在SDK目录rv1126_rv1109\\external\\rknn-toolkit\\packages下有rknn_toolkit-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl(备注：我从gi...
YOLOv8继承了YOLO系列的轻量化和高效性，通过优化网络架构和训练策略，实现了在主流数据集上的领先表现。然而，YOLOv8的检测头仍采用经典的anchor-based设计，这在处理高密度或多尺度目标时可能存在局限性。RT...
FocalModulation是一种改进的空间金字塔池化（SPPF）方法，旨在更好地处理不同尺度的目标。与传统的SPPF不同，FocalModulation通过引入注意力机制，调整特征图的权重，从而更精确地关注重要的区域。FocalMo...
基于YOLOv10深度学习的草莓成熟度检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、人工智能_草莓检测model...
CARAFE是一种基于内容感知的特征重组上采样方法。它主要通过利用特征图的局部上下文信息来进行内容感知的特征重组，从而提高上采样的精度。与传统的上采样方法（如转置卷积、双线性插值）相比，CARAFE能够更好地保留和增强特征图中的细节信息...
基于YOLOv10深度学习的交通信号灯检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】红绿灯检测、目标检测、人工智能...
DWRSeg机制：通过动态权重调整和扩张卷积有效提升了小目标的检测能力。C2f和Bottleneck模块修改：通过集成DWRSeg模块，增强了特征提取和残差学习能力。实验结果：在多个应用场景中，改进后的YOLOv8展现了更高的检测精度，...
随着AI技术在计算机视觉领域应用的流行，YOLO系列模型已成为实时目标检测的主流范式。2024年5月23日，清华大学发布了YOLOv10实时端到端目标检测模型，该模型创下了目标检测各个数据集上的模型准确度和推理延迟...
【yolov10部署rknn、地平线、tensorRT、C++】【yoloworld部署rknn、地平线、tensorRT、C++】【yolov9部署rknn、地平线、tensorRT、C++】【y...
ODConv是一种新型卷积操作，其核心思想是动态调整卷积核的参数，以适应不同的输入特征。ODConv通过引入多个维度的动态卷积，能够更好地捕捉空间和通道维度上的特征关系，从而提升模型的表达能力。...