OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)

在不断发展的AI世界中,有一件事是我们可以确定的:模型会变得越来越好、越来越快、越来越智能。就在你认为YOLO系列已经达到顶峰时,Ultralytics发布了最新升级版—YOLO11。没错,不是YO...

AI:283-独创FRMHead| 超越YOLOv8与RT-DETR的下一代目标检测头

YOLO(YouOnlyLookOnce)系列是目标检测领域的佼佼者,其模型在精度和速度上不断取得突破。YOLOv8作为该系列的最新版本,已经在多个检测任务中展现了其强大的性能。然而,面对新兴的检测需求和挑战,我们需要进一步优化Y...

基于 YOLO V10 Fine-Tuning 训练自定义的目标检测模型

YOLO-V10由清华大学提供,采用无NMS训练和效率-精度驱动架构,提供目前最先进的性能和延迟。_yolov10labelimg...

AI:293-提升YOLOv8性能 | 集成iRMB倒置残差块注意力机制的轻量化改进

iRMB倒置残差块是一种高效的卷积模块,主要用于提高模型的表达能力和计算效率。它结合了倒置残差块和注意力机制,使得模型能够更好地关注关键区域并减少计算量。倒置残差块(InvertedResidualBlock):...

【YOLO5 项目实战】(5)YOLO5+DeepSort 目标追踪

YOLOv5_Deepsort是一个基于YOLOv5的两阶段目标追踪算法,用于实现视频中的目标检测和追踪。本文详细说明YOLO5目标追踪的操作步骤,报错处理。_yolov5+deepsort...

[AI]小白向的YOLO安装教程

介绍了YOLO的安装和简单的进行对象检测。_yolo安装教程...

基于YOLO深度学习和百度AI接口的手势识别与控制项目

基于YOLO深度学习和百度AI接口的手势识别与控制项目...

【YOLO5 项目实战】(9)将 YOLO5 部署到 Web 端

本节详细讲解使用Flask框架构建YOLOv5模型的Web应用程序,将YOLOv5模型部署到Web端,实现基于Web的图像处理和目标检测系统。_yolov5web...

AI:290-提升YOLOv8性能 | EfficientNetV2均衡缩放网络在特征提取中的应用与改进

YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型以其高效的实时目标检测能力而闻名。YOLOv8作为该系列的最新版本,通过引入改进的网络结构和算法优化,进一步提升了目标检测的性能。然而,YOLOv8在特征提取阶段的网络结构仍有改进...

YOLOv11 vs YOLOv8:谁才是真正的AI检测之王?

YOLOv11vsYOLOv8:谁才是真正的AI检测之王?_yolov11和yolov8...