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使用预训练权重在YOLO模型上训练新数据集的完整指南

使用预训练权重在YOLO模型上训练新数据集的完整指南引言在目标检测领域，迁移学习已成为提升模型性能的关键技术。
马里马里奥-·2025-06-24 15:14

解决YOLO模型从Python迁移到C++时目标漏检问题——跨语言部署中的关键陷阱与解决方案

问题背景当我们将Python训练的YOLO模型部署到C++环境时，常遇到部分目标漏检问题。这通常源于预处理/后处理差异、数据类型隐式转换或模型转换误差。
马里马里奥-·2025-06-24 15:43

C++、OpenVINO部署YOLOv5模型的指南（Windows）

C++、OpenVINO部署YOLOv5模型的指南（Windows）一、环境准备硬件要求软件配置二、模型转换流程1.导出ONNX模型2.转换为OpenVINOIR格式三、C++推理实现核心代码结构后处理关键算法四
马里马里奥-·2025-06-24 15:13

YOLO理论知识简单了解

目录前言一、YOLO是什么？以及核心思想？1、目标检测的本质与分类2、YOLO核心思想二、为什么使用YOLO，优势是什么？三、怎么使用YOLO模型？总结前言对YOLO模型的简单理解，对其进行记录。
老农民编程·2025-06-24 09:32

yolov5 yolov8 yolov10 Ultralytics 奇奇怪怪的错误汇总:【版本兼容，模型训练，数据加载，模型加速】

文章大纲ultralyticsYOLO最新版本问题Numpyisnotavailable不同小版本的网络不兼容问题RuntimeError:Theexpandedsizeofthetensor(1)mustmatch
shiter·2025-06-24 07:50

YOLOv12：以注意力为中心的物体检测

1.概述实时目标检测已成为许多实际应用的关键，而Ultralytics的YOLO（YouOnlyLookOnce）系列一直是最先进的模型系列，在速度和准确率之间实现了稳健的平衡。
发呆小天才O.o·2025-06-24 03:57

【Datawhale组队学习202506】YOLO-Master task02 YOLO系列发展线

系列文章目录`文章目录系列文章目录前言V1-2015-JosephRedmonV2-2016-JosephRedmonV3-2018-JosephRedmonYOLO之父的退出V4-202004-Chien-YaoWangV5
来两个炸鸡腿·2025-06-23 22:21

基于YOLOv11的实时人脸表情识别系统（附完整资源 + PyQt5界面 + 训练代码）

本文将详细介绍一个基于YOLOv11的人脸表情识别系统，该系统不仅能够实现实时人脸检测，还能准确识别多种表情状态，具有广泛的应用前景。
霜天红叶·2025-06-23 20:40

YOLOv10改进策略【Neck】| BMVC 2024 MASAG 模块（多尺度自适应空间注意门）：动态感受野与空间注意力增强多尺度目标检测精度

一、本文介绍本文主要利用MSA2NetMSA^{2}NetMSA2Net中的MASAG模块优化YOLOv10的目标检测网络模型。
Limiiiing·2025-06-23 13:54

【YOLOv5/v7 添加注意力机制】 模块十六 Non-Local模块在YOLOv5/v7中的应用

Non-Local模块在YOLOv5/v7中的应用1.Non-Local模块概述Non-Local模块是一种用于捕捉长距离依赖关系的注意力机制。
路飞VS草帽·2025-06-23 10:36

Yolo算法训练MPII人体姿势关键点检测数据集的yolo格式数据集 建立基于YOLOv8的人体姿势关键点检测系统 姿态识别数据集的训练

基于YOLOv8的人体姿势关键点检测系统，并使用PyQt6编写GUI界面支持图片、视频和摄像头实时检测文章目录1.数据准备和格式转换1.1将MPII数据集转换为YOLO格式2.训练YOLO模型2.1创建数据配置文件
·2025-06-23 00:21

基于腾讯云GPU服务器的深度学习训练技术指南

一、技术解析核心价值深度学习训练通过多层神经网络自动提取数据特征，广泛应用于计算机视觉（如YOLOv5目标检测）、自然语言处理（Transfo
小猴崽·2025-06-22 15:00

基于YOLOv11的手势控制轮椅系统：从数据集构建到实时部署

本文详细介绍如何利用YOLOv11目标检测算法构建一套完整的手势控制轮椅系统，包含数据集构建、模型训练、系统集成和用户界面开发的全流程实现。
YOLO实战营·2025-06-22 15:54

