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基于YOLOv8的导弹发射检测系统：定制卫星图像数据集、模型训练与交互式UI实现

利用深度学习技术，特别是先进目标检测算法YOLOv8，实现自动、快速、准确的导弹发射目标检测，极大提升监控效率和响应速度。2.导弹发射检测的挑战高分辨率卫星图像处理难度大：图像尺寸巨大，细节复杂。

YOLO实战营·2025-06-16 02:16

YOLOv4 训练与推理流程详解

✅YOLOv4训练与推理流程详解一、前言YOLOv4是目标检测领域的一次重要升级，由AlexeyBochkovskiy等人在论文《YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection

要努力啊啊啊·2025-06-16 02:45

Joao Moura：CrewAI简明教程

新缸中之脑·2025-06-16 01:08

YOLOv8新突破：FASFFHead多尺度检测的极致探索

文章目录一、引言：YOLO检测头的演进与挑战二、FASFFHead核心设计原理2.1多尺度特征增强架构2.2自适应空间特征融合（ASFF）机制三、FASFFHead完整实现3.1网络结构定义3.2特征融合模块实现四

向哆哆·2025-06-16 00:34

YOLOv4 改进点详解

✅YOLOv4改进点详解一、前言YOLOv4是目标检测领域的一次重大升级，由AlexeyBochkovskiy等人在论文《YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection

要努力啊啊啊·2025-06-16 00:33

【YOLO实战】产线零延迟：YOLO检测直连PLC控制实战

本文系统阐述YOLO视觉检测与PLC控制系统的深度集成方案，通过ModbusTCP/IP、OPCUA等工业协议实现检测结果与控制指令的实时交互。

AI_DL_CODE·2025-06-15 22:48

YoloV8改进策略：Block改进|MKP，多尺度卷积核级联结构，增强感受野适应性|即插即用|AAAI 2025

文章目录1论文信息2创新点2.1特征互补映射模块（FCM）2.2多内核感知单元（MKP）2.3冗余驱动的轻量化设计3方法3.1整体架构3.2MKP单元优化3.3MKP设计优势4效果4.1性能对比实验4.2消融实验4.3效率优势5论文总结代码完整代码Pzconv模块代码详解辅助函数和基础模块Pzconv模块核心实现测试代码关键设计解析1.多尺度特征提取2.深度可分离卷积3.特征变换与非线性激活4.残

AI智韵·2025-06-15 17:24

YOLO 从零开始

第一章：双阶与单阶的对决——目标检测的“前YOLO时代”在YOLO横空出世之前，目标检测领域被以R-CNN(RegionswithCNNfeatures)家族为代表的“双阶”（Two-Stage）检测器所统治

宅男很神经·2025-06-14 23:19

【Python】串口通信库pyserial2

6.8多传感器融合：YOLO与激光雷达/雷达数据的深度结合6.8.1引言：为什么需要非视觉传感器——以激光雷达为例摄像头因其丰富的信息（颜色、纹理、形状）而成为自动驾驶、智能监控等视觉感知系统的核心。

宅男很神经·2025-06-14 23:19

YOLOv2 中非极大值抑制（NMS）机制详解与实现

YOLOv2中NMS的详解一、什么是NMS？定义：NMS（非极大值抑制）是一种目标检测中的后处理技术，用于去除重复预测的边界框，保留置信度最高且不重叠的边界框。

要努力啊啊啊·2025-06-14 23:46

YOLO系列对指定图片绘制模型热力图

RTDETR系列绘制热力图指路：RT-DETR系列对指定图片绘制模型热力图-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_54708219/article/details/148657372?spm=1001.2014.3001.5502任务：实现类激活映射（ClassActivationMapping,CAM）可视化，生成热力图以展示模型在图像中关注的关键区域。核心功能：加载YO

北京地铁1号线·2025-06-14 22:36

YoloV8改进策略：Block改进|FCM，特征互补映射模块|AAAI 2025|即插即用

1论文信息FBRT-YOLO（FasterandBetterforReal-TimeAerialImageDetection）是由北京理工大学团队提出的专用于航拍图像实时目标检测的创新框架，发表于AAAI2025

AI智韵·2025-06-14 11:20

目标检测算法——YOLO-Word——算法详解

作者实验证明ap指标上zeroshot能力YOLO-worldL接近专门训练过的YOLOv6-8S模型的能力，finetune后YOLO-world均能提升8个点左右。

TigerZ*·2025-06-14 08:44

YOLOv1 技术详解：NMS（非极大值抑制）的工作原理与实现细节

YOLOv1技术详解：NMS（非极大值抑制）的工作原理与实现细节一、前言在目标检测任务中，模型往往会输出多个边界框（boundingbox），其中很多是针对同一物体的重复预测。

要努力啊啊啊·2025-06-14 03:09

Yolo/VOC样本在原图上画框代码及样本示例

文章目录YOLO格式可视化参数说明目录结构完整代码VOC格式可视化目录结构完整代码本文介绍的两个代码为可视化目标检测数据集提供解决方案，将样本标签在原图上画框展示，YOLO工具适用于现代检测框架如YOLOv5

@Mr_LiuYang·2025-06-14 01:56

YOLOv12全栈开发手册：从算法研发到商业落地的完整技术闭环

YOLOv12全栈开发手册：从算法研发到商业落地的完整技术闭环第一章：算法研发与模型设计提示语：突破性创新！

全息架构师·2025-06-13 22:34

In PyTorch 2.6, we changed the default value of the weights_only argument in torch.

