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迪哥AI课堂6月前
YOLO算法原理详解yolov13v8v11v5入门到精通 目标检测算法YOLO系列#人工智能 #机器学习 #深度学习 #计算机视觉 #目标检测
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AI-人工智能技术1年前
yolov11算法介绍 Yolov11目标检测算法在结构上最主要的创新点介绍-AKconv#人工智能 #ai
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大家好我叫王大顺7月前
手把手教你 在YOLOv11中 加模块 本期视频带大家一起动手改造 YOLOv11，缝合自定义模块，提升检测性能！ 无论你是想插入 CBAM / SE / Ghost 模块，还是学习网络结构改造思路，这期内容都能帮你快速上手。
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橙子搞事情7月前
YOLO11 ➕ 卡尔曼滤波 目标追踪效果演示，一副很高级的样子#电赛 #YOLO #卡尔曼滤波 #目标追踪算法 #maixcam
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林亿饼5月前
教你零基础配置YOLO环境 v5/v8/v9/v10/v11/v12 让纯小白也能学会YOLO 脚本内容在下期 #YOLO #视频教程 #人工智能 #ai #学习
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杰叔叔捣鼓1年前
低成本yolo11方案 跑在pi上面。用npu做推理#自动化设备 #视觉识别 #人工智能 #工业自动化 #智能控制
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柯柏视觉编程10月前
yolo11 三行代码实现视频中物体的检测 #python #yolo #计算机视觉 #物体识别 #神经网络与深度学习
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宋大水4天前
将SE注意力机制融入YOLOv8的C2f结构中 #yolov8 #yolov11 #yolov5 #深度学习 #目标检测
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AI画师大阳11月前
免费实时物体识别检测软件YOLO11版ultralytics 软件下载链接：https://pan.quark.cn/s/f7ba81b224ba #yolo11 #物体识别系统 #物体检测 #ultralytics #目标检测
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大家好我叫王大顺11月前
基于yolo11检测自动贩卖机商品系统 #人工智能 #yolo#目标检测 #深度学习 #图像识别
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爱吃榴莲的爸爸11月前
Mac miniM4上训练一个YOLO模型和Nvidia对比 采用yolo11分别在mac m4和Windows 1660S显卡中做训练，都采用GPU对比一下训练的速度
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AI唐宇迪1周前
目标检测YOLO 第11章：EfficientDet检测算法 #目标检测 #人工智能 #YOLO #深度学习 #计算机视觉
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爱学习的阿程1周前
Yolov1-v10 演进 + YOLOv8 部署与任务实战 #计算机视觉 #人工智能 #深度学习 #机器学习 #yolo
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YOLO商陆学长3天前
【YOLO模型训练案例 11】 餐厅餐盘餐品自动识别计算价格 #YOLO #目标检测 #目标识别 #视觉检测 #人工智能 输入： 收银台餐盘实时监控视频 YOLO识别： 商品种类 输出： 餐盘中的商品种类和合计价格 业务动作： 弹出付款页，提醒顾客付款
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赫兹威客2月前
基于 YOLO11 的智能检测系统 大四计算机党看过来！基于 YOLO11 的智能检测系统太香了～前后端分离架构，Django+DRF+Channels 搭后端，JWT+RBAC 保安全，图片 / 视频检测都能搞定，还能实 时告jing！毕设参考、项目练手都合适～ # 计算机毕设 #YOLO11 #后端开发
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落花不写码6月前
YOLOv13来了，环境配置和模型讲解教程 #YOLOv13 #目标检测 #数据集标注 手教你使用YOLOv13训练自已数据集和推理，全网最详细教程
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肆十二10月前
【大作业-24】yolo11原理解析 #人工智能 #ai #phyton编程入门 #yolo11
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西红柿工作室2月前
基于python+opencv火灾识别系统 火灾识别系统，采用YOLO11目标检测算法，能够实时识别图像和视频中的火焰和烟雾。系统提供友好的图形用户界面，支持图片检测、视频检测和摄像头实时检测功能，适用于工业安全、消防监控等场景。#yolo #火灾 #python#opencv#深度学习
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群马视觉5天前