手势控制轮椅系统：基于YOLOv10的深度学习实现全流程

本博客将详细介绍如何构建一个基于YOLOv10的手势控制轮椅系统，涵盖数据集准备、模型训练、用户界面开发以及系统集成的全过程。1.项目概述本项目旨在开发一个能够识别特定手势并控制轮椅运动的系统。
YOLO实战营·2025-06-22 15:24

YOLO 在无人机视频流中的部署实践：从低延迟推理到边缘智能协同

YOLO在无人机视频流中的部署实践：从低延迟推理到边缘智能协同关键词：YOLOv8、无人机视频流、边缘部署、RTSP、低延迟推理、实时检测、JetsonOrin、RK3588、模型压缩摘要：随着无人机在巡检
·2025-06-22 09:19

Datawhale YOLO Master 第1次笔记

课程链接https://github.com/datawhalechina/yolo-masterYOLO系列模型堪称算法界的《五年高考三年模拟》：代码比字典的释义还易懂：PyTorch版源码自带"防脱发
weixin_44811994·2025-06-22 07:36

【GitHub项目实战】Roboflow Sports 实战解析：构建多场景运动视觉系统的开源工具集与工程落地路径

RoboflowSports实战解析：构建多场景运动视觉系统的开源工具集与工程落地路径关键词RoboflowSports、计算机视觉、体育目标检测、关键点识别、球体追踪、OpenCV、YOLOv8、图像分割
观熵·2025-06-22 07:04

ROS中基于yolo8和海康威视sdk的云台跟踪系统设计(python和c++）

1.实现机理本系统的基本实现机理如下：1）yolov8检测部分系统的智能检测部分将使用python和yolo8来实现，具体是通过网络摄像头的rtsp视频流来推流给模型进行识别。
大超学技术·2025-06-22 07:32

嵌入式学习-暑假学习总规划-day6

此文章为本人暑期学习计划，目标是在暑假学习吴恩达的机器学习，pytorch的使用，yolov8的使用，STM32的开发。在八月底九月初的总目标是在单片机上部署一个关于计算机视觉的轻量化AI。
·2025-06-22 06:58

基于Django+Vue3的草莓病害检测系统设计与实现，Web前后端分离，YOLOv8 Web目标检测系统

这里写自定义目录标题基于Django+Vue3的草莓病害检测系统基于Django+Vue3的草莓病害检测系统本项目结合YOLOv8与Django+Vue3，构建了一个通用的Web前后端系统，便于用户进行目标检测的操作和展示
半岛铁盒@·2025-06-22 04:42

YOLOv4 正负样本划分详解

✅YOLOv4正负样本划分详解一、前言在目标检测中，正负样本划分是训练过程中的关键环节，它决定了哪些预测框参与损失计算，从而影响模型的学习效果。
要努力啊啊啊·2025-06-22 03:40

深度学习之模型压缩三驾马车：模型剪枝、模型量化、知识蒸馏

一、引言在深度学习中，我们训练出的神经网络往往非常庞大（比如像ResNet、YOLOv8、VisionTransformer），虽然精度很高，但“太重”了，运行起来很慢，占用内存大，不适合部署到手机、摄像头
king of code porter·2025-06-21 21:59

Docker使用宿主机GPU驱动：绕开nvidia docker的神奇方法

1、具体场景场景：我是普通的docker运行yolo，需要使用GPU，但是报错：RuntimeError:FoundnoNVIDIA
~LONG~·2025-06-21 19:22

YOLOv11 改进策略：利用 MPDIoU 增强边界框回归的准确性

YOLOv11改进策略：利用MPDIoU增强边界框回归的准确性引言目标检测中的边界框回归质量直接影响模型的检测精度，特别是在复杂背景和多尺度目标场景下。
鱼弦·2025-06-21 08:12

YOLO的作者们

YOLO之父JesephRedmon，他创建了yolov1、yolov2、yolov3三个版本，但是在2020年2月份却宣布退出CV学术界、停止一切关于计算机视觉的研究、原因是自己的开源算法已经用在军事和隐私问题上
小远披荆斩棘·2025-06-21 06:22

