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学AI的唐劳斯1年前
3分钟教你改进YOLOv8模型，实操演示，真的超简单！ 只需3步就能在yolov8模型中无脑添加自己的模块/注意力机制 #机器学习 #深度学习 #yolo #编程 #人工智能
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落花不写码1年前
YOLOv8融合改进，实现极限涨点，发期刊必备 #YOLOv8改进 #YOLOv11改进 #计算机期刊 为了提升提升检测精度和速度，主干网络采用MobileNetV4，以增强对不同目标的特征提取能力，在颈部（Neck）网络 中 引 入 CBAM注意力机制，增强对细节特征的识别精度，我们知道YOLOv8默认采用CIoU，CIoU损失函数虽然得到了广泛应用并获得了较好效果，但CIoU损失函数存在不合理的惩罚因子，导致锚框的面积已经大于目标框，导致收敛缓慢的情况。为了解决锚框扩大等问题，加入了一个具有尺寸适应性的惩罚因子，引导锚框沿着高效路径回归，称为PIoU 损失，PIoU 损失在回归的早期阶段，它引导锚框几乎沿着直线路径向目标框移动，因此收敛速度比现有基于 IoU 的损失函数更快。整个改进网络结构实现极限涨点，大家也可以尝试在我的博客自由组合网络结构，也更新了最新的YOLOv11改进，也适合分割，关键点检测等任务
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宋大水6月前
给SE注意力机制加三个创新点——提点YOLO/UNet模型 #深度学习 #注意力机制 #目标检测 #yolov8 #yolov11
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迪哥AI课堂10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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宋大水5月前
给CBAM注意力加三个创新点——提点YOLO/UNet模型 #深度学习 #yolov8 #yolov11 #unet #计算机视觉
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大家好我叫王大顺2周前
YOLO改进实战：加入GAM注意力机制，mAP直接提升！ YOLO改进实战：加入GAM注意力机制，mAP直接提升！（附完整代码）
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宋大水4月前
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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宋大水6月前
给ECA注意力机制加两个创新点——提点YOLO/UNet模型 #深度学习 #人工智能 #计算机视觉 #yolov8 #注意力机制
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大家好我叫王大顺1周前
YOLO即插即用模块实战：插入去雾模块
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迪哥教学1年前
YOLOV8环境搭建+模型训练+训练自己的数据集 YOLOV8环境搭建+模型训练+训练自己的数据集，手把手带你从零部署YOLOV8目标检测算法！#YOLOV8 #目标检测 #人工智能 #干货分享
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迪哥教学11月前
一小时掌握！从0开始搭建部署YOLOv8 环境安装+推理+自定义数据集搭建与训练，入门到精通！#YOLOv8 #人工智能 #深度学习 #计算机视觉 #YOLO
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Ai学术叫叫兽2周前
【云服务器跑通YOLO改进源码｜全程实操教程】 教程适配YOLO等主流目标检测算法，我云服务器中的都可以一键跑通，覆盖多种改进方向（注意力机制、特征融合、损失函数优化等），全程无废话、无冗余，每一步都有详细操作+命令行，看到就能执行。 教程核心内容： 1. 云服务器选型与基础配置（新手友好，无需复杂操作，节省算力成本）； 2. YOLO改进源码获取与上传（附可直接运行的改进源码）； 3. 依赖环境一键安装（避坑细节全标注，解决版本冲突问题）； 4. 源码调试与运行测试（含常见报错排查，比如环境不兼容、显存不足等）；
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大家好我叫王大顺1年前
基于YOLOv8的课堂行为检测系统，全流程实战！ #yolo #毕业设计 #课堂行为检测 #计算机 #人工智能
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七哥不水论文 「CCF 版」1周前
学会YOLO+Transformer，审稿人追着你要代码！ #YOLO #transformer #目标检测 #研究生论文 #顶会论文
