InnerIoU（内部交并比）损失函数考虑了目标框内部的重叠区域，旨在更加精确地评估检测框与真实框之间的重叠程度。本文介绍了四种新型损失函数：InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU和FocusIoU，并详细分析了它们的...
将ppdet和runtime目录下的ppyoloe配置文件重命名成标准的config名字。版本的FastDeploy且也没有GPU，所以有关GPU的配置一概不选。这里根据自己机器的实际情况配置，由于本文使...
YOLOv8的网络结构大致分为四个部分：Backbone、Neck、Head和输出层。Backbone用于提取图像特征，Neck用于特征融合和增强，Head用于目标分类和定位。...
DAttention（DAT）是一种最新的注意力机制，它通过引入动态自适应的注意力权重计算，能够更好地捕捉特征之间的关系，从而提升模型的表示能力。DAT在各种视觉任务中表现出色，尤其是在目标检测中，可以显著提高小目标...
X-AnyLalbeing中提供了丰富的快捷键，极大提升标注效率。本文详细为大家介绍了X-AnyLabeling的设计初衷及完整的功能特性介绍。作为一款支持高度定制化的开源工具，其实大家完全可以基于该项目进...
基于TensorFlow.js和COCO-SsD模型的实时目标检测网络应用程序_coco-ssd模型...
【目标检测实验系列】AutoDL线上GPU服务器租用流程以及如何用Pycharm软件远程连接服务器进行模型训练（以Pycharm远程训练Yolov5项目为例子超详细）_autodl...
【AI论文阅读】smoke：keypoint-based单目3D目标检测模型_单目3d检测算法smoke的预测...
R-CNN通过结合选择性搜索、深度CNN特征提取、SVM分类和边界框回归，实现了对图像中对象的检测。虽然R-CNN在准确率上取得了显著成果，但由于其处理速度慢，不适合实时应用。后续的FastR-CNN...
目标检测算法onestage和twostage的对比_onestage和twostage的区别...