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图动中国3周前
YOLO26对比YOLO11,鸟类检测训练真实结果对比 #深度学习 #目标检测 #yolo26 #优化器 #大模型
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触控精灵APP-自动化6月前
Yolo目标检测匹配 Yolo目标检测匹配，简单来说，是连接预测结果与真实目标的桥梁，直接影响检测的准确性和可靠性。 触控精灵yolo目标检测匹配可用于模型训练，优化模型参数；评估指标或实际应用#yolo #模型训练 #开发 #安卓 #大数据
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深蓝学院学术分享站1年前
YOLOv10：优化架构与无NMS训练提升实时目标检测效率 来自清华大学的研究团队推出了YOLOv10，这是YOLO系列的新一代模型，通过改进模型架构和引入一致双重分配方法，实现了无NMS训练，提高了实时目标检测的效率和性能。YOLOv10在不同模型规模上表现出色，显著降低了计算开销和推理延迟。实验结果显示，YOLOv10在多个基准测试中达到了最先进的性能和效率。#目标检测 #计算机视觉 #自动驾驶 #深度学习
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黑曜石科技工坊5天前
YOLOv26强在哪？深挖MuSGD YOLOv26 震撼发布，核心黑科技竟是 MuSGD 优化器！ 它像“精密电机”般利用 Muon 算法将梯度强行捏成 “正交化砖块”，彻底修复方向盘“偏心”问题，抹平冗余噪音。 通过 牺牲局部能量分布换取全局方向精准，助你避开虚假陷阱，稳步直达视觉精度巅峰！ #YOLOv26 #深度学习 #计算机视觉 #Muon #优化器 #人工智能 #算法拆解 #模型训练 #MuSGD #CV #技术干货
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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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乌鸦袜子🧦5天前
《基于YOLOv8的熊出没人物识别》，用了200张的数据训练，在小样本训练数据的推理测试中，受限于训练数据的多样性不足，模型表现出了一定的泛化瓶颈，具体表现在：1.背景误检 2.分布外泛化失败 3.细粒度分类混淆#熊出没 #熊大#熊二 #光头强
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YOLO商陆学长1月前
【技术】YOLO模型训练中的几何变换增强（上） 对图像随机旋转一定角度，使模型更好识别倾斜或非水平的目标。 在水平或垂直方向随机移动图像，增强模型对目标不同位置的适应性。 随机放大或缩小图像，使模型学习不同大小目标的特征。#YOLO #视觉识别 #目标检测 #模型训练 #AI视觉检测
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思通数科3周前
AI检测抽烟，误报<5%以下。 通过行为建模、手部轨迹、口部频率与烟雾特征的多维分析#AI算法革新 #误报率 #行为识别算法 #AI精准预警 #计算机视觉 #智能制造安防#抽烟检测#YOLO算法
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审稿人联盟助理小进1月前
2025强推！YOLO快速水一篇论文！ 目标检测方向水论文别只会用YOLO了！不妨试试DETR及其变形体！环境配置+源码复现，轻松搞定大小论文！计算机视觉/深度学习/目标检测/论文 #YOLO #研究生论文 #深度学习 #水论文 #深度学习论文
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唐宇迪博士7月前
如何用YOLO水论文做东西最快呢 #人工智能 #深度学习 #目标检测 #YOLO #计算机视觉
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程霖学算法1年前
YOLOV5目标检测实战：算法介绍 #深度学习 #机器学习 #计算机视觉 #人工智能 #目标检测
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落花不写码11月前
#YOLOv10 #YOLOv10改进 #人工智能 YOLOv10目标检测系统
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Molly的AI笔记1年前
最新小目标检测优化算法YOLC遥遥领先！ #人工智能 #ai #目标检测 #YOLO #代码
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智检慧眼10月前
“智检慧眼”——基于YOLO机器视觉的丝杆缺陷检测系统 “智检慧眼”系统在运行时，主要依托步进电机的精确控制来驱动摄像头，实现其在检测过程中的平稳且精确的移动。这种移动方式为丝杆缺陷检测提供了坚实的基础，确保了检测的准确性和可靠性。#人工智能 #自动化设备 #机器人
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宋大水1周前
带你手搓EMA注意力机制代码——提点YOLO,UNet模型 #yolov5 #yolov8 #yolov11 #目标检测 #计算机视觉
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学AI的唐劳斯2周前
YOLO这么多版本，为什么首选学YOLOV8？ #计算机视觉 #人工智能 #深度学习 #YOLO #编程
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迪哥教学（籽料👀简介）5月前
目标检测YOLO算法第二集：YOLO-V2改进细节详解 #目标检测 #YOLO #计算机视觉 #人工智能 #深度学习
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l夜斗l1周前
感觉已经比labelme好用了 #yolo #深度学习#研究生#计算机视觉#人工智能
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用户67410294566612周前
#会计中级 3D打印缺陷检测：基于YOLOv26模型的智能识别系统实现与优化_1@