YOLO11-seg与CAA-HSFPN结合实现高精度车轮检 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ wheel2视频内演示的项目用到的数据集是一个专门用于车轮检测与识别的计算机视觉视频内演示的项目用到的数据集，该视频内演示的项目用到的数据集采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证发布，由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户于2025年2月25日创建并提供。视频内演示的项目用到的数据集包含348张经过预处理的图像，所有图像均已调整为640x640像素尺寸，并进行了像素数据自动方向调整（包括EXIF方向信息剥离）。为增强视频内演示的项目用到的数据集的多样性和鲁棒性，每张源图像通过随机旋转（-15度至+15度）和随机亮度调整（-20%至+20%）生成了三个增强版本，总计约1044张训练样本。视频内演示的项目用到的数据集采用YOLOv8格式标注，仅包含一个目标类别'wheel'，适用于训练基于深度学习的车轮检测模型。视频内演示的项目用到的数据集已划分为训练集、验证集和测试集三个子集，为模型训练、评估和测试提供了标准化的数据结构。该视频内演示的项目用到的数据集可应用于自动驾驶系统、工业生产线质量控制、智能交通监控等场景中的车轮检测任务。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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Python第三方库一件安装工具5天前
基于YOLO V11与PyQt5完成的鱼类分类与计数系统 #Yolov11 #python编程 #机器学习
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芯享实验室1周前
快准兼备的目标检测“全能选手”-Yolo 这是Yolo系列内容的一次分享，视频中使用Yolo11进行演示，它是一个实时目标检测与图像分割模型，依托深度学习和计算机视觉领域的前沿成果打造而成，在速度和准确性上拥有无可比拟的出色表现。让它能够广泛适配于各类应用场景。不管是边缘设备，还是云 API 等不同的硬件平台，它都能轻松适配，使用起来十分灵活。#Yolo #Yolo11 #目标检测 #Yolo安装 #Yolo环境搭建 视频中代码的Github地址：https://github.com/mchp201/yolo_demo.git 视频中代码的Gitee地址：https://gitee.com/mchp/yolo_demo.git
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群山科技工作室4天前
【深度学习】如何使用YOLO11-RevCol模型进行伤口类 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为"wound no blister 2"，是一个专注于伤口类型识别的多类别视频内演示的项目用到的数据集，采用YOLOv8标注格式。该视频内演示的项目用到的数据集包含五种不同的伤口类别：擦伤(Abrasions)、瘀伤(Bruise)、烧伤(Burn)、切割伤(Cut)以及正常皮肤状态(no abnormality)。视频内演示的项目用到的数据集的组织遵循标准的机器学习实践，分为训练集(train)、验证集(val)和测试集(test)三个部分，每个部分包含相应的图像文件。视频内演示的项目用到的数据集采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议，允许在适当署名的情况下自由使用和分发。从文件路径和命名方式可以看出，该视频内演示的项目用到的数据集可能是从医疗或护理环境中收集的，旨在通过计算机视觉技术辅助医疗专业人员快速识别和分类不同类型的伤口，从而提高诊断效率和准确性。视频内演示的项目用到的数据集的创建者使用http://www.visionstudios.ltd/ 平台进行管理，并提供了特定的项目标识符(w-afwxp)和版本号(2)，表明这是一个经过精心组织和版本控制的医疗影像数据资源。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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群马视觉1周前
类器官检测与识别：YOLO11-RepVit模型实战指南_1 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为organoid，版本为v4，于2024年12月18日创建，通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台导出。该视频内演示的项目用到的数据集专门用于类器官的计算机视觉研究，共包含9174张图像，所有图像均已采用YOLOv8格式进行标注。视频内演示的项目用到的数据集按照标准划分为训练集、验证集和测试集，其中仅包含一个类别'organoid'，即类器官。在数据预处理阶段，每张原始图像都经过特定的增强处理，包括50%概率的水平翻转、50%概率的垂直翻转，以及等概率的四种90度旋转（无旋转、顺时针旋转、逆时针旋转和上下颠倒），以增加视频内演示的项目用到的数据集的多样性和模型的鲁棒性。该视频内演示的项目用到的数据集的创建旨在支持类器官的自动检测与识别研究，为相关领域的研究人员提供高质量的标注数据，推动类器官分析技术的发展。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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群山科技工作室4天前
基于改进YOLO11的纹身检测系统实现与部署教程 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集为纹身检测视频内演示的项目用到的数据集，采用YOLOv8格式标注，共包含100张图像。视频内演示的项目用到的数据集由http://www.visionstudios.ltd/ 用户提供，遵循http://www.visionstudios.ltd/ 许可证。所有图像均经过预处理，包括自动调整像素方向（剥离EXIF方向信息）和拉伸至416x416像素尺寸，但未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集分为训练集、验证集和测试集，仅包含一个类别'tattoo'，用于训练和评估纹身检测模型。该视频内演示的项目用到的数据集适用于开发基于深度学习的纹身自动识别系统，可应用于安全检查、内容审核等场景。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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猫多鱼5天前
