【仪酷LabVIEW AI工具包案例】使用LabVIEW AI工具包+YOLOv5实现工业产品的瑕疵检测与瑕疵点定位
Hello，大家好，我是你们的virobotics（仪酷智能），一个深耕于LabVIEW和人工智能领域的开发工程师。本文主要讲解如何用LabVIEW结合yolo算法实现产品的瑕疵检测与瑕疵点定位的功能，解决传统机器视觉无法检测复杂环境及多类瑕疵共同识别的问题。
人工智能视觉深度学习yolov5的学习笔记
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Datawhale AI 夏令营 Task1：跑通YOLO方案baseline！
夏令营Task 1
DL 基于Ubuntu20.04—Yolov8环境搭建及运行
修改默认路径下：anaconda3/envs/yolov8/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml中的nc(number of classes)改为自己的类别数。在yolov8/train/datasets中
YOLO V5模型使用教程
YOLO V5模型零基础使用教程
AI：231-通过LSKAttention大核注意力机制提升YOLOv8性能的极限实战【保姆级教程】
LSKAttention是一种基于大核卷积的注意力机制，通过引入不同尺寸的卷积核来捕获图像中的多尺度特征信息。多尺度信息捕捉：通过大核卷积的感受野，能够有效捕捉目标物体的多尺度特征信息。增强全局特征：相比于小卷积核，大卷积核能够更好地捕捉全局信息，避免忽略小目标或复杂背景下的重要特征。轻量化设计：尽
AI：242-YOLOv8轻量化主干优化 | 基于轻量卷积的PP-HGNetV2创新改进与实战应用【超级涨点】
PP-HGNetV2是一个经过优化的轻量级主干网络，旨在平衡计算效率和检测精度。相比传统的ResNet或CSPDarknet，PP-HGNetV2在计算量上大幅降低，同时保持了较高的特征提取能力。它通过引入Hybrid Convolution (HG) 和多尺度特征融合技术，使得网络在处理不同尺寸目
Docker搭建yolov8并训练、验证、推理化学仪器数据集
本文通过docker的方式搭建yolov8运行环境，并成功训练了化学仪器数据集，其中训练数据215张，验证数据65张，类别14。
AI：241-YOLOv8主干网络改进 | 基于PPHGNetV2的超级轻量化与精度提升【极限涨点】
PPHGNetV2是由百度飞桨团队提出的一种轻量化特征提取网络，专为实时检测任务设计。其在架构上采用了深度可分离卷积、通道注意力机制和多尺度特征融合策略，使得网络在轻量化的同时保持了较高的特征提取能力。PPHGNetV2的这种设计思想非常适合应用在YOLOv8的改进中。本文深入探讨了如何通过引入PP
AI：237-改进 YOLOv8涨点 | 基于自适应特征金字塔网络（AFPN）的创新提升
本文深入探讨了如何将自适应特征金字塔网络（AFPN）集成到 YOLOv8 中，以提升目标检测的性能。AFPN 作为一种改进的特征融合方法，通过多尺度特征融合和动态特征重标定，显著增强了 YOLOv8 在复杂场景和小目标检测中的表现。AFPN 的核心概念与改进特征金字塔网络（FPN）: AFPN 在传
AI：239-YOLOv8的高效涨点 | 集成EfficientViT提升主干网络性能
高效的多头注意力机制：相比传统的ViT，EfficientViT通过改进的多头注意力机制，降低了计算复杂度。轻量级设计：EfficientViT通过减少网络参数和计算量，实现了更低的延迟和更少的资源消耗。增强的特征提取能力：通过混合使用卷积和变换器，EfficientViT在保持高效的同时，能够提取
Yolo-World在基于自己的数据集训练后zero-shot能力显著下降甚至消失的问题
关于yolo-world的零样本检测能力问题
yolov5模型 9fps提升至27fps全过程
1. 安装ACLLite核心流程应该是怎么样的？3. NPU_HOST_LIB 的环境变量跟 /etc/profile中的不一样怎么办？9. videocapture.VideoCapture和cv2.VideoCapture的区别？11. mean_chn_i var_reci_chn 代表
AI：230-YOLOv8与RT-DETR的完美结合 | 重塑目标检测技术的前沿【保姆级教程】
YOLOv8 继承了 YOLO 系列的轻量化和高效性，通过优化网络架构和训练策略，实现了在主流数据集上的领先表现。然而，YOLOv8 的检测头仍采用经典的 anchor-based 设计，这在处理高密度或多尺度目标时可能存在局限性。RT-DETR 是最近提出的一种基于 Transformer 的目标
AI：236-基于RCS-OSA的YOLOv8改进 | 增强空间对象注意力实现小物体检测精度提升
通过将 RCS-OSA（减少通道的空间对象注意力机制）引入到 YOLOv8 中，并替换原有的 C2f 模块，我们显著提升了模型在多项指标上的性能，尤其是在小物体检测和复杂场景中的表现。实验结果显示，改进后的模型在 COCO 和 PASCAL VOC 数据集上的 mAP、Precision 和 Rec
YOLOv10有效涨点专栏目录 | 目前已有90+篇内容，内含各种卷积模块，主干网络，注意力机制，损失函数等创新点改进
YOLOv10专栏持续复现网络上各种顶会内容，同时专栏内容可以用于YOLOv8改进~,欢迎大家订阅！！！
AI：220-保姆级YOLOv8的性能增强 | 集成FocusedLinearAttention的深入提升实战
FocusedLinearAttention是一种改进的注意力机制，旨在通过线性复杂度计算注意力权重，从而在保持高效性的同时提高模型的表现。其主要思想是通过限制注意力计算的范围，使得注意力计算更加集中和高效。在本文中，我们详细探讨了如何通过集成FocusedLinearAttention来改进YOL
AI：229-保姆级YOLOv8的高效检测改进 | AKConv在轻量级架构中的应用与优化
YOLO（You Only Look Once）系列模型因其在速度和准确性之间的平衡，一直是实时目标检测领域的基石。随着对更加高效模型的需求日益增长，研究的重点逐渐转向轻量级架构，这种架构在降低计算成本的同时不牺牲性能。本文将深入探讨一种先进的卷积技术——**注意力核卷积（AKConv）**，并探讨
AI：221-保姆级YOLOv8涨点 | SAConv可切换空洞卷积的集成与优化
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：219-保姆级YOLOv8改进 | MPDIoU与InnerMPDIoU的创新应用及代码解析【细节涨点】
MPDIoU通过在目标框和预测框上分别选取多个特征点，并计算这些特征点之间的距离来衡量框之间的差异。具体公式如下：其中，( p_i ) 和 ( g_i ) 分别表示预测框和目标框上的第 ( i ) 个特征点，( d ) 表示两个点之间的距离，( d_{\text{max}} ) 为最大距离。