木材横切面与年轮曲线分割与竹签计数

这是一个用于训练YOLOv8深度学习分割模型的Python程序库，支持对千兆像素级图像进行全自动分析（本案例演示木材横切面与年轮中导管/射线结构的量化分析）开发工具与技术栈：Python・NumPy・YOLOv8
QQ_1309399183·2025-06-20 21:28

江大白 | 目标检测YOLOv12算法来袭，更高性能、更快速度！（附论文及源码）

原文链接：目标检测YOLOv12算法来袭，更高性能、更快速度！
双木的木·2025-06-20 19:11

YOLOv12改进策略【Neck】| BMVC 2024 MASAG 模块（多尺度自适应空间注意门）：动态感受野与空间注意力增强多尺度目标检测精度

一、本文介绍本文主要利用MSA2NetMSA^{2}NetMSA2Net中的MASAG模块优化YOLOv12的目标检测网络模型。
Limiiiing·2025-06-20 15:17

基于YOLOv8（10,11,12）的金属表面缺陷检测（可加改进）

演示视频：基于YOLOv8、v10、v11、v12的金属表面缺陷检测项目结构：├──训练与模型│├──train.py#模型训练脚本│├──weights/#预训练模型存储│└──requirements.txt
毕设做完了吗？·2025-06-20 14:09

深度学习之目标检测YOLO简介和YOLO v1模型算法流程详解说明（超详细理论篇）

1.YOLO（YouOnlyLookOnce）2.onestage和twostage含义和区别3.YOLOv1论文背景4.YOLOv1算法流程5.YOLOv1创新点一、YOLO（YouOnlyLookOnce
Studying 开龙wu·2025-06-20 11:14

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的交通信号灯状态检测：深度学习应用与实现

近年来，深度学习技术，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，凭借其卓越的目标检测能力，已经成为解决交通信号灯
YOLO实战营·2025-06-20 09:57

【Datawhale组队学习202506】YOLO-Master task01 导学课程

系列文章目录task01导学课程文章目录系列文章目录前言一、计算机视觉与YOLO？
来两个炸鸡腿·2025-06-19 21:36

一[3.1]、ubuntu18.04环境 利用 yolov8 训练开源列车数据集，并实现列车轨道检测【全网最详细】

目录一、开源车载数据集地址二、参考资料三、数据集文件夹准备四、数据集标注软件准备4.1安装labelimg4.2安装labelme（5）JonTotxt.py代码实现json文件转txt文件格式一、开源车载数据集地址(7封私信)轨道交通数据集-OSDaR23:OpenSensorDataforRail2023-知乎二、参考资料htt
他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2025-06-19 05:43

使用YOLOv8结合DeepSORT实现人物追踪和体态检测

使用YOLOv8结合DeepSORT实现人物追踪和体态检测的Python代码importcv2importnumpyasnpfromultralyticsimportYOLOfromdeep_sort_realtime.deepsort_trackerimportDeepSort
irisMoon06·2025-06-19 05:43

YOLOv5 改进点与优化详解

✅YOLOv5改进点与优化详解一、前言YOLOv5是由Ultralytics团队开发的目标检测模型，虽然不是原始YOLO系列的“官方版本”，但它在工业界得到了广泛应用，因其：轻量化设计；易于部署；高性能
要努力啊啊啊·2025-06-19 05:42

一[2]、ubuntu18.04环境 yolov8 + realsenseD435i 实时效果测试

目录一、ubuntu18.04环境下已经成功安装yolov8+realsenseD435i二、创建一个ROS工作空间，并下载下载yolov8程序三、运行yolov8程序和realsenseD435i相机
他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2025-06-19 05:42

YOLOV8模型优化-选择性视角类别整合模块（SPCI）：遥感目标检测的注意力增强模型详解

然而，遥感目标检测面临三大难题：尺度剧变：目标尺寸从几米到几百米不等（如飞机vs油罐）密集分布：港口/机场等场景存在大量密集目标背景干扰：自然/人造景观交织导致语义混淆现有方法如YOLOv8虽在通用目标检测表现优异
清风AI·2025-06-18 22:24

使用YOLO模型进行线程安全推理

概述在多线程环境中运行YOLO模型时需要特别注意线程安全问题。Pythonthreading模块允许同时运行多个线程，但在这些线程中使用YOLO模型时，需要注意一些重要的安全问题。
alpszero·2025-06-18 21:18