问题描述：D:\anaconda\envs\yolov5_mogui\python.exeD:/Instance_Segmentation/yolov5_moguimianju/yolov5-seg-master

神笔馬良·2025-06-13 19:46

一文吃透 YOLO 全系列：从 v1 到 v11 的目标检测进化史

而YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法的诞生，彻底颠覆了这一局面——凭借“一次成像即检测”的高效理念，YOLO以实时性和准确性的双重优势，成为行业标杆。

程序员小嬛·2025-06-13 17:56

算法在嵌入式端的部署与优化

算法在嵌入式端的部署与优化前言理论1.参考资源2.其他1.将深度学习模型移植到嵌入式端时，提高推理速度的方法2.深度学习模型移植到嵌入式端的主要流程3.假设将已经训练好的目标检测模型（比如YOLOv3)

早日退休！！！·2025-06-13 16:50

一[3]、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

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https://zhuanlan.zhihu.com/p/692608487YOLOv8

他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2025-06-13 14:04

基于YOLOv11与单目测距的实战教程：从目标检测到距离估算

本文将以YOLOv8模型为核心，结合单目相机的几何模型，实现对视频中目标的实时检测与距离估算。代码参考自单目测距原理博客，并通过实践验证其可行性。

东方佑·2025-06-13 14:02

【凌智视觉模块】RV1106上部署YOLOv5目标检测及量化原理简介

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种流行的目标检测算法系列，而YOLOv5是其中的一个版本。YOLOv5由Ultralytics公司开发，并不是正式

位东风·2025-06-12 23:43

批量将 LabelMe JSON 标注转换为 YOLO 格式

在使用YOLO训练目标检测模型的过程中，标签格式的转换是必不可少的准备步骤之一。

www.02·2025-06-12 21:01

狂发一区的YOLO，和Mamba是绝配！最新研究命中Nature，这泼天的高分思路你要不要！

朋友们，Mamba终于也对YOLO出手了！

深度之眼·2025-06-12 17:34

基于YOLOv10的YCB物体与模型集目标检测应用——玩具、厨房物品、家居物品等目标检测

在这一领域中，深度学习方法，尤其是基于YOLO（YouOnlyLookOnce）系列的目标检测模型，已成为目前最为流行的技术之一。

YOLO实战营·2025-06-12 17:32

【目标检测基础】YOLOv1算法详解：从“一次看全”到实时检测的革命性突破

1.YOLOv1的诞生背景与意义2016年，JosephRedmon等人提出YOLO（YouOnlyLookOnce）算法，开启了单阶段目标检测的新时代。

出不了新手村·2025-06-12 09:32

YOLOv1 技术详解：正负样本划分与置信度设计

YOLOv1技术详解：正负样本划分与置信度设计一、前言YOLOv1是目标检测领域中具有划时代意义的算法之一，它将检测任务统一为一个回归问题，实现了“YouOnlyLookOnce”的端到端实时检测。

要努力啊啊啊·2025-06-12 08:30

YOLOv1 技术详解：目标检测的实时革命

YOLOv1技术详解：目标检测的实时革命一、前言在目标检测领域，传统方法如R-CNN系列虽然精度高，但存在速度慢、流程复杂的问题。

要努力啊啊啊·2025-06-12 08:57

《Windows 10下QT+OpenCV+Yolo11：AI视觉开发实战指南》

在计算机视觉的众多工具和技术中，Windows10下基于QT5.14.1minGW-32编译opencv，并调用Yolo11的.ONNX模型搭建环境，具有举足轻重的地位。

空云风语·2025-06-12 02:23

开放词汇检测分割YOLOE从pytorch到caffe

开放词汇检测分割YOLOE从pytorch到caffe0.前沿开放词汇检测的概念CLIP模型1.YOLOE环境配置1.1虚拟环境1.2YOLOE模型推理测试1.2.1文本提示检测和分割测试1.2.2无提示检测和分割

wangxiaobei2017·2025-06-11 09:21

AI：231-保姆级提升目标检测精度 | YOLOv8-SPD与空间深度转换卷积技术的深入分析

正在不断更新中~文章目录保姆级提升目标检测精度|YOLOv8-SPD与空间深

一键难忘·2025-06-11 01:21

基于YOLOv8的行车记录仪的自动驾驶中国道路目标检测技术

基于YOLOv8n和BDD100K数据集的自动驾驶目标检测技术一、技术概述自动驾驶目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，也是实现自动驾驶系统的核心技术之一。

qq1309399183·2025-06-11 01:50

DL00871-基于深度学习YOLOv11的盲人障碍物目标检测含完整数据集

基于深度学习YOLOv11的盲人障碍物目标检测：开启盲人出行新纪元在全球范围内，盲人及视觉障碍者的出行问题一直是社会关注的重点。尽管技术不断进步，许多城市的无障碍设施依然未能满足盲人出行的实际需求。