yolo11实现天天象棋训练检测演示 yolo11+200张图片训练的天天象棋识别模型，实现实时检测，棋谱生成。目前看识别率超过90%，试了几盘都有准角实别。#AI #人工智能 #yolo #象棋
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柯柏视觉编程1年前
人体姿态检测 通过yolo11姿态模型，检测人体的17个关键关节，实现俯卧撑锻炼监控 #python #opencv #yolo目标检测 #ai #计算机视觉
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群马视觉1周前
【深度学习实战】基于YOLO11的信号检测与分类系统：识别s 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为rf_box，版本为first_round，由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户提供，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权。视频内演示的项目用到的数据集于2025年6月14日通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台导出，该平台是一个全面的计算机视觉解决方案，支持团队协作、图像收集与组织、图像数据理解与搜索、标注、视频内演示的项目用到的数据集创建、模型训练与部署以及主动学习等功能。视频内演示的项目用到的数据集包含53张图像，所有信号均采用YOLOv8格式进行标注。每张图像都经过了自动像素方向调整（包括EXIF方向剥离）的预处理，但未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集分为训练集、验证集和测试集，共包含四类信号：'signal'、'signal_d'、'signal_f'和'signal_s'，适用于信号检测与分类任务的研究与应用。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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Ai算法工程师Future6月前
清华提出超图增强自适应视觉感知的实时目标检测器YOLOV13 yolov13解决了早期YOLO版本及YOLO11采用卷积架构，局限于局部信息聚合，难以捕捉全局高阶语义关联、YOLOv12引入了基于区域的自注意力机制，虽然扩展了感受野，仍受限于成对相关性建模，缺乏捕获全局多对多高阶语义关系的能力、现有方法使用手动设定的阈值来判断像素间的相关性，导致在复杂场景下的检测准确性和鲁棒性不足的问题。#深度学习算法 #目标检测 #yolo目标检测 #yolov13 #计算机视觉
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大家好我叫王大顺5月前
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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大马3天前
OrcaSlicer系列教程-新版YOLO流量校准教程 #OrcaSlicer #3D打印 #polymaker #流量校准 #yolo
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迪哥AI课堂6月前
YOLOV13算法原理超图机制v12注意力机制讲解v5v8 #人工智能 #计算机视觉 #深度学习 #yolo #机器学习
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群马视觉1周前
使用YOLO11-C3k2-VSSD模型实现脐橙病害智能检测 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 该视频内演示的项目用到的数据集名为'oranges disease 5 class'，版本为v1，于2024年8月16日创建，遵循http://www.visionstudios.ltd/ 许可证，由http://www.visionstudios.ltd/ 用户提供。视频内演示的项目用到的数据集包含120张图像，所有图像均采用YOLOv8格式进行标注，专注于脐橙病害的识别与分类任务。在数据预处理阶段，每张图像都经过了自动方向调整（去除EXIF方向信息）、拉伸调整至240×240像素以及通过对比度拉伸进行的自动对比度增强。为增加数据多样性，对每张源图像生成了三个增强版本，增强方法包括50%概率的水平翻转、50%概率的垂直翻转、-15至+15度的随机旋转以及0.73%像素的椒盐噪声应用。同时，对每张图像的边界框进行了-10%至+10%的随机曝光调整。该视频内演示的项目用到的数据集包含七个类别：黑斑(black spots)、蓝绿霉(blue green mold)、褐腐(brown rot)、柑橘黄化(citrus greening)、裂果(cranker)、健康(healthy)和煤污病(sooty mold)，这些类别涵盖了脐橙生长过程中可能遇到的主要病害类型，为构建脐橙病害智能检测系统提供了重要的数据支持。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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Monkey6天前
