CNN大串烧-YOLO、ResNet、VGG @教AI的陶老师🍫 20240206直播回放-#CNN 大串烧#深度学习 #机器学习 #人工智能 #卷积神经网络

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发布时间：2025-12-04 09:18

陶老师小助理

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YOLO11来了! Ultralytics发布! 详情可见：https://www.ultralytics.com/blog/ultralytics-yolo11-has-arrived-redefine-whats-possible-in-ai #人工智能 #目标检测 #计算机视觉 #遥感 #YOLO
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- 骨干网络：ResNet系列、EfficientNet、MobileNetV3、SwinTransformer、GhostNet、MobileViT等
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- 特征融合：BiFPN、ASFF、SPPELAN、CARAFE、SDI等
- 前端界面：PyQt6 (GUI开发)
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- 开发语言：Python
#计算机 #毕业设计 #毕业 #毕设 #yolo
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基于YOLOv11+deepseek的医学症状识别与建议系统基于YOLOv11+AI大模型的医学症状识别与建议系统，附完整工程代码和数据集，可以在评论区获取#deepseek #ai大模型进入辅助生产力阶段 #基于YOLO
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第九十六节：使用YOLO进行抽烟检测，并实时发送邮件提醒 #创作者中心 #创作灵感 #小白学AI #YOLO #自动提醒
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YOLOv13最新创新改进——双卷积核（DualConv） YOLOv13最新创新改进系列：双卷积核（DualConv）结合了 3×3 和 1×1 卷积核来同时处理相同的输入特征图通道，旨在构建轻量级深度神经网络,目标检测YOLOv13有效涨点神器！！
CNN 架构通常对内存和计算要求很高，这使得它们对于硬件资源有限的嵌入式系统不可行。我们提出双卷积核（DualConv）来构建轻量级深度神经网络。 DualConv 结合了 3×3 和 1×1 卷积核来同时处理相同的输入特征图通道，并利用组卷积技术来有效地排列卷积滤波器。 DualConv 可用于任何 CNN 模型，例如用于图像分类的 VGG-16 和 ResNet-50、用于对象检测的 YOLO 和 R-CNN 或用于语义分割的 FCN。在本文中，我们广泛测试了 DualConv 的分类功能，因为这些网络架构构成了许多其他任务的骨干。我们还在 YOLO-V3 上测试了 DualConv 的图像检测功能。实验结果表明，结合我们的结构创新，DualConv 显着降低了深度神经网络的计算成本和参数数量，同时在某些情况下令人惊讶地实现了比原始模型略高的精度。我们使用 DualConv 将轻量级 MobileNetV2 的参数数量进一步减少了 54%，而在 CIFAR-100 数据集上的准确率仅下降了 0.68%。当参数数量不是问题时，DualConv 在相同数据集上将 MobileNetV1 的准确率提高了 4.11%。此外，DualConv 显着提高了 YOLO-V3 目标检测速度，并将其在 PASCAL VOC 数据集上的准确率提高了 4.4%。#YOLO
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