1.基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的铁轨缺陷检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)2024-03-15 2.基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的稻田虫害检测系统详解(深度学习+Python代码+UI界面+训练数据集)2024-03-153.基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的石头剪刀布手势识别系统详解(深度学习模型+UI界面代码+训练...
具体到人体、交通、医疗、工业、开放世界、3D目标、小目标等16个分类。 其中包括多个基于YOLOv5、v7、v8的人脸识别、人体识别应用。 在交通领域,涵盖车辆与车牌检测、道路与事故检测、交通标识检测、驾驶行为检测等。 此外还有医疗、工业、...
1.基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的铁轨缺陷检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)03-152.基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的稻田虫害检测系统详解(深度学习+Python代码+UI界面+训练数据集)03-153.基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的石头剪刀布手势识别系统详解(深度学习模型+UI界面代码+训练数据集)03-154...
YOLOv8则在此基础上进一步优化,它引入了从YOLOv5中借鉴的C3模块,并且借鉴了YOLOv7中的有效层级聚合(Efficient Layer Aggregation networks, ELAN)技术,以改善特征提取和增强网络的表征能力。 在YOLOv8中,C3模块由Bottleneck构成,这些Bottleneck模块在提取特征的同时,通过引入残差连接来避免潜在的梯度消失问题,确保了即使在...
结果表明:本方法在室内动态场景中能有效排除动态特征点,增强相机定位的精度与稳定性;在实际测试场景中,平均距离误差在1.5cm以内,可成功构建无动态物体干扰的激光点云地图。 关键词:视觉同步定位与建图;ORB-SLAM3;惯性测量单元;特征识别;深度学...
这些算法各有优势,例如Faster R-CNN在检测准确度上表现出色,而SSD则在检测速度上有较好的表现。随着技术的进步,最新的算法版本如YOLOv8,不仅在速度和准确性上取得了平衡,还通过引入新的网络架构和训练技巧,如自适应锚框机制和跨阶段特征融合,进一步提升了在复杂场景下的检测性能。 数据集的发展对于提升商品检测技术...
摘要:本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的木材表面缺陷检测,核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法,进行性能指标对比;详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码,及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行木材表面缺陷检测,可上传不同...
本发明公开了一种基于可变形YOLO的甲状腺结节检测方法,属于甲状腺结节诊断技术领域,包括以下步骤:S10,数据采集及预处理;S20,建立甲状腺结节检测模型,S30,优化损失函数;S40,模型训练。本发明在甲状腺结节独立测试集获得了91.1%mAP以及准确率86.2%的成绩,优于现有方法。本发明提出的模型针对甲状腺结节的特征更加灵活的采样能...
YOLOv8算法是目前最先进的目标检测算法之一,它继承并发展了YOLO系列算法的特点,特别是在速度和准确性方面进行了显著的优化。与其前身YOLOv5相比,YOLOv8引入了新的架构和损失函数的改进,从而在多个标准测试集上取得了最先进的结果。 YOLOv8在架构上进行了重要的创新。它采用了更深的网络结构,同时也加入了多尺度预测,...
本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5等深度学习模型的多目标检测系统,核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法,进行性能指标对比;详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码,及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页