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落花不写码7月前
手把手教你完成基于YOLOv11+CNN车牌识别系统 #YOLOv11 #CNN #车牌识别系统 车牌识别系统是智能交通、安防监控等领域的关键技术，结合深度学习方法可提升识别模型准确率。传统方法依赖手工特征提取，而OpenCV的车牌矫正技术进一步优化倾斜或变形车牌的预处理，为后续识别提供高质量输入，基于 YOLOv11的目标检测与 CNN 分类器的结合，能够实现端到端的车牌定位与字符识别。
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Python第三方库一键安装工具2周前
yolo哪怕不懂代码也可以用 yolo视觉识别系统没有代码小白想的那么难，看完你也能迁移制作出属于你的识别系统。#yolov11 #yolov5 #yolov8 #python人工智能
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悄悄喵1周前
ESP32跑yolo 优化任务队列，图像编码图传和目标识别追踪总耗时30ms左右#esp32#yolo#图像识别#智能玩具
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落花不写码10月前
#Django #vue3 #YOLOv8 YOLOv8 Web界面来了，基于Django+Vue3的目标检测系统，YOLOv8 Web前后端分离，实现图片检测、视频检测、摄像头检测，登录和注册等功能
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落花不写码1年前
#YOLOv9 #YOLOv9改进 #目标检测算法 YOLOv9改进，修改YOLOv9网络结构
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熊哥搬砖代码教学3周前
第五十三课yolo模块(一) 先赞后看养成习惯#快点JS#AScript#easyclick#IOS自动化#教程@豆包AI智能助手 @上热门🔥🔥🔥
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落花不写码1年前
YOLOv8/v11后台管理系统，YOLO目标检测系统 #YOLOv8后台管理系统 #YOLOv11后台管理系统 #人工智能
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熊哥搬砖代码教学3周前
第五十八课yolo模块(六) 先赞后看养成习惯#快点JS#AScript#easyclick#IOS自动化#教程@豆包 @上热门🔥🔥🔥
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用户67410294566612周前
#系统集成 商品条形码检测与识别 _ YOLOv26模型实现与优化
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落花不写码1年前
#YOLOv9分割 #YOLOv9改进 #实例分割 YOLOv9分割训练自己数据集和推理，用于道路缺陷检测系统等
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法纳斯特10月前
一个基于YOLOv8和计算机视觉技术的人群分析系统，通过实时监测数据实现主动人群管理，优化资源分配，防止过度拥挤。#python #人工智能 #计算机视觉 #人群 #数据分析
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AI唐宇迪3周前
目标检测！YOLOV7源码解读-第3章：标签分配 #人工智能 #深度学习 #神经网络 #计算机视觉 #YOLO
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林亿饼6月前
入门一下YOLO推理 开始操作前确保自己已经配置好了YOLO环境 如果不知道怎么配置YOLO环境可以看第一期视频 先入门推理：学习怎么用别人训练好的模型 再入门训练：学习怎么训练自己的模型 #YOLO #视频教程 #人工智能 #ai #学习
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AI-Signal2周前
#目标检测 #AI发展史 Yolo #人工智能
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l夜斗l6天前
更新了语义分割的标注和训练 #研究生日常 #ai #yolo #计算机视觉 #深度学习
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树莓派研究所8月前
树莓派5上的 YOLO 人体跟踪 - Python 入门指南，在本教程中，我们将在 Raspberry Pi 5 上安装并运行 YOLO 姿态估算，同时探索如何优化模型以便在 Pi 上流畅运行，如何运行 YOLOv8等其他模型，以及如何获取姿态估算输出并将其应用到您的项目中。我们将把这一切结合起来，创建一个由人通过摄像头控制的太空入侵者游戏。
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印刷品缺陷检测系统开发11月前
印刷缺陷检测视觉系统适配：彩盒包装印刷，标签印刷，图文印刷，圆管印刷，吊牌，卡牌等印刷工艺检测。对比传统算法软件带AI模块针对漏检与误检有质的提升。#印刷机 #丝印机 #印刷包装 #圆管印刷机#印刷 #印刷厂
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陈太帅1月前
打州听不见敌人位置，看过来！职业哥&主播同款百元档有线耳机，针对搜打撤游戏特调优化#游戏耳机 #三角洲行动 #kz #kz战斧 #天霸yolo
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VIM九鹤7月前
这么复杂的头发漂出来跟喝水一样 #染发教程 #漂发 #漂发技巧 #YOLO白鸽 #YOLO技师团队
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迪哥教AI8月前
YOLO和DETR水论文要怎么选？ #目标检测 #人工智能 #学生 #论文 #毕业论文
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机械手实习曾同学3月前
