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...

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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）：...

浏览 77 次 标签： 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   

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...

浏览 94 次 标签： 【YOLO5 项目实战】（5）YOLO5+DeepSort 目标追踪   

介绍了YOLO的安装和简单的进行对象检测。_yolo安装教程...

浏览 93 次 标签： [AI]小白向的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...

浏览 77 次 标签： 基于YOLO深度学习和百度AI接口的手势识别与控制项目   

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...

浏览 84 次 标签： 【YOLO5 项目实战】（9）将 YOLO5 部署到 Web 端   

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...

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

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YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，通过多项技术改进提升了检测精度和速度。YOLOv8的核心架构包括主干网络、特征金字塔网络（FPN）、以及检测头。尽管其性能已经非常强劲，但进一步的改进空间仍然存在。BiFPN（Bidirectio...

浏览 69 次 标签： AI：291-深度融合BiFPN与RepViT | YOLOv8改进的前沿探索与实践   

本文探讨了如何通过引入自适应特征金字塔网络（AFPN）来提升YOLOv8在小目标检测中的性能。AFPN通过对多尺度特征的精细化融合，增强了模型对不同尺度目标的感知能力，特别是对小目标的检测能力进行了有效提升。我们通过引入可学习权重参数和...

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