YOLO11-FDPN-DASI实现羽毛球拍与球的实时检测与 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 该视频内演示的项目用到的数据集名为'trail'，版本为v2，创建于2022年8月30日，由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户提供，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权。视频内演示的项目用到的数据集通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台于2023年10月30日4:41 PM GMT导出，该平台是一个端到端的计算机视觉平台，支持团队协作、图像收集与组织、非结构化图像数据理解与搜索、标注、视频内演示的项目用到的数据集创建、模型训练与部署以及主动学习等功能。视频内演示的项目用到的数据集共包含656张图像，所有图像均已进行预处理，包括像素数据的自动方向调整（带有EXIF方向信息剥离）和拉伸至416x44的尺寸，但未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集采用YOLOv8格式进行标注，包含两个类别：球拍（Racket）和羽毛球（shuttle），分别对应视频内演示的项目用到的数据集配置文件中的索引0和1。视频内演示的项目用到的数据集分为训练集、验证集和测试集三部分，适用于目标检测任务，特别是针对羽毛球运动场景中球拍和羽毛球的实时检测与识别研究。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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群山科技工作室5天前
YOLO11-SPPF-LSKA在物流设备检测中的应用与实现 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 该仓库视频内演示的项目用到的数据集(v2)包含5097张图像，采用YOLOv8格式标注，专注于仓库环境中的物流设备检测任务。视频内演示的项目用到的数据集包含五个主要类别：叉车(forklift)、托盘(pallet)、托盘车(pallet_truck)、小型载货车(small_load_carrier)和搁架(stillage)。所有图像经过预处理，统一调整为416x416像素尺寸，采用拉伸方式保持原始比例。该视频内演示的项目用到的数据集采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权，由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户提供，并已按照训练集、验证集和测试集进行划分。视频内演示的项目用到的数据集创建于2022年8月25日，并于2023年5月17日通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台导出，为仓库自动化管理、物流设备监控和安全检测等计算机视觉应用提供了宝贵的训练资源。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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龙哥紫貂智能1年前
yolo11发布开源 你知道yolo共有几个团队开发？ 大家是继续用yolo10还是yolo11
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群马视觉4天前
【电力设备检测】YOLO11-LQEHead绝缘子缺陷检测与 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为yolo11dataset，版本为v3 resnet-lstmbbox，于2025年5月25日通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台导出。该视频内演示的项目用到的数据集专注于绝缘子缺陷检测与分类任务，包含1693张经过预处理和增强处理的图像。所有图像均已调整为640x640像素的尺寸，并采用YOLOv8格式进行标注。视频内演示的项目用到的数据集应用了多种图像增强技术，包括50%概率的水平翻转、四种90度旋转（无旋转、顺时针、逆时针、上下颠倒）以及-9到+9度的随机旋转，以增加视频内演示的项目用到的数据集的多样性和模型的鲁棒性。视频内演示的项目用到的数据集分为训练集、验证集和测试集三个部分，包含三个类别：'DAMAGE'（损坏）、'FLASHOVER'（闪络）和'healthy'（健康），涵盖了绝缘子的主要状态类型。该视频内演示的项目用到的数据集采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议，由http://www.visionstudios.ltd/ 用户提供，适用于基于深度学习的绝缘子状态自动检测与分类研究。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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群山科技工作室6天前
【台风检测】YOLO11-C3k2-CTA模型详解_螺旋带识 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为typhoon，版本为v2，于2023年10月31日通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台导出，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权。该视频内演示的项目用到的数据集专注于台风气象图像的分析，包含962张经过预处理和增强处理的红外图像，所有图像均采用YOLOv8格式标注。视频内演示的项目用到的数据集包含两个主要类别：台风中心(center)和螺旋带(spiral_band)，分别对应台风结构中的关键特征区域。为提高模型的鲁棒性和泛化能力，每张源图像通过随机旋转（-20°至+20°）、随机剪切（水平与垂直方向-15°至+15°）、随机高斯模糊（0至2.5像素）以及椒盐噪声（应用于10%的像素）等技术生成了三个增强版本。同时，边界框也相应应用了随机旋转（-15°至+15°）、随机剪切、随机亮度调整（-25%至+25%）以及椒盐噪声处理，确保标注数据与图像变换的一致性。视频内演示的项目用到的数据集已划分为训练集、验证集和测试集，适用于目标检测算法的训练与评估，尤其在气象灾害监测预警领域具有重要应用价值。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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群马视觉1周前
