【代码】YOLOv8目标跟踪、车速检测、车流量统计。_yolo车流量...
YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其卓越的实时目标检测能力在计算机视觉领域取得了广泛应用。YOLOv8在之前版本的基础上进行了优化，提升了模型的精度和效率。然而，在处理复杂背景和小物体检测任务时，YOLOv8仍有提升...
解决方法：手动删除requirement.txt文件中的下载链接（@file以及后面的）解决pipinstallpipreqs#安装pipreqs。一定要在安装完CUDA以及Anaconda后才可安装yo...
EfficientNetV1的核心思想是通过均衡缩放（CompoundScaling）来优化网络结构。均衡缩放方法同时调整网络的深度、宽度和分辨率，以便在计算资源有限的情况下实现最佳性能。EfficientNetV1使用了一个高效的基...
YOLOV8入门必看系列！弄懂YOLOv8模型，看这一篇文章就够了，通俗易懂！|弄懂YOLOv8网络结构解读、yolov8.yaml配置文件详细解读与说明、模型训练参数详细解析与说明。_yolov8...
ASF-YOLO（Attention-basedSpatialFusionYOLO）是一种基于注意力机制的特征融合方法，旨在提高网络在处理不同尺度和语义信息时的能力。ASF-YOLO通过引入空间注意力机制和通道注意力机制，在特征融...
YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其端到端的检测能力和高效性广泛应用于目标检测任务。YOLOv8是YOLO系列中的最新版本，其改进了特征提取、特征融合和检测头设计等多个方面。YOLOv8的检测头主...
之前博主发布过YOLOv8转RKNN模型并在开发板上部署的流程，但是遇到了许多问题，发现很难修补，遂决定在官方项目下进行模型转换与部署（之前的转换是在Github个人博主的项目下进行的）OK，进入正题，模型转换需...
iAFF是一种基于注意力机制的特征融合方式，旨在逐步迭代特征图中的空间和通道维度信息。通过多个层次的注意力机制，该方法能够有效地融合来自不同尺度的特征信息，增强模型对小目标和细节的捕捉能力。相比传统的融合方法，iAFF不仅考虑了特征图中...
ConvNeXtV2是ConvNeXt系列的改进版，通过优化卷积层和掩码自编码器技术，进一步提高了网络的表示能力。全卷积掩码自编码器（FCM）在处理高维特征图时具有出色的性能，尤其是在细粒度特征提取和上下文信息建模方面。YOLOv8引入...