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程霖学算法1年前
通俗易懂！利用YOLOV8进行目标检测，新手也能学会！ #机器学习 #深度学习 #计算机视觉 #目标检测 #人工智能
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迪哥AI课堂9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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大家好我叫王大顺11月前
如何在 YOLOv11 中缝合注意力机制模块 | 实战教学
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微智启软件工作室2年前
yolov8目标追踪自定义画线计数代码案例4详解
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查老师并不渣1年前
【YOLOv8】一小时掌握从0开始搭建部署YOLOv8-安装 【YOLOv8】一小时掌握，从0开始搭建部署YOLOv8系列教程，安装+推理+自定义数据集训练与搭建#yolov8 #yolo #懒人精灵 #按键精灵 #AScript
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坤昆2年前
yolov8环境配置#windows #yolov8 #yolo
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985华工学长讲毕业设计1周前
基于AI大模型的智能动物健康监测系统 基于AI大模型的智能动物健康监测系统 基于vue+springboot+AI的智能动物健康监测系统 基于DeepSeek和Yolov8-12的智能动物健康监测系统 一、技术栈：Vue3+ElementUI Plus+Flask+PyTorch+SpringBoot3+MybatisPlus+Qwen-VL+DeepSeek+YOLO+OpenCV 二、项目最后有环境依赖安装和部署运行演示教程(有项目较详细的说明文档)。 三、核心特色 1.实时视频监控：支持多路RTSP摄像头同时监控，提供1/4/9宫格显示模式 2.AI行为识别：基于YOLO v8 到 v12的深度学习模型，自动识别动物的关键行为 3.智能健康分析：集成大语言模型（LLM），提供专业的健康状态评估和建议 4.目标跟踪系统：采用BoTSORT算法，实现动物个体的跟踪和行为记录 5.多用户权限管理：支持管理员和普通用户角色，数据权限隔离 6.数据可视化分析：提供丰富的图表展示，包括行为分布、时间统计等
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985华工学长讲毕业设计2周前
基于AI大模型的智能动物健康监测系统 基于AI大模型的智能动物健康监测系统 基于vue+springboot+AI的智能动物健康监测系统 基于DeepSeek和Yolov8-12的智能动物健康监测系统 一、技术栈：Vue3+ElementUI Plus+Flask+PyTorch+SpringBoot3+MybatisPlus+Qwen-VL+DeepSeek+YOLO+OpenCV 二、项目最后有环境依赖安装和部署运行演示教程(有项目较详细的说明文档)。 三、核心特色 1.实时视频监控：支持多路RTSP摄像头同时监控，提供1/4/9宫格显示模式 2.AI行为识别：基于YOLO v8 到 v12的深度学习模型，自动识别动物的关键行为 3.智能健康分析：集成大语言模型（LLM），提供专业的健康状态评估和建议 4.目标跟踪系统：采用BoTSORT算法，实现动物个体的跟踪和行为记录 5.多用户权限管理：支持管理员和普通用户角色，数据权限隔离 6.数据可视化分析：提供丰富的图表展示，包括行为分布、时间统计等
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噜噜噜1周前
#yolov8目标检测
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AI编程李老师2年前
目标检测中的YoloV8和YoloV5有哪些区别？#人工智能 #python #计算机视觉 #目标检测算法 #算法工程师
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七哥懂论文1周前
目标检测想发SCI？YOLO加个Transformer，审稿人直接给好评 #目标检测 #YOLO #Transformer #SCI论文 #人工智能
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迪哥教AI1年前
还有人在纠结YOLO选哪个版本？ 1.机器学习+深度学习60G资料 2.YOLO系列论文 3.小样本目标检测方法汇总 4.YOLO经典项目合集（有代码）#人工智能 #目标检测 #机器学习 #深度学习
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老王和他的IT界朋友们3年前