代替人工质检员，速度更快，精度更高，再也不用一个一个的检测了，也不用担心员工走神漏检或者误检了#工厂#制造业#质检#视觉检测#机器视觉
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马督工6月前
体检漏掉癌症不赔偿，只有保险公司能管 1、爱康国宾引发的体检质量问题 2、AI制药技术进步
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群马视觉3周前
YOLO11-SEG模型在钢水罐检测中的应用与优化 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为钢水罐(ladle)检测与识别任务而构建，采用YOLOv8标注格式，共包含309张图像。视频内演示的项目用到的数据集于2025年1月21日通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台导出，遵循http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议。每张图像均经过预处理，包括自动调整像素方向(剥离EXIF方向信息)和拉伸调整至640×640像素尺寸，但未应用图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集按训练集、验证集和测试集进行划分，仅包含一个类别'ladle'，适用于钢水罐目标检测算法的训练与评估。该视频内演示的项目用到的数据集来源于http://www.visionstudios.ltd/ 用户提供的资源，可通过特定链接访问，为工业场景中钢水罐的自动化检测提供了基础数据支持。 ❤️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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Monkey3周前
改进YOLO13模型：C3k2与PPA优化在油田工人安全装备 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dreckman，版本为v1，创建于2023年2月2日，由http://www.visionstudios.ltd/ 用户提供，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议授权。该视频内演示的项目用到的数据集共包含595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在预处理阶段应用了自动像素方向调整（剥离EXIF方向信息）和拉伸至640×640像素的操作，但未使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，包含6个类别，分别为helmut（头盔）、jacket（夹克）、no jacket（无夹克）、person（人员）、with hook（带挂钩）和without hook（无挂钩）。从类别名称可以推断，该视频内演示的项目用到的数据集主要用于油田工作场景中工人的安全装备检测和行为识别，特别是针对工人是否佩戴头盔、是否穿着夹克以及是否使用挂钩等安全装备进行检测，同时也能识别工人本身的位置和状态，为油田安全生产管理提供计算机视觉支持。 ❤️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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群马视觉3周前
YOLO11-HSFPN网络结构优化：开合跳动作检测实战 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❤️ jumpJack视频内演示的项目用到的数据集是一个专注于开合跳(jumping jack)动作识别的视频内演示的项目用到的数据集，采用YOLOv8格式进行标注。该视频内演示的项目用到的数据集由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户创建，遵循http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议，于2025年2月11日导出。视频内演示的项目用到的数据集总共包含72张图像，所有图像均未经过图像增强预处理。视频内演示的项目用到的数据集结构包含训练集、验证集和测试集，每类图像均以YOLOv8格式标注，仅包含一个类别'jumpJack2'，代表开合跳动作。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姿态识别和动作分类研究，特别是针对开合跳这一特定健身动作的检测与识别任务。视频内演示的项目用到的数据集通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台完成采集、组织和标注过程，该平台为计算机视觉项目提供了从图像收集到模型部署的全流程支持。 ❤️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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群马视觉2周前
鸟类红外图像检测与识别_YOLOv26模型实现与优化_2 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❤️ Birds-IR视频内演示的项目用到的数据集是一个专为鸟类红外监测任务设计的专用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YOLOv8格式标注，包含2679张经过预处理的红外鸟类监测图像。视频内演示的项目用到的数据集的图像均以416x416像素尺寸进行标准化处理，并经过自动方向校正和EXIF方向信息剥离等预处理步骤，以确保数据的一致性和适用性。为增强视频内演示的项目用到的数据集的多样性和模型鲁棒性，每张源图像通过水平翻转（概率为50%）和随机亮度调整（-20%至+20%）生成了三个增强版本，有效扩充了训练样本的多样性。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，适用于计算机视觉领域的目标检测任务研究。从图像内容来看，该视频内演示的项目用到的数据集主要记录了夜间或低光照环境下鸟类活动的红外热成像图像，背景以深灰色调为主，呈现出典型的热辐射特征，而鸟类目标因体温差异在图像中形成明显的热信号，通常以红色矩形框进行标注，并配有"Birds"标识符。视频内演示的项目用到的数据集采集的场景多为自然环境下的树木区域，树木在红外图像中呈现白色或浅灰色轮廓，与鸟类目标形成鲜明对比，为模型的训练和测试提供了丰富的视觉特征。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，允许在遵守署名要求的前提下进行学术研究和商业应用，为野生动物监测、生态保护和生物多样性研究等领域提供了宝贵的数据资源。 ❤️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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教论文的七哥2周前