YOLOv5 模型结构详解

✅YOLOv5模型结构详解以下是以YOLOv5的最小版本yolov5s为例的模型结构（来自Ultralytics/yolov5官方实现）：输入图像大小：640×640×3YOLOv5s的完整模型结构（来自
要努力啊啊啊·2025-06-18 17:49

YOLO chp01-

学习YOLO的正确姿势：从入门到"真香"的奇妙之旅YOLO系列模型的硬核表现：YOLOv1最先提出单阶段检测+GridCell机制，在物体检测速度层面实现了质的飞跃YOLOv5在TeslaT4上跑出140FPSYOLOv8
speop·2025-06-18 12:15

YOLO进化史：从v1到v12的注意力革命 —— 实时检测的“快”与“准”如何兼得？

⚙️一、初代奠基：打破两阶段检测的垄断（2016-2018）YOLOv1（2016）：首次提出“单次检测”范式，将目标检测转化为回归问题。
摘取一颗天上星️·2025-06-17 23:49

You Only Look Once Unified, Real-Time Object Detection论文笔记

文章结构统一检测框架(UnifiledDetection)核心思想YOLO将目标检测视为一个端到端的回归问题，输入的图像经过SingleForwardPass，直接输出物体的信息（边界框的位置、边界框的置信度
__Lo__·2025-06-17 07:01

基于YOLOv8的人脸识别与跟踪系统设计与实现

深度学习方法，尤其是YOLOv8等先进目标检测框架，实现了实时且高准确度的人脸检测。同时，结合人脸识别（身份验证）和多目标跟踪，可
YOLO实战营·2025-06-16 19:38

深度学习目标检测与yolo概述

1、深度学习目标检测综述目标检测是计算机视觉领域中极为重要的研究课题，其目的是识别图像中的目标对象并准确地确定它们的位置信息。相较于传统的图像分类任务，目标检测不仅需要识别对象的类别（例如人、车、动物等），还需要确定其在图像中的具体位置，通常通过边界框（boundingbox）来表示。目标检测的广泛应用包括安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等，因而其研究的重要性日益凸显。1.目标检测的定义目标检测可
Tobiue·2025-06-16 19:37

YOLOv11模型改进-模块-引入轻量级深度神经网络的卷积核DualConv 降低参数量

本篇文章将介绍一个新的改进机制——轻量级深度神经网络的卷积核DualConv，并阐述如何将其应用于YOLOv11中，显著提升模型性能。
一勺汤·2025-06-16 18:04

YOLOv12改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块 对A2C2f进行二次创新

一、本文介绍本文记录的是利用空间自适应特征调制模块SAFM优化YOLOv12的目标检测方法研究。SAFM通过更好地利用特征信息来实现模型性能和效率的平衡。
Limiiiing·2025-06-16 18:04

YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块 对 C2fCIB 、PSA 进行二次创新

一、本文介绍本文记录的是利用空间自适应特征调制模块SAFM优化YOLOv10的目标检测方法研究。SAFM通过更好地利用特征信息来实现模型性能和效率的平衡。
Limiiiing·2025-06-16 18:34

YOLOv8医疗影像 第四章：典型应用场景实现

pythonimportpydicomfromglobimportglobimportnumpyasnpclassNoduleDetector:def__init__(self,model_path='yolov8n_nodule.pt
路飞VS草帽·2025-06-16 15:15

YOLOv3 正负样本划分详解

✅YOLOv3正负样本划分详解一、前言在目标检测任务中，正负样本的划分是训练过程中的关键环节。它决定了哪些预测框参与位置回归、分类损失和置信度损失。
要努力啊啊啊·2025-06-16 12:54

无人机智能鹰眼守护电动车出行安全，基于嵌入式端超轻量级模型LeYOLO全系列【n/s/m/l】参数模型开发构建无人机航拍道路交通场景下电动车不带头盔、违规载人和安装遮阳棚智能检测识别系统

电动自行车作为我国城市和乡村广泛使用的交通工具，因其轻便、快捷、经济等优点，深受大众喜爱。然而，近年来电动自行车引发的交通事故数量也居高不下，给社会和家庭带来了巨大的损失。数据显示，电动自行车事故死亡人数中，约76%因颅脑损伤致死，而未佩戴安全头盔的驾乘人员死亡风险是佩戴者的3.9倍。此外，违规载人、加装遮阳棚等行为也严重影响了骑行安全。传统监管模式的局限性传统的交通监管主要依赖于交警的现场执法，
Together_CZ·2025-06-16 07:18
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