野马算法创新·2025-06-10 11:15

YOLO 十年进化史：从 v1 到 v11 的技术跃迁与应用全景

1.2YOLO是什么？YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种非常厉害的目标检测算法。它的名字的意思是“只看一次”，因为它只需要看图像一次，就能找出图像中

从零开始学习人工智能·2025-06-10 11:13

YOLO 系列模型技术演进：从 YOLOv5 到 YOLOv11 的深度剖析

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型自2015年首次推出以来，以其高效的目标检测能力而广受欢迎。从YOLOv5到YOLOv11，这一系列模型在架构、性能和应用场景上都经历了显著的演进。

·2025-06-10 10:37

yolo模型精度提升策略

总结与行动建议立即行动：显著增加6种相似BGA的高质量、多样化训练数据（2倍以上是合理起点）。实施针对性数据增强：设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。升级模型与损失函数：尝试引入注意力机制，将分类损失替换为FocalLoss，并使用CIoU/EIoU。优化训练策略：使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。启动主动学习循环：持续收集模型在相

Summit-·2025-06-10 08:21

C语言：冒泡排序

函数栈帧的创建与销毁：https://blog.csdn.net/Yolo_TvT/article/details/147195451?fromsh

Yolo_TvT·2025-06-10 05:00

基于PyTorch和YOLOv5的完整代码训练使用——衣物皮革类数据集_织物布匹缺陷检测数据集 5921张(6类）深度学习目标检测模型训练

以下是一个基于PyTorch和YOLOv5的完整代码示例，涵盖了数据准备、模型训练、验证和评估等关键步骤。我们将使用YOLOv5作为目标检测模型，因为它在实时检测任务中表现出色。

QQ67658008·2025-06-09 19:24

电力领域类——如何使用 YOLOv8 训练防震锤高压塔线路行业数据集防震锤数据集 2类

如何使用YOLOv8训练防震锤高压塔线路行业数据集的详细步骤。

QQ67658008·2025-06-09 19:54

voc怎么转yolo，如何分割数据集为验证集，怎样检测CUDA可用性并使用yolov8训练安全帽数据集且构建基于yolov8深度学习的安全帽检测系统

voc怎么转yolo，如何分割数据集为验证集，怎样检测CUDA可用性安全帽数据集，5000张图片和对应的xml标签，五千个yolo标签，到手即可训练。

QQ67658008·2025-06-09 19:53

数据集-目标检测系列- 猴子数据集 monkey ＞＞ DataBall

gitcode.com/DataBall/DataBall-detections-100s/overview2）数据集训练、推理相关项目：GitHub-XIAN-HHappy/ultralytics-yolo-webui

Xian-HHappy·2025-06-09 13:35

python+opencv打开摄像头读取视屏流帧/s将1秒的帧数图片分给多线程进行yolo目标识别，如何实现？

本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！备注：部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数

bug菌¹·2025-06-09 12:00

YOLOv12改进策略【Neck】| 替换颈部结构为TPAMI 2025的Hyper-YOLO

一、本文介绍Hyper-YOLO是一种创新的目标检测模型，将超图计算集成到YOLO架构中，以捕捉视觉特征之间复杂的高阶相关性，从而提升目标检测性能。

Limiiiing·2025-06-09 08:07

YOLOv10改进策略【Neck】| 替换颈部结构为TPAMI 2025的Hyper-YOLO

一、本文介绍Hyper-YOLO是一种创新的目标检测模型，将超图计算集成到YOLO架构中，以捕捉视觉特征之间复杂的高阶相关性，从而提升目标检测性能。

Limiiiing·2025-06-09 08:07

低照度环境下YOLOv8的增强方案——从理论到TensorRT部署

Retinexformer网络原理2.1Retinex理论回顾2.2Retinexformer创新架构2.2.1光照感知Transformer2.2.2多尺度Retinex分解2.2.3自适应特征融合三、YOLOv8

向哆哆·2025-06-09 05:16

机器视觉开发-使用yolo训练和验证自己的模型

创建一个文件夹，包含如下子目录，images存放训练（train）和验证图片（val），一般是8:2的数量比例，labels存放对应的yolo格式内容的标注文件（与图片同名.txt）。

派葛穆·2025-06-09 05:45

【Block总结】MKP，多尺度卷积核级联结构，增强感受野适应性|AAAI 2025