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...

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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...

浏览 79 次 标签： AI：218-保姆级YOLOv8细节检测改进 | 利用CARAFE上采样方法提升目标检测精度   

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...

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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，...

浏览 54 次 标签： AI：222-保姆级YOLOv8改进 | 基于DWRSeg扩张式残差机制的小目标检测优化（附修改后的C2f与Bottleneck模块）   

在十周年庆典这个特殊的日子，和数集团对在市场开拓、客户服务等方面具有突出表现的个人进行了表彰。...

浏览 61 次 标签： 和数集团十周年庆典：新起点、新目标、新征程   

2023年电赛E题全国二等奖，核心代码思路分享（STM32F103RCT6+OPENMV）_2023电赛...

浏览 71 次 标签： 2023年电赛E题--运动目标控制与自动追踪系统 全国二等奖    核心代码思路分享   

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...

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排查解决：Java警告：原发性版11需要目标发行版11_java:警告:源发行版11需要目标发行版11...

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【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...

浏览 69 次 标签： 【ZhangQian AI模型部署】目标检测、SAM、3D目标检测、旋转目标检测、人脸检测、检测分割、关键点、分割、深度估计、车牌识别、车道线识别   

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。...

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