超声心动图心脏自动检测YOLO11-NetBifPN算法实现 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为'sono-v1'，于2024年12月3日创建，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权，由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户提供。该视频内演示的项目用到的数据集专门用于超声心动图中心腔结构的计算机视觉研究，包含102张经过预处理的心脏超声图像。所有图像均已调整为640×640像素的统一尺寸，采用拉伸方式处理以保持原始内容。视频内演示的项目用到的数据集采用YOLOv8格式进行标注，主要针对心腔中的四个关键结构：左心房(la)、左心室(lv)、右心房(ra)和右心室(rv)。视频内演示的项目用到的数据集已按照标准划分为训练集、验证集和测试集，为模型的训练、评估和测试提供了完整的数据支持。该视频内演示的项目用到的数据集的创建目的是支持基于深度学习的超声心动图自动分析系统，特别是心腔结构的自动检测与定位，有助于提高心脏疾病诊断的效率和准确性。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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如何在 YOLOv11 中缝合注意力机制模块 | 实战教学
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YOLO11 AI桌球识别 YOLO11 AI桌球识别 返回数量和颜色。#yolov5 #yolo #ai识别 #自助桌球 #ai识别
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群马视觉1周前
#跨境电商 YOLO11-RevCol_声呐图像多目标检测_人员水雷飞机船舶识别与定位
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基于YOLO11-C3k2-WDBB的挖掘机旋转部件检测与识 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为converter，版本为v1，由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户于2024年7月30日11:20 GMT导出，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权。该视频内演示的项目用到的数据集专门用于挖掘机旋转部件(excavatorrotation)的检测与识别任务，采用YOLOv8格式进行标注，包含200张图像。视频内演示的项目用到的数据集按照标准划分为训练集、验证集和测试集，其中类别数量(nc)为1，仅包含'excavatorrotation'这一类目标。在数据预处理阶段，未应用任何图像增强技术，保留了原始图像的特征。视频内演示的项目用到的数据集的构建旨在支持计算机视觉模型的训练与部署，为挖掘机旋转部件的自动化检测提供数据支持。该视频内演示的项目用到的数据集可通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台进行团队协作、图像收集、数据标注和模型训练，适合用于计算机视觉领域的学术研究和工业应用。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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【大作业-24】yolo11代码实战 #程序代码 #ai #计算机 #人工智能 #yolo11
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自动驾驶环境中的车辆目标检测——基于YOLO11-C3k2- 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ yolodrive视频内演示的项目用到的数据集是一个专注于自动驾驶场景下车辆目标检测的视频内演示的项目用到的数据集，版本为v1，创建于2025年6月9日。该视频内演示的项目用到的数据集采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证开放共享，由http://www.visionstudios.ltd/ 用户提供，并通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台进行管理和标注。视频内演示的项目用到的数据集包含270张图像，所有图像均采用YOLOv8格式进行标注，仅包含一个类别'car'。在数据预处理阶段，所有图像均进行了像素数据的自动方向调整（剥离EXIF方向信息）并统一调整为640x640像素尺寸（拉伸方式）。为增强视频内演示的项目用到的数据集的多样性和模型的泛化能力，对每张源图像应用了数据增强技术，包括50%概率的水平翻转、-15至+15度的随机旋转、-25%至+25%的随机亮度调整以及0至4.9像素的随机高斯模糊，从而为每张源图像创建了三个增强版本。视频内演示的项目用到的数据集按照训练集、验证集和测试集进行划分，结构清晰，适用于自动驾驶领域中车辆检测模型的训练与评估。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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群马视觉1周前
YOLO11实战：坏蛋检测与分类系统_1 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为'rotten egg'，版本为v2，创建于2025年5月27日，由http://www.visionstudios.ltd/ 用户提供，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权。该视频内演示的项目用到的数据集旨在支持计算机视觉模型在蛋类质量检测领域的训练与应用。视频内演示的项目用到的数据集包含267张图像，所有图像均采用YOLOv8格式进行标注。在预处理方面，每张图像都经过了自动方向调整（剥离EXIF方向信息）并拉伸调整至640x640像素尺寸，但未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集结构包括训练集、验证集和测试集，分别存储在train、valid和test文件夹的images子目录中。该视频内演示的项目用到的数据集通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台导出，该平台是一个端到端的计算机视觉平台，支持团队协作、图像收集与组织、数据标注、模型训练与部署以及主动学习等功能。视频内演示的项目用到的数据集的创建和应用有助于提升蛋类质量检测的自动化水平，减少人工检查的工作量，提高食品行业的质量控制效率。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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群马视觉1周前
