YOLOv5改进 | 注意力机制 | 二阶注意力网络来进行单图像超分辨率【附网盘完整代码】
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AI：251-YOLOv8轻量化改进 | 基于ShuffleNetV1的主干网络优化与应用实践（附代码+修改教程）
ShuffleNetV1是由Facebook AI Research团队提出的轻量级神经网络。其核心思想是通过分组卷积（Group Convolution）和通道重排（Channel Shuffle）技术来减少模型参数和计算量，同时保持较高的精度。我们首先需要在YOLOv8的代码中定义Shuffle
【教育宝-注册安全分析报告】
教育宝作为在线教育平台，拥有一定的互联网架构设计能力， 采用的是通俗的滑动验证产品， 该产品稳定并且市场占有率很高， 在一定程度上提高了用户体验， 但安全性在机器学习的今天， 已经无法应对攻击了，并且正是由于该产品通俗， 所以在网上破解的文章和教学视频也是大量存在，并且经过验证滑动产品很容易被破解，
AI：257-RevColV1 | 基于可逆列网络的YOLOv8小目标检测改进【附保姆级代码】
RevColV1的引入显著提高了YOLOv8在小目标检测任务中的性能。虽然模型的计算开销略有增加，但相较于其带来的性能提升，这种增加是值得的。RevColV1通过特征解耦和列网络设计有效地提升了模型对小目标的检测能力。
AI：258-YOLOv8改进 | 融合ACmix自注意力与卷积模型提升检测效率与实时性能
在目标检测领域，YOLO系列模型一直以其快速、高效的特性广受欢迎。YOLOv8作为这一系列的最新版本，具备较高的检测速度和较强的识别能力。然而，随着对复杂场景和小目标检测需求的增加，进一步优化模型的特征提取和识别效率成为改进的核心方向。本文将探讨如何通过引入**ACmix（自注意力与卷积混合模型）*
YOLO v8目标检测（三）模型训练与正负样本匹配
事件包含的信息量大小（事件发生的难度有多大）。小概率事件，它发生的难度比较大，所以有较大的信息量大概率事件，它发生的难度比较小，所以有较小的信息量概率和信息量是负相关的。
AI：256-优化YOLOv8 | 利用SENetV1提升目标检测性能的深入研究（保姆级代码）
SENetV1（Squeeze-and-Excitation Networks）由Jie Hu等人在2017年提出。其核心思想是通过引入SE模块来自适应地重标定通道特征的重要性，从而提升网络的表示能力和性能。
AI：252-通过HAttention模块改进YOLOv8 | 超分辨率重建助力小目标检测
YOLOv8继承了YOLO系列的核心思想，即通过单次前向传播同时完成分类和定位任务。它的模型架构进一步优化了CSPDarknet作为骨干网络，并在此基础上引入了多尺度特征融合和改进的损失函数。然而，这些改进仍未能完全解决小目标检测的问题。在本文中，我们深入探讨了HAttention（HAT）在YOL
一文掌握YOLOv1-v10
YOLO目标检测算法，不过多介绍，是基于深度学习的目标检测算法中最出名、发展最好的检测器，没有之一。本文简要的介绍一下从YOLOv1-YOLOv10的演化过程，详细技术细节不过多介绍，只提及改进点，适合初学者当综述阅读，也适合有基础的同学用于复习回顾。
AI：254-YOLOv8改进 | 基于MobileNetV2的轻量化Backbone替换与性能评估
深度可分离卷积：将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积，大幅降低计算复杂度。线性瓶颈：使用线性激活函数而非ReLU，在瓶颈层的输入和输出之间避免了非线性变换。反向残差块：在网络中引入反向残差模块，改善了特征的流动和信息传递。首先，我们需要定义MobileNetV2模型。这可以通过库中的预训练模型来实现。
AI：250-YOLOv8结合ShuffleNetV2的轻量级优化与实战指南（附代码+修改教程）
ShuffleNetV2是一种通过分组卷积（Group Convolution）和通道洗牌（Channel Shuffle）技术来减少计算量和内存访问成本的轻量级网络。分组卷积：通过减少卷积核的计算量来降低整体的计算复杂度。通道洗牌：通过交换不同分组中的通道来促进信息流动，提升模型的表达能力。Shu
在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【2.2】RK3588上C++开发环境准备及测试更多内容见视频
本专栏主要是提供一种国产化图像识别的解决方案，专栏中实现了YOLOv5/v8在国产化芯片上的使用部署，并可以实现网页端实时查看。根据自己的具体需求可以直接产品化部署使用。
基于 YOLO V10 Fine-Tuning 训练自定义的目标检测模型
YOLO-V10 由清华大学提供，采用无 NMS 训练和效率-精度驱动架构，提供目前最先进的性能和延迟。
在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别- 【1.2】进行开发前的准备工作
硬件准备：一台Ubuntu+3060显卡主机，主要用来训练工作。一台MacBook，主要用来编程工作。软件准备：MacBook安装vscode。Ubuntu主机安装docker，如果使用云主机此处可以忽略。
AI：249-YOLOv8主干网络的轻量化探索 | 基于华为VanillaNet的性能改进与应用（涨点必备）
VanillaNet是华为最新推出的轻量级网络架构，专为在移动端和嵌入式设备上运行而设计。轻量化设计：通过简化卷积操作和减少参数量，VanillaNet可以在保证精度的前提下，大幅降低计算复杂度。深度可分离卷积：采用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），进
AI：244-YOLOv8性能提升实战 | 集成双向特征金字塔网络（BiFPN）与多场景应用分析（极限涨点）
在本文中，我们详细探讨了如何通过集成双向特征金字塔网络（BiFPN）来提升 YOLOv8 模型的性能。BiFPN 的多尺度特征融合能力使其在各类场景中表现出色，无论是自动驾驶、安防监控还是无人机图像识别，都显著提高了目标检测的精度和鲁棒性。通过具体的代码实现和 yaml 配置示例，我们展示了如何将
AI：238-提升YOLOv8的检测性能 | Slim-Neck特征融合层的轻量化与精度双重突破（保姆级涨点）
从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~
AI：245-YOLOv8的全新改进 | 基于Damo-YOLO的RepGFPN在Neck中的特征融合优化【极限涨点】
YOLOv8在结构上依旧延续了自YOLOv4以来的CSPNet（Cross Stage Partial Network）和FPN（Feature Pyramid Network）的设计，结合了PANet（Path Aggregation Network）来增强特征的多尺度表达。然而，随着目标检测任务
AI：243-YOLOv8主干改进涨点 | 集成LSKNet提升遥感目标检测性能的探索与实现
LSKNet是一种结合了大核卷积和小核卷积的网络结构，通过融合不同感受野的特征，有效提升了对目标的识别能力。大核卷积有助于捕捉全局特征，而小核卷积则在保留局部细节方面表现出色。LSKNet特别适合处理具有复杂背景和多尺度目标的遥感图像。
[数据集][目标检测]集装箱缺陷检测数据集VOC+YOLO格式4127张3类别
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注。标注类别名称:["Dent","Hole","Rust"]
