YOLO-Ant: A Lightweight Detector via Depthwise Separable Convolutional and Large Kernel Design for Antenna Interference Source Detection 方法:文章介绍了一个名为YOLO-Ant的轻量级检测器,它结合了YOLOv7和注意力机制,特别是深度可分离卷积和大核设计,用于天线干扰源检测。作者通过创建新的天线数据集和引入DSLKVit...
方法:文章介绍了一个名为YOLO-Ant的轻量级检测器,它结合了YOLOv7和注意力机制,特别是深度可分离卷积和大核设计,用于天线干扰源检测。作者通过创建新的天线数据集和引入DSLKVit-Block模块,提升了检测准确性和模型轻量化,填补了该领域的研究空白。 创新点: ...
YOLO-Ant: A Lightweight Detector via Depthwise Separable Convolutional and Large Kernel Design for Antenna Interference Source Detection 方法:文章介绍了一个名为YOLO-Ant的轻量级检测器,它结合了YOLOv7和注意力机制,特别是深度可分离卷积和大核设计,用于天线干扰源检测。作者通过创建新的天线数据集和引入DSLKVit...
本文介绍如何使用自己的数据集训练YOLOv8的实例分割模型。 Read More YOLO 基于YOLOv8的安全帽检测 本文介绍如何利用YOLOv8算法检测工人是否使用口罩、安全背心和安全帽等个人防护装配,并提供完整的数据集和代码。 Read More Tags 3D应用 54 3D打印 13 3D扫描 6 AI 182 AI应用 26 AR 5 Blender ...
(224,224))img_array=image.img_to_array(img)img_array=np.expand_dims(img_array,axis=0)prediction=model.predict(img_array)classes=['Butterfly','Beetle','Bee','Ant',...]predicted_class=classes[np.argmax(prediction)]print(f"The insect is classified as:{predicted_class}")# 示例调用...
YOLOv12 是 YOLO 系列中首个打破传统基于卷积神经网络(CNN)方法的模型,它通过将注意力机制直接集成到目标检测过程中实现了这一突破。本文深入研究了 YOLOv12 的架构、创新模块、技术细节以及它在实际应用中的性能表现。该模型配备了区域注意力(Area Attention)方法、残差高效层聚合网络(Residual Efficient Layer Aggrega...
一、在anaconda中创建虚拟环境yolov5,python版本不低于3.8即可。 conda create -n yolo5 python==3.9 二、激活环境,下载pytorch框架(以cpu版本为例),pytorch版本不低于1.8即可。 activate yolov5 pip3 install torch torchvision torchaudio 三、下载源代码 ...
从上表可以看到:CSP-ized模型可以极大的降低参数量与计算量达32%,同时带来性能上的提升;同时还可以看到:CD53s-CFPNSPP-Mish、CD53s-CPANSPP-Leaky与D53-FPNSPP-Leaky相同的推理速度,但具有更高的指标(分别搞1%和1.6%AP),且具有更低的计算量。 Ablation study on YOLOv4-tiny ...
上面的代码片段显示了 YOLOv9 头部内部分为主分支和多级辅助分支的情况。 多级辅助分支是主分支的直接子集。 辅助分支中的复制块负责代表主分支存储梯度信息。 4、通用高效层聚合网络(GELAN) YOLOv9 还通过引入结合了CSPNet和ELAN重要功能的通用高效层聚合网络 (GELAN),继续维护 YOLO 架构系列闻名的实时推理支持标志...
cls = ant['color']# str #将bbox缩放到0-1之间,并把cls转成对应的数字,将两者放在一个列表中 cls_bbox = cls_merger_bbox(cls, bbox, size) # 放入数组中 ant_yolo_np[i, :] = cls_bbox output = pd.DataFrame(ant_yolo_np) output.iloc[:,0] = output.iloc[:,0].astype(int) ...