yolo11-seg-ADown改进详解__仰卧起坐动作检测 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为situp，版本为v1，创建于2024年4月25日，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权。该视频内演示的项目用到的数据集由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户提供，共包含540张图像，所有图像均已采用YOLOv8格式进行标注。视频内演示的项目用到的数据集在预处理阶段应用了自动方向调整（剥离EXIF方向信息）和拉伸至640x640像素的尺寸调整操作，未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集按照训练集、验证集和测试集进行划分，并针对单一类别'sit-up'（仰卧起坐动作）进行了标注。该视频内演示的项目用到的数据集适用于计算机视觉领域中的人体动作识别研究，特别是针对仰卧起坐这一特定健身动作的检测与识别任务，可用于开发自动化健身动作评估系统或健身辅助应用。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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群马视觉1周前
YOLO11-C3k2-iRMB在花生检测中的应用——改进网 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为"peanuts! - v3 web images only"，是一个专门用于花生检测与识别的计算机视觉视频内演示的项目用到的数据集。该视频内演示的项目用到的数据集由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户提供，遵循http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权，于2023年4月2日通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台导出。视频内演示的项目用到的数据集总共包含621张图像，所有图像均采用YOLOv8格式进行标注，仅包含一个类别"peanut"，即专注于花生的目标检测任务。在数据预处理方面，每张图像都应用了自动方向调整处理（包括EXIF方向信息的剥离），以确保图像的一致性。值得注意的是，该视频内演示的项目用到的数据集未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集已按照标准划分方式组织为训练集(train)、验证集(val)和测试集(test)三个子集，适用于监督学习方法的训练、验证和测试流程。该视频内演示的项目用到的数据集主要来源于网络图像，适用于开发能够自动识别和定位花生的计算机视觉模型，可应用于农业自动化、食品加工质量控制等相关领域的研究与应用。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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Monkey5天前
葡萄酒标签检测与识别：YOLO11-C3k2-CaForme 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为wine-labels-3pmp5-fsod-ztwx，是一个专注于葡萄酒标签信息检测与识别的视频内演示的项目用到的数据集，采用MIT许可证发布。该视频内演示的项目用到的数据集包含674张葡萄酒标签图像，所有图像均以YOLOv8格式进行标注，未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集共包含11个类别，分别为酒精含量百分比(AlcoholPercentage)、产区标识(Appellation AOC DOC AVA Region)、质量等级(Appellation Quality Level)、国家标识(Country)、独特标识(Distinct Logo)、建立年份(Established Year)、生产者名称(Maker Name)、可持续生产标识(Sustainable)、甜度等级(Sweetness Brut Sec)、葡萄酒类型(Wine Type)和年份标识(Vintage Year)。每个类别都有详细的标注指南，例如酒精含量百分比类别要求标注包含数字和百分号的完整文本；产区标识类别需标注表示特定产区的名称或缩写；年份标识类别则需明确标注葡萄酒的生产年份而非建立年份。该视频内演示的项目用到的数据集的设计目标是训练能够准确识别葡萄酒标签上各类关键信息的计算机视觉模型，为葡萄酒信息自动提取、分类和检索提供数据支持，具有广泛的应用前景。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/
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Monkey6天前
交通手势识别实战：YOLO11-Seg与DAttention 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 该交通手势视频内演示的项目用到的数据集是专门为交通手势识别任务而构建的，包含1731张经过预处理的图像，所有图像均采用YOLOv8格式进行标注。视频内演示的项目用到的数据集包含8类交通手势：变道(change lanes)、直行(go straight)、靠边停车(pull over)、减速(slow down)、停车(stop)、左转(turn left)、右转(turn right)以及等待左转(wait for left turn)。在数据预处理阶段，所有图像均进行了自动方向调整（包含EXIF方向信息剥离）并统一调整为640x640像素尺寸。为增强视频内演示的项目用到的数据集的多样性，每张原始图像通过随机亮度调整（-12%到+12%）和椒盐噪声（应用于0.22%的像素）生成了三个增强版本。该视频内演示的项目用到的数据集采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权，适用于交通手势识别模型的训练与评估，可为智能交通系统、自动驾驶车辆辅助系统以及交通执法等领域提供重要的数据支持。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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Monkey6天前
