传统的船舶检测方法通常需要复杂的特征提取和手工设计的分类器,这些方法往往需要大量的人工参与和专业知识。近年来,基于深度学习的目标检测方法逐渐兴起,其中YOLOv8是一种非常有效的目标检测算法。 二、数据集来源 公开数据集。此数据集共有7000张图片,6种船舶类别,分别是:ore carrier,passenger ship,container ship,bulk...
6. 模型下载与分享:用户可根据自己的需求在Coovally平台进行下载和分享。 综上,本博文训练得到的YOLOv8m模型在数据集上表现良好,具有较高的检测精度,可以在实际水族馆动物识别场景中应用。感兴趣的朋友可以关注我私信获取数据集。 另外,Coovally是一个AI项目开发与应用平台,就是本博文演示部分的展示,从上传数据集到...
金融界2025年1月17日消息，国家知识产权局信息显示，江苏沙钢钢铁有限公司、江苏沙钢集团有限公司、江苏省沙钢钢铁研究院有限公司申请一项名为“一种基于改进YOLOv8m的热轧钢表面缺陷自动检测系统及检测方法”的专利，公开号CN 119310086 A，申请日期为2024年9月。专利摘要显示，本发明公开了一种基于改进YOLOv8m的热轧钢...
从模型训练过程损失曲线上看,YOLOv8n/s/m/l/x这5个不同尺寸大小的模型训练过程的收敛速度相差不大;【val验证集训练曲线逐渐平滑代表训练过程基本收敛】 从训练结果的性能精度上看,YOLOv8m/l/x > YOLOv8s > YOLOv8n。 从训练结果的性能精度上看,YOLOv8m/l/x这三种模型的训练结果精度相差不大,并没有出现随...
本章节将详细介绍一种基于改进YOLOv8m的道路目标检测算法,旨在通过优化模型结构与参数设置,提升在复杂道路环境下的目标检测精度和速度。首先,我们将对现有的YOLOv8m模型进行分析,并指出其在实际应用中的局限性,从而为后续的改进奠定基础。接下来,我们将阐述本研究中所采用的具体改进策略,包括但不限于网络结构调整、训练...
YOLOv8mUnderwater environments present significant challenges for object detection due to limited visibility and inconsistent lighting. This research aims to develop a computational model to improve underwater image quality, leading to more accurate detection of aquatic organisms, specifically fish. To ...
该研究提出的小麦赤霉病严重度识别方法与其他三种识别方法相比严重度准确率分别提高了38.4个百分点、6.2个百分点和2.4个百分点,通过TensorRT将改进的YOLOv8m-seg模型部署后总算法耗时仅仅为原来的1/7。最后,该研究基于AR眼镜进行三地的小麦田间赤霉病严重度调查,调查结果表明,基于AR眼镜的小麦赤霉病智能识别平均病穗...
应用:由于其轻量化设计,YOLOv8s在计算机视觉领域有广泛的应用,如无人驾驶、智能安防和医学影像等。 YOLOv8m: 特点:这是YOLOv8系列中的中等模型,相比于YOLOv8s,它具有更大的模型尺寸和更高的计算复杂度,但可以提供更好的检测性能。 适用场景:适用于对检测精度有一定要求,同时计算能力也相对较好的场景。 对比分析:...
Severity Recognition Method of Field Wheat Fusarium Head Blight Based on AR Glasses and Improved YOLOv8m-seg XU Wei, ZHOU JiaLiang, QIAN Xiao, FU ShouFu 农业大数据学报 . 2024, (4): 497 -508 . DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.000065
name: gold_yolo_m-r20231001 display_name: Gold-YOLO-M (HuaWei) model_path: https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases/download/v0.3.0/Gold_m_pre_dist.onnx input_width: 640 input_height: 640 stride: 32 nms_threshold: 0.45 confidence_threshold: 0.4 confidence_threshold: 0.25 ...