基于Django 与 YOLOv8搭建实时跟踪与统计系统 #python #计算机视觉 #django
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落花不写码2年前
#python #yolov8 #yolo目标检测 手把手教你运行yolov8区域计数检测
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正经•闲哥@机器人视觉2年前
支持一下手艺人，花一天时间装了一个可以视觉定位的卡片机#机器视觉 #机械手 #yolov8 #ai #人工智能
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宋大水2月前
将YOLOv11的C2PSA结构改成C2CBAM #深度学习 #人工智能 #计算机视觉 #yolov11 #yolov8
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死磕A论文I女算法2年前
将注意力与YOLOv8架构相结合 所需的资源比YOLOv8少3倍以上 医学方向必读#人工智能 #深度学习 #医学图像分割 #医学生 #医学图像
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宋大水3月前
给EMA注意力机制加两个创新点——提点YOLO/UNet模型 #深度学习 #目标检测 #计算机视觉 #yolov8#注意力机制
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宋大水6月前
带你手搓ECA注意力机制代码 #深度学习 #yolov8 #yolo11 #计算机视觉 #注意力机制
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大家好我叫王大顺1月前
YOLO加入UFOAttention！手把手教你改进目标检测 本期视频带大家详细讲解如何在 YOLO 模型中加入 UFOAttention 注意力机制，并完整演示模型结构修改与训练过程。 很多同学在做目标检测改进或毕业设计时，经常会遇到两个问题： ① 不知道如何在 YOLO 中添加注意力模块 ② 不清楚注意力机制在模型中的作用 本教程将从 UFOAttention 原理 → YOLO结构修改 → 代码实现 → 训练运行 全流程讲解，适合正在学习 目标检测、深度学习、计算机视觉 的同学。 视频内容包括： 1️⃣ UFOAttention 注意力机制原理 2️⃣ Softmax(QK^T)V 公式含义讲解 3️⃣ YOLO + UFOAttention 模型结构解析 4️⃣ YOLO源码修改与模块添加 5️⃣ 训练过程与结果说明 如果你正在做 YOLO改进、论文实验、毕业设计或科研项目，这个视频会非常有帮助。 后续还会持续更新： YOLO改进系列教程、注意力机制讲解、目标检测论文复现等内容。 记得点赞 + 关注，不错过更多AI干货教程。#yolo #毕业设计
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羊羊小栈10月前
基于yolo和deepseek的智能动物健康监测系统 支持多路RTSP摄像头同时监控——基于YOLOv8到v12的模型，自动识别动物的关键行为——集成大语言模型，提供专业的健康状态评估和建议——采用BoTSORT算法，实现动物个体的跟踪和行为记录——提供丰富的图表展示，包括行为分布、时间统计——技术栈：Vue3+ElementUI Plus+Flask+PyTorch+SpringBoot3+MybatisPlus+Qwen-VL+DeepSeek+YOLO+OpenCV——项目最后有环境依赖安装和部署运行演示教程(有项目较详细的说明文档) #计算机毕业设计 #动物健康监测 #智能监控 #yolo #deepseek
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宋大水3月前
在YOLO11中加入EMA注意力机制 #深度学习 #目标检测 #yolov8 #yolov11 #注意力机制
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宋大水3月前
将CBAM注意力机制融入YOLOv8的C2f结构中 #深度学习 #注意力机制 #yolov8 #yolov11 #yolo26
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晚霞-论文指导3周前
YOLO 顶会新捷径！多模态 + 注意力，开放检测直接开挂！#SCI #计算机论文 #yolo #人工智能 #深度学习
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宋大水3月前
将SE注意力机制融入到YOLO11的C3k2结构中 #yolov11 #深度学习 #目标检测 #计算机视觉 #yolov8
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芒果-论文指导1周前
YOLO系列革新实时目标检测范式，以端到端单阶段回归打破两阶段检测局限，兼顾推理速度与检测精度，是计算机视觉顶会核心高潜选题，覆盖多领域交叉应用。#YOLO#人工智能#计算机sci#计算机论文#研究生论文