YOLO11-C3k2-SFHF改进模型在自动售货机检测中的 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集为自动售货机检测与识别任务提供了宝贵的训练资源，视频内演示的项目用到的数据集名称为vending machine，版本为v1，创建时间为2023年9月25日。该视频内演示的项目用到的数据集采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议，由http://www.visionstudios.ltd/ 用户提供并通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台完成标注与导出。视频内演示的项目用到的数据集包含117张图像，所有图像均已进行预处理，包括自动调整像素方向（剥离EXIF方向信息）以及将图像尺寸拉伸调整为640×6640像素。值得注意的是，视频内演示的项目用到的数据集在创建过程中未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集采用YOLOv8格式进行标注，仅包含一个类别：自动售货机（vending machine）。视频内演示的项目用到的数据集被划分为训练集、验证集和测试集三部分，具体路径在data.yaml文件中定义。该视频内演示的项目用到的数据集适用于计算机视觉领域的目标检测任务，特别是针对自动售货机的识别与定位，可应用于智能零售、商业自动化等场景的模型开发与训练。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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姜Geo究机4天前
标准版也能“超”旗舰体验#iqooneo11 #iqoo #数码科技#测评
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Monkey1周前
自动扶梯与楼梯识别_yolo11-C3k2-SCcConv改 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为stair_escalator，版本为v3，创建于2024年11月21日，由http://www.visionstudios.ltd/ 用户提供，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权。该视频内演示的项目用到的数据集通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台于2025年3月6日导出，该平台是一个全面的计算机视觉协作平台，支持团队协作、图像收集与组织、非结构化图像数据理解与搜索、标注、视频内演示的项目用到的数据集创建、模型训练与部署以及主动学习等功能。视频内演示的项目用到的数据集包含23,719张图像，所有图像均已采用YOLOv8格式进行标注，主要包含两个类别：自动扶梯(escalator)和楼梯(stairs)。在预处理阶段，每张图像都经过了自动方向调整（剥离EXIF方向信息）和拉伸至640×640像素的尺寸处理。此外，为增强视频内演示的项目用到的数据集的多样性，对每张源图像应用了数据增强技术，包括-15°到+15°的随机旋转以及-15%到+15%的随机亮度调整，从而为每个源图像创建了三个增强版本。视频内演示的项目用到的数据集按照训练集、验证集和测试集进行划分，分别存储在相应的目录中，适用于目标检测模型的训练与评估。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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Monkey3天前
YOLO11-C2TSSA-DYT-Mona-EDFFN改进 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集为起重机检测专用视频内演示的项目用到的数据集，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权，由http://www.visionstudios.ltd/ 用户提供。该视频内演示的项目用到的数据集于2024年12月23日创建，并于2025年1月13日通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台导出。视频内演示的项目用到的数据集共包含1895张图像，所有图像均已进行预处理，包括像素数据的自动方向调整（剥离EXIF方向信息）以及拉伸至640x640像素的统一尺寸。为增强视频内演示的项目用到的数据集的多样性和模型的鲁棒性，对每张源图像以50%的概率应用水平翻转增强技术，生成了三组不同版本的数据。视频内演示的项目用到的数据集采用YOLOv8格式进行标注，包含两个类别：'crane'（起重机）和'load'（吊载物），适用于目标检测任务。视频内演示的项目用到的数据集已按照训练集、验证集和测试集进行划分，可用于训练和评估基于深度学习的起重机与吊载物检测模型。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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陶老师小助理1年前
YOLO系列串讲及Pytorch构建模 241221直播回放—YOLO系列串讲及Pytorch构建模型训练 #深度学习 #机器学习 #YOLO #Pytorch #人工智能入门
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群马视觉1周前
