论文链接:YOLO-FA: Type-1 fuzzy attention based YOLO detector for vehicle detection - ScienceDirect 研究目标: 提出一种基于类型-1模糊注意力(Type-1 Fuzzy Attention, T1FA)的YOLO检测器(YOLO-FA),以提高在复杂场景下车辆检测的准确性和实时性能。引入了模糊熵来重新加权特征图,以此减少特征图的不确定性,并...
例如,在左侧汽车旁的火焰场景中,YOLOv5m和YOLOv8m都检测到了小火焰目标,但它们的检测帧存在一些偏差,无法准确覆盖火焰区域;而EFA-YOLO更准确地校准了火焰,这显示了它在处理小目标的优势。此外,YOLOv9m和YOLOv10m在某些场景中表现良好,但对于具有复杂背景或严重遮挡的场景,检测帧较大,导致火焰目标被检测为大面积...
型号 YOLO-JQR04182 该机器人可搭配导轨等移动平台,组成具备更高自由度的执行机构。标准法兰使其可以与广泛的夹具和工具兼容,被应用于各种定制化的移动应用中。作业时,机器人能够自动适应由移动平台或视觉造成的定位偏差、环境变化及振动等因素带来的位置误差,最大限度利用空间,并精细、小心地处理物料。 售后服务:...
This paper proposes the focus and attention mechanism-based YOLO (FA-YOLO), which is an improved method to detect the infrared occluded vehicles in the complex background of remote sensing images. Firstly, we use GAN to create infrared images from the visible datasets to make sufficient datasets...
1. 统一检测:YOLOv1引入了一种新方法,将目标检测框架作为一个单一的回归问题,直接从图像像素到边界框坐标和类别概率。 2. 网格系统:图像被划分为S x S的网格,每个网格单元预测B个边界框及其置信度分数。 3. 速度:YOLOv1比之前的检测系统(如R-CNN和Faster R-CNN)快得多...
与此同时,改进后的 YOLO-ODM模型的mAP达97.4%,模型体积是7.79Mb,在GPU上的单张平均检测时间仅11ms,浮点运算量为6.9×109。与原网络相比,轻量化的YOLO-ODM方法在提高检测精度的同时,模型大小缩减43%,浮点运算量降低52%。以上结果表明,该轻量化...
我们提供的不仅字典Laiyolo - Fa d'Ambu,但每个现有的对语言的字典 - 在线和自由。转到我们的主页,选择可用的语言。 翻译记忆 glosbe字典是独一无二的。 Glosbe,你可以检查不只翻译到语言Laiyolo或Fa d'Ambu:我们还提供范例用法,显示出几十个翻译句子的例子包含翻译的短语。这就是所谓的“翻译记忆”是非常有用...
[CVPR 2024] Real-Time Open-Vocabulary Object Detection - update: add the X-size YOLO-World model and YOLO-World-Seg · AILab-CVC/YOLO-World@6ff6cf7
1 YOLO 创新点: 端到端训练及推断 + 改革区域建议框式目标检测框架 + 实时目标检测 1.1 创新点 (1) 改革了区域建议框式检测框架: RCNN系列均需要生成建议框,在建议框上进行分类与回归,但建议框之间有重叠,这会带来很多重复工作。YOLO将全图划分为SXS的格子,每个格子负责中心在该格子的目标检测,采用一次性预测...
from ultralytics.models.yolo.detect import DetectionTrainer args = dict(model='yolov8n.pt', data='coco8.yaml', epochs=3) trainer = DetectionTrainer(overrides=args) trainer.train() ``` """ def build_dataset(self, img_path, mode="train", batch=None): """ Build YOLO Dataset....