改进策略：将FasterNet与YoloV8深度融合，打造更快更强的检测网络
我们尝试了三种改进方法，测试结果也是基于我自己选择的数据集，在其他的数据集中表现怎么样还是需要自己尝试才行！
yolov7论文学习——创新点解析、网络结构图
yolov7的网络结构