【技术实践】基于YOLO11-Seg与DySnakeConv 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 该视频内演示的项目用到的数据集名为seeds-weeds，是一个专注于杂草识别的计算机视觉视频内演示的项目用到的数据集，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议。视频内演示的项目用到的数据集由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户提供，并于2023年4月15日通过该平台导出。该视频内演示的项目用到的数据集包含1854张图像，所有图像均以YOLOv8格式进行了标注，适用于目标检测任务。在数据预处理阶段，图像经历了自动方向调整（包括EXIF方向信息剥离）和416x416像素的拉伸调整，但未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集包含14个类别，分别是'Alhagi sparsifolia'（刺叶甘草）、'amaranth retroflexus'（反枝苋）、'black nightshade'（龙葵）、'bulrush'（荆三棱）、'chenopodium serotinum'（藜）、'convolvulus arvensis'（田旋花）、'cyperi rhizoma'（香附子）、'green bristlegrass'（绿狗尾草）、'hairy euphorbia'（毛大戟）、'japanhop'（日本蓼）、'karelinia caspia'（卡氏苓菊）、'morning glory'（牵牛花）、'thistle'（蓟草）和'wheatgrass'（小麦草）。这些类别涵盖了农业环境中常见的杂草种类，为开发智能杂草识别系统提供了丰富的训练数据。视频内演示的项目用到的数据集按照训练集、验证集和测试集进行了划分，便于模型的训练、评估和测试，为农业自动化和智能化管理提供了重要的数据基础。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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工业装配工具检测与识别_yolo11-seg-ASF-P2改 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为orliekon-v3，版本为v1，于2024年6月4日通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台导出。该视频内演示的项目用到的数据集专注于工业装配环境中的工具检测任务，共包含419张图像，所有图像均采用YOLOv8格式进行标注。视频内演示的项目用到的数据集经过预处理，包括自动调整像素数据方向（剥离EXIF方向信息）和拉伸调整至640×640像素尺寸。为增强数据多样性，每张源图像通过多种数据增强技术生成了三个版本，包括50%概率的水平翻转和垂直翻转、0至20%的随机裁剪、-15°至+15°的随机旋转、-10°至+10°的水平与垂直随机剪切、-15%至+15%的随机亮度调整以及0至0.5像素的随机高斯模糊。视频内演示的项目用到的数据集包含两个类别：'no_tool'（无工具）和'tool'（工具），分别表示装配环境中是否存在工具的状态。该视频内演示的项目用到的数据集采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权，适用于工业自动化装配过程中的工具检测与识别算法研究。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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受电弓电弧检测与感兴趣区域识别_YOLO11-C3k2-HD 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ tcms demo视频内演示的项目用到的数据集是一个专门针对受电弓检测的计算机视觉视频内演示的项目用到的数据集，该视频内演示的项目用到的数据集于2023年10月29日通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台导出，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议发布。视频内演示的项目用到的数据集共包含1245张图像，所有图像均以YOLOv8格式标注，标注类别包括'Pantograph-arcing'（受电弓电弧）和'ROI'（感兴趣区域）两个类别。在预处理阶段，每张图像都经过了像素数据的自动方向调整（包含EXIF方向信息剥离）并拉伸调整为640x6640像素尺寸，但未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集按照标准方式划分为训练集、验证集和测试集三个部分，适用于目标检测模型的训练与评估。该视频内演示的项目用到的数据集主要应用于铁路受电弓状态的自动化监测，特别是通过计算机视觉技术识别受电弓电弧现象，这对于保障铁路供电系统的安全稳定运行具有重要意义。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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赫兹威客2月前
足球场识别系统演示 计科大四必看！足球场识别系统演示，技术栈拉满！ #计算机毕设干货 #YOLO11 实战 #前后端项目 #程序员日常 #毕业设计
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西红柿工作室3月前
基于python+opencv安全帽识别系统 基于python+opencv 本项目是一个基于深度学习的安全帽识别系统，基于YOLO11深度学习模型，使用实时检测图像、视频和摄像头画面中人员是否佩戴安全帽。该系统采用PyQt5构建图形用户界面#计算机毕设#安全帽 #python#opencv#深度学习
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高级算法工程师(5年经验)1年前
Yolo11创新改进模块篇6 #python #人工智能 #算法 #毕业设计 #深度学习 已修正LDConv集成到yolo架构存在的bug
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