还在因为论文查重烦恼吗？因为你没有用这招#论文查重 #SCI #毕业论文 #研究生 #论文降重
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计算机毕设2周前
#计算机毕业设计 #计算机专业 #毕业设计#计算机毕业设计项目源码 基于YOLO的停车位检测系统的设计与实现
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数字安全守护神2月前
【研一自救指南】研一，YOLO完全不会，该如何入门视觉方向？ 导师放养也别慌，迪哥手把手带你吃透YOLO方向，保姆级路线图，NA走不谢！已规划！ #计算机视觉 #研究生 #人工智能 #目标检测 #深度学习
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群马视觉1月前
多类型孢子与真菌的智能识别与分类系统YOLO模型优化方法 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spore，版本为v1，于2025年2月6日创建并导出，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议。该视频内演示的项目用到的数据集共包含353张图像，所有图像均已按照YOLOv8格式进行标注，适用于目标检测任务。在数据预处理阶段，每张图像都经过自动方向调整（剥离EXIF方向信息）并拉伸至640×640像素的标准尺寸。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泛化能力，通过一系列数据增强技术生成了每个源图像的三个变体，包括50%概率的水平翻转、0至20%的随机裁剪以及-15%至+15%的随机亮度调整。视频内演示的项目用到的数据集包含四个类别：蘑菇（mushroom）、泡泡果（poporing）、孢子（spore）和柳树（willow），这些类别可能与真菌生态学、植物病理学或游戏中的虚拟生物识别相关。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，为模型的训练、评估和测试提供了完整的数据支持。 ❤️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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迪哥带你学AI（问答学习版）7月前
2025年YOLO+多模态目标检测最新顶会创新点！ 一起学习，籽料→主页#yOLO #目标检测 #深度学习 #计算机视觉 #CV
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落花不写码11月前
#YOLOv12 #YOLOv12改进 #YOLOv8 #YOLOv11 基于前后台的YOLOv12/v11/v8目标检测系统
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禅影1年前
Python Yolo 改写detect()
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YOLO商陆学长3周前
【YOLO模型训练案例 12】 顾客流量统计与客流热力图 #YOLO #模型训练 #目标检测 #视觉识别 #人工智能 输入： 店铺顶视摄像头视频 YOLO识别： 多目标行人检测 + 追踪（ByteTrack/DeepSORT） 输出： 人流轨迹、停留时间、区域热点 业务动作： 用于陈列规划、排队管理、区域优化
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迪哥带你学AI（问答学习版）5月前
2025最火两大模型：YOLO+SVM的目标检测模型！ 前阵子，SAM+多模态迎来了新突破，字节、北大联合提出了市面上第一个结合SAM2和LLaVA的多模态大模型，在视频编辑和内容创作等任务中实现了SOTA性能。 实际上，这方向的研究热度一直在爆发式增长，去年CVPR/ICML/NeurIPS等顶会中相关论文占比近1/3，今年的CVPR 2025上，SAM+多模态更是火热（比如实现了视觉与任务统一的SAGE方法），无疑是发论文的好选择。 如果感兴趣，建议同学们抓紧上手，SAM+多模态现在仍处于技术红利期，可以多关注跨学科交叉（比如生物医学+量子计算+SAM），以及产业界真实需求（比如特斯拉FSD v13已集成定制化SAM模块）！#人工智能 #论文创新 #YOLO #SVM #多模态
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迪哥AI课堂1月前
yolo怎么水论文，100%能出创新点的四个方向 #人工智能 #论文 #研究生 #计算机视觉 #干货分享
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宋大水6月前
YOLO+PyQt+MySQL，安全帽目标检测模型 工作量：五次对比实验、两个改进优化、PyQt与MySQL结合的登陆界面，PyQt与YOLO结合的检测界面，可推理图像、视频和摄像头。 如需视频完整代码和文档，请私信，谢谢。#人工智能 #深度学习
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落花不写码1年前
手把手教你搭建YOLOv9 PyQt5目标检测界面 #YOLOv9 #PyQt5 #计算机毕设
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沉潜讲简历2周前
帮粉丝优化简历#学习哪有不疯的 #程序员科普 #简历 #简历修改
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芒果-论文指导3周前
计算机sci论文创新思路 YOLO➕卡尔曼滤波#sci#论文#深度学习#YOLO#卡尔曼滤波
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