YOLOv5实战记录06 Gradio搭建Web GUI
个人打卡，慎看。
AI：217-保姆级YOLOv8改进 | 基于新型损失函数的目标检测性能提升研究
InnerIoU（内部交并比）损失函数考虑了目标框内部的重叠区域，旨在更加精确地评估检测框与真实框之间的重叠程度。本文介绍了四种新型损失函数：InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU和FocusIoU，并详细分析了它们的数学原理和优缺点。通过实验结果验证了这些损失函数的有效性，尤其是
AI：218-保姆级YOLOv8细节检测改进 | 利用CARAFE上采样方法提升目标检测精度
CARAFE是一种基于内容感知的特征重组上采样方法。它主要通过利用特征图的局部上下文信息来进行内容感知的特征重组，从而提高上采样的精度。与传统的上采样方法（如转置卷积、双线性插值）相比，CARAFE能够更好地保留和增强特征图中的细节信息，对于提升目标检测的细节精度有显著效果。本文详细介绍了如何通过引
在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-专栏目录及必备知识点及相关设备
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。学习本专栏内容需要准备以下硬件设备：1、RK3588开发板2、带有 显卡的电脑 或 租借显卡服务器 进行数据训练3、网络摄像头，也
AI：214-改进YOLOv8目标检测网络 | 引入注意力机制、优化C2f、卷积层、Neck和检测头的综合提升
YOLOv8的网络结构大致分为四个部分：Backbone、Neck、Head和输出层。Backbone用于提取图像特征，Neck用于特征融合和增强，Head用于目标分类和定位。
AI：212-YOLOv8中的可变形卷积改进 | 从DCNv1到DCNv3的多位置替换可变形卷积保姆级实操
可变形卷积（Deformable Convolution）最早由Dai等人在2017年提出，其核心思想是在标准卷积操作的基础上，引入可学习的偏移量（offsets），使卷积核能够自适应调整其采样位置，从而增强模型对目标变形的感知能力。return x本文通过深入探讨可变形卷积在YOLOv8中的应用，
AI：213-引入ODConv提升YOLOv8性能 | 动态卷积在目标检测中的应用与优化【保姆级实操】
ODConv是一种新型卷积操作，其核心思想是动态调整卷积核的参数，以适应不同的输入特征。ODConv通过引入多个维度的动态卷积，能够更好地捕捉空间和通道维度上的特征关系，从而提升模型的表达能力。
手把书教你使用YOLOv9训练自己的数据集(附YOLOv9网络结构图)
YOLOv9通过研究数据传输时的信息丢失问题，提出了可编程梯度信息（PGI）和通用高效层聚合网络（GELAN）架构，提高了参数利用率和模型性能。与SOTA方法相比，GELAN仅使用传统卷积算子即可实现更好的参数利用率。PGI适用于从轻型到大型的各种模型，使从头开始训练的模型能够获得更好的结果。YOL
ImportError:Bad git executable.【yolov5自训练报错日志及解决】
ImportError:Bad git executable.原文添加了对“os.environ['GIT_PYTHON_REFRESH'] = 'quiet'”方法的实测以及符合个人实际情况的分析进行解决报错
【YOLOv8十万长文全解】独家魔改优化技巧+附20余个源码手把手教程
【YOLOv8十万长文全解】v8 v9通用。独家魔改优化技巧+附20余个源码手把手教程; Hello，大家好，我是cv君，最近开始在空闲之余，经常更新文章啦！除目标检测、分类、分隔、姿态估计等任务外，还会涵盖图像增强领域，如超分辨率、画质增强、降噪、夜视增强、去雾去雨、ISP、海思高通成像ISP等、
YOLOv10改进 | 特殊场景检测篇 | 轻量级的低照度图像增强网络IAT改进YOLOv10暗光检测（全网独家首发）
本文给大家带来的改进机制是轻量级的变换器模型：Illumination Adaptive Transformer (IAT)，用于图像增强和曝光校正。其基本原理是通过分解图像信号处理器（ISP）管道到局部和全局图像组件，从而恢复在低光或过/欠曝光条件下的正常光照sRGB图像。具体来说，IAT使用注意
YOLOv8改进 | 主干网络 | 增加网络结构增强小目标检测能力【独家创新——附结构图】
YOLOv8改进，小目标检测，yolov8
C# Onnx Yolov5 水果识别，人员识别，物品识别 人工智能
就像您提到的软件相关的情况，看似简单的操作，实际上涉及众多组件，版本的不匹配就如同齿轮无法精准咬合，导致整个系统无法顺畅运转。无法下载所需组件更是直接阻断了操作的进行，而系统对某些版本的不兼容，以及某些版本资源的稀缺，都使得我们难以完全复刻所谓的成功。这意味着，使用一种框架（如 TensorFlow
基于YOLO的安全头盔佩戴识别与报警系统及PyQt界面设计（代码和警报仿真）
基于YOLO的安全头盔佩戴识别与报警系统及PyQt界面设计（代码和警报仿真
基于 YOLOv5 的疲劳驾驶预警系统：保障行车安全的创新技术
python深度学习基于YOLOv5的疲劳驾驶预警系统（Python源码+疲劳检测数据集+远程部署安装）项目源码请私信，切记留下联系方式。免费预约部署项目在现代社会，汽车已成为人们日常出行和交通运输的重要工具。然而，随着车辆数量的不断增加和驾驶时间的延长，疲劳驾驶问题日益凸显，成为导致交通事故的重要
AI模型 YOLOv8在工业中的应用案例
YOLOv8（You Only Look Once, Version 8）是YOLO系列的最新版本，以其高效和实时检测的能力在工业领域得到了广泛应用。本文将介绍YOLOv8在几个具体工业应用中的案例，并提供相关的GitHub资源。
改进yolov8|FasterNet替换主干网络，跑得飞快！！
时间提高巨大50%+，GFLOPs减少60%+并在ultralytics/nn/modules/block.py中最上方“all”中引用‘BasicStage’, ‘PatchEmbed_FasterNet’, ‘PatchMerging_FasterNet’在ultralytics/nn/modu
穿越火线 Ai实现FPS游戏自动瞄准 yolov5深度学习 fps自瞄
需要了解的东西和可能会遇到的问题1.xy坐标点与当前鼠标的xy坐标点距离计算2.获取窗口句柄，本文使用的是根据窗口名称获取句柄3.推理方式：本文使用的是GPU(为啥呢？4.屏幕宽高获取和敌人坐标获取和计算哪个是最近的敌人并控制鼠标去敌人身上和头上。第三个参数，y轴相对移动的距离：敌人y坐标 - (屏
人工智能--目标检测
区域卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Network，R-CNN）是目标检测领域的一个重要里程碑，为后续更先进的目标检测算法奠定了基础。🍈R-CNN 的详细工作原理R-CNN（Region-based Convolutional Neural Net
yolov5使用flask部署至前端，实现照片\视频识别
大半年前初学yolo flask时，急需此功能，Csdn、Github、B站找到很多教程，效果并不是很满意。近期做项目碰到类似需求，再度尝试，实现简单功能，分享下相关代码，仅学习使用，如有纰漏，望多包涵。先上传本地的模型，上传成功后等待模型加载，再上传照片/视频。将index.html放入templ
