全网最详细教程，手把书教你使用YOLOv10训练自己的数据集和推理(附YOLOv10网络结构图)
YOLOv10，由清华大学多媒体智能组只开发，是一款亳秒级实时端到端目标检测的开源模型。该模型在保持性能不变的情况下，与YOLOv9相比，延迟减少了46%，参数减少了25%，非常适合需要快速检测物体的应用，如实时视频分析、自动驾驶和智能医疗等领域。这些改进使得YOLOv10在实时物体检测领域达到了新
RT-DETR: 实时目标检测的又一次进化
点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号实时目标检测是一个具有广泛应用的关键领域，从物体跟踪到自动驾驶。想象一下，一辆能够实时检测行人和其他车辆的自动驾驶汽车，或一个可以同时跟踪多个移动物体的监控系统。这些系统的效率和准确性取决于其快速、准确地处理和分析视觉数据的能力。这就是实时目标检测的重
AI：297-深度优化YOLOv8小目标检测性能 | 基于自适应特征金字塔网络（AFPN）的创新改进策略
本文探讨了如何通过引入自适应特征金字塔网络（AFPN）来提升YOLOv8在小目标检测中的性能。AFPN通过对多尺度特征的精细化融合，增强了模型对不同尺度目标的感知能力，特别是对小目标的检测能力进行了有效提升。我们通过引入可学习权重参数和膨胀卷积等技术，进一步优化了AFPN结构，实验结果显示，结合这些
【Arxiv2023】Detect Everything with Few Examples
本文提出了小样本目标检测领域的SOTA方法DE-ViT，采用元学习训练框架。DE-ViT提出了一种新的区域传递机制用于检测框定位，并且提出了一种空间积分层来讲mask转化为检测框输出。DE-ViT相比之前的方法提升巨大，在COCO数据集上，10-shot提升15AP，30shot提升7.2AP。
AI：283-独创FRMHead| 超越YOLOv8与RT-DETR的下一代目标检测头
YOLO（You Only Look Once）系列是目标检测领域的佼佼者，其模型在精度和速度上不断取得突破。YOLOv8作为该系列的最新版本，已经在多个检测任务中展现了其强大的性能。然而，面对新兴的检测需求和挑战，我们需要进一步优化YOLOv8的检测头，以提升其检测精度和速度。本文将介绍一种全新的
AI：289-增强YOLOv8目标检测性能 | 通过EfficientNetV1改进特征提取层
EfficientNetV1的核心思想是通过均衡缩放（Compound Scaling）来优化网络结构。均衡缩放方法同时调整网络的深度、宽度和分辨率，以便在计算资源有限的情况下实现最佳性能。EfficientNetV1使用了一个高效的基本块——MBConv（Mobile Inverted Bottl
AI：295-深入改进YOLOv8小目标检测 | 基于Gold-YOLO的Neck结构优化与应用
在目标检测领域，YOLO (You Only Look Once) 系列凭借其实时性和高效性得到了广泛应用。然而，YOLO 在处理小目标检测时，往往表现出一定的局限性。为了解决这一问题，Gold-YOLO 提出了针对小目标检测的改进策略。本文将详细探讨如何利用 Gold-YOLO 的设计理念，优化
YOLOv8入门 | 从环境配置到代码拉取（下载）再到数据集划分又到实验运行
YOLOv8环境配置，数据集划分，启动命令
Segment-and-Track Anything配置以及使用说明
Segment-and-Track Anything视频分割超详教程
AI：285-YOLOv8改进深度解析 | DynamicHead检测头的原论文复现与性能评估
DynamicHead是YOLOv8中一个重要的改进组件，主要用于提高检测头的灵活性和适应性。该改进通过动态调整卷积核和特征图，从而更好地适应不同大小和形状的目标物体。DynamicHead的核心思想是根据输入图像的特征自适应地调整检测头的参数，以提高检测性能。
AI：282-ASFF改进YOLOv8检测头 | 提升目标检测精度的全新方法（全网首发）
YOLO（You Only Look Once）系列模型以其端到端的检测能力和高效性广泛应用于目标检测任务。YOLOv8是YOLO系列中的最新版本，其改进了特征提取、特征融合和检测头设计等多个方面。YOLOv8的检测头主要负责将从骨干网络中提取的特征图进行处理，以生成最终的检测结果。自适应空间特征融
AI：260 - YOLOv8改进涨点 | iAFF迭代注意力特征融合助力多目标检测精度提升
iAFF是一种基于注意力机制的特征融合方式，旨在逐步迭代特征图中的空间和通道维度信息。通过多个层次的注意力机制，该方法能够有效地融合来自不同尺度的特征信息，增强模型对小目标和细节的捕捉能力。相比传统的融合方法，iAFF不仅考虑了特征图中的全局信息，还能够对细粒度细节进行逐步增强，非常适合处理复杂多目
嵌入式AI---训练自己的yolov5目标检测模型
基于常用的轻量级检测算法yolov5s，在3060显卡训练了一个自己的车辆检测模型。源码版本为yolov5 v6.0，采用UA-DETRAC数据集训练。
在目标检测数据集上微调Florence-2
Florence-2是由微软开源的轻量级视觉-语言模型，采用MIT许可。该模型在任务如图像描述、目标检测、定位和分割中展示了强大的零样本和微调能力。图1。图示展示了每个任务所表达的空间层次和语义细粒度水平。来源：Florence-2：推进多种视觉任务的统一表示。该模型将图像和任务提示作为输入，并以文
目标检测 | YOLO v4、YOLO v5、YOLO v6理论讲解
目标检测：YOLO v4、YOLO v5与YOLO v6理论知识笔记，根据B站up霹雳吧啦Wz与CSDN博主路人贾的目标检测相关博文总结。
新能源风机视觉数据集
包含风机缺陷检测、机舱目标检测、风机部件分割、风机遥感检测等多场景的6+新能源风机视觉数据合集
嵌入式AI快速入门课程-K510篇 (第六篇 目标检测模型部署篇)
1.准备数据集2.数据预处理（可选）数据集成是将来自多个不同源的数据通过一定的思维逻辑或物理逻辑集成到一个统一的数据集合中。数据转换是将数据从一种表示形式变为另一种表现形式的过程。即将数据类型转换/数据语义转换数据粒度转换等。数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。很多数据集存在数据缺失、数据格
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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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。