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Yolo算法旅行家1周前
YoloV8的工地人员安全佩戴检测系统 本研究采用YOLOv8n模型作为基础架构，构建了包含10类安全相关目标的专用数据集，涵盖安全帽、反光背心、口罩等个人防护装备及其缺失状态的检测。 系统训练过程中采用了多种数据增强策略，在640x640分辨率下完成了100个epoch的训练，最终模型在验证集上达到了92.3%的mAP #目标检测 #计算机毕设 #深度学习 #深度学习算法 #yolov5
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考拉-论文指导2周前
目标检测新思路，Mamba 赋能 YOLO，精度飙升还狂减参数量！#SCI #计算机论文 #人工智能 #yolo #mamba
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宋大水2月前
将 CBAM注意力机制融入到YOLOv11的C3k2结构中 #深度学习 #目标检测 #计算机视觉 #yolov8 #yolov11
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晚霞-论文指导1周前
YOLO+Transformer 双强合体，碾压传统检测，顶会一区稳发！#SCI #计算机论文 #人工智能 #yolo #transformer
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机智小王YOLO5天前
两周内你可以学会任何技能
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流雨心3月前
#YOLOv8 #yolov8目标检测 #yolov8关键点检测 #Ultralytics#计算机视觉检测
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Ai学术叫叫兽6月前
论文精读：好文让我兴奋！！粉丝抓住机会！InsectYOLO 🎯 研究亮点总结： 问题针对性强： 针对农业场景中害虫图像分辨率低、目标小、背景复杂的现实问题，提出专用解决方案。 模型创新： 在YOLO v8n基础上引入CBAM（卷积块注意力模块），增强对害虫特征的提取能力，尤其在通道与空间维度上提升对小目标的感知。 模型轻量化，参数仅约302万，远小于YOLO v8m（2586万），适合部署在资源有限的设备上。 性能卓越： 在自建的低分辨率害虫数据集上，mAP@50达到93.8%，比原YOLO v8n提升7.1%。 对最难识别的稻飞虱（rice planthopper）识别精度从67.3%提升至87.1%，提升近20%。 实用性强： 模型已集成到“远程害虫监测与分析系统”中，实现实时田间害虫监控。 与人工计数高度吻合（R²=0.99），验证其在实际应用中的可靠性。 对比优势明显： 在YOLO系列、RetinaNet、Faster R-CNN等多个模型中，Insect-YOLO在精度、速度、模型大小上均表现最优。 #sci #目标检测
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落花不写码2年前
#python #yolov8关键点检测#yolov8 #科目三 手把手教你运行yolov8关键点检测代码#关键点检测
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AI+运动（篮球）3年前
yolov8打篮球场景数据重新训练，支持人，篮球，篮板，篮筐的检测，后续会支持动作识别和自动精彩片段剪辑。#yolov8 #目标检测 #人工智能 #计算机视觉 #千万粉丝上热门 @抖音小助手 @DOU+小助手
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深度学习厨子5月前
基于改进yolov8的脑肿瘤目标分割系统 - 深度学习框架 ：PyTorch、Ultralytics YOLOv8 - 模型架构 ：YOLOv8核心架构 + 98种改进变体 - 骨干网络 ：ResNet系列、EfficientNet、MobileNetV3、SwinTransformer、GhostNet、MobileViT等 - 注意力机制 ：SE、CBAM、ECA、SimAM、MLCA、GAM、GRF、EMAttention等 - 特征融合 ：BiFPN、ASFF、SPPELAN、CARAFE、SDI等 - 前端界面 ：PyQt6 (GUI开发) - 视觉大模型 ：集成视觉大模型模型 - 数据集 ：脑肿瘤数据集 - 开发语言 ：Python #计算机 #毕业设计 #毕业 #毕设 #yolo
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陶老师小助理2年前
YOLOv8~ @教AI的陶老师🍫 20231226直播回放-#YOLO v8~ #深度学习#机器学习#人工智能#目标检测
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