摘要：本文呈上一份超详细的YOLO物体检测算法指南，先深挖其运行与数学原理，助您吃透底层逻辑。接着展开框架实战，从环境搭建、数据集处理，到经典模型的训练、测试，均有实操步骤与代码示例。重点来了，我们还会融入注意力机制，解读原理、设计融合方案并给出完整代码。一文在手，新手能

山体滑坡是常见的自然灾害之一，尤其在多雨或地震活动频繁的地区，滑坡的发生往往会对人类生命财产造成严重威胁。传统的山体滑坡监测方法依赖人工巡查、地质勘探以及静态监测设备，这些手段不仅周期长、成本高，而且难以实现对滑坡灾害的及时预警。随着遥感技术和计算机视觉技术的进步，基

煤矸石是煤矿开采过程中产生的一种固体废弃物，含有大量无用矿物质，若未能有效处理，可能对环境和人类健康造成严重影响。随着煤矿开采规模的扩大，煤矸石的堆放量日益增加，如何快速准确地检测和处理煤矸石成为了一个亟待解决的环境问题。传统的煤矸石检测方法通常依赖人工目测或简单的传

使用YOLOv5和DeepSort实现车辆距离与相对速度检测改进自单目距离检测本项目基于YOLOv5和DeepSort算法，旨在通过单目摄像头实时检测周围车辆的距离及其相对于摄像头载体的相对速度。这项技术对于智能交通系统、自动驾驶汽车以及交通安全监控等领域具有重要意义。本文将

作者:张富春(ahfuzhang)，转载时请注明作者和引用链接，谢谢！cnblogs博客zhihuGithub公众号:一本正经的瞎扯记录体验yolov11的过程：1.下载镜像dockerpullultralytics/ultralytics这个镜像有11GB2.进入镜像的bashdockerrun-it--name=yolov11_test-v~/Picture

项目概述本篇文章分享了一个yolo数据集，该数据集包含了2130张边坡排水沟堵塞的图像，图像均来自无人机采集，为高精度的边坡排水沟堵塞问题提供了宝贵的图像数据支持。数据集特点图像来源：所有图像均由无人机进行高空采集，确保了数据集的广泛性和代表性，涵盖了多种自然环境中的

轮胎识别数据集，可对生产流水线里的轮胎图片标注，支持yolo，cocojson，vocxml格式的标注，一共785张采集图片 数据集分割训练组90％        706图片有效集6%    46图片测试集4%        33图片预处理调整大小： 拉伸至640x640自

本文来源公众号“集智书童”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：MITA-YOLO:一种改进的间接视觉YOLOv8方法用于目标检测！火势可能导致文化遗产建筑遭受严重破坏，因此及时的火警检测至关重要。传统的密集布线和钻孔可能对这些结构造成损害，因此减少摄像头的数量以最小化这

 一、数据集介绍【数据集】灭火器识别数据集3261张，目标检测，包含YOLO/VOC格式标注。数据集中包含1种分类：names:['extinguisher']，表示"灭火器"。数据集图片来自国内外网站、网络爬虫、监控采集等；可用于监控和移动设备灭火器识别。检测场景为工业园区、办公大楼、居民楼

YOLOv1（2015）：发布时间：2015年开发团队：JosephRedmon,SantoshDivakaran,RossGirshick,AliFarhadi，来自华盛顿大学和FacebookAIResearch。改进内容：首次提出将目标检测作为一个回归问题，直接从图像预测边界框和类别概率。作用：简化了目标检测流程，提高了检测速度。效果：在PASCAL

概述分享这个数据集，一是群内有用户需要，二是自己正好也在做这个数据集，本次分享的数据集为幽络源自行寻找原图手动标注并增强处理，然后已经经过训练测试，F1分数接近1，能覆盖92%的冲沟缺陷与地貌。图像共984张，标注缺陷有1300+处。下载链接：YOLO冲沟数据集，含训练结果与模型展示图使

  前  言    YOLO算法改进系列出到这，很多朋友问改进如何选择是最佳的，下面我就根据个人多年的写作发文章以及指导发文章的经验来看，按照优先顺序进行排序讲解YOLO算法改进方法的顺序选择。具体有需求的同学可以私信我沟通：首推，是将两种最新推出算法的模块进行融合形

1.YOLOV5模型概述1.1YOLOv5的概念YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测模型，相较于YOLOv4，YOLOv5模型在目标检测精度和速度上都有了显著的提升。YOLOv5模型基于PyTorch开发，利用主干网络、检测头和损失函数等模块，能够实现对图像中多个目标的快速检测和定位。1.2YOLOv5模型

1目标检测概述1.1目标检测        目标检测（ObjectDetection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置计算机视觉中关于图像识别的四类任务        分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什

数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：2916Annotations文件夹中xml文件总计：2916labels文件夹中txt文件总计：2916标签种类数：1标签名称:["fire"]每个标签的框数：fire框数=9421总框数：9421图片清晰度（

原文标题：YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021中文标题：YOLOX：2021年超越YOLO系列代码地址：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXAbstract在本报告中，旷视团队介绍了对YOLO系列的一些经验丰富的改进，形成了一种新的高性能检测器——YOLOX。我们将YOLO检测器切

我自己的原文哦~  https://blog.51cto.com/whaosoft/12835729一、其他yolo1.1 ImageAdaptive-YOLO又发现了一个yolo~~ 恶劣天气下的目标检测也叫IA-YOLO源代码：https://github.com/wenyyu/ImageAdaptive-YOLO尽管基于深度学习的目标检测方法在传统数据集上取得了

前言往往在准备需要训练一个模型的时候，很多人苦于找不到合适的数据集，自己标注又耗时耗力，而数据增强正好解决了这个问题，因此对于数据增强这个概念是非常有必要的，本文将提供一个数据增强脚本，你无需理解代码，只需懂得如何使用即可达到你要的效果。背景近期我在一直寻找冲沟相关

数据集-目标检测系列-美丽卷发女孩脸检测数据集face>>DataBallDataBall助力快速掌握数据集的信息和使用方式，会员享有百种数据集，持续增加中。 需要更多数据资源和技术解决方案，知识星球：“DataBall-X数据球(free)”贵在坚持！数据样例项目地址：*相关项目1）数据

本文来源公众号“OpenCV与AI深度学习”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌 在本文中，我们将探讨如何使用Python中的YOLO（YouOnlyLookOnce）和EasyOCR（OpticalCharacterRecognition）从视频文件中实现车牌检测。这种方法利用深度学

文章目录Python中实现YOLO目标检测一、引言二、环境准备1、安装依赖2、下载预训练模型三、目标检测1、图像检测2、视频检测四、使用示例1、轨迹追踪五、总结Python中实现YOLO目标检测一、引言YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种流行的实时目标检测算法，以其速度快和准

1、魔改的yolo11-cls（主改head.py内容），加载时使用如下方式，否则可能魔改无效yolo=YOLO("yolo11n-cls.yaml").load("yolo11n-cls.pt")yolo11n-cls.yaml里将nc写成自己的类别数 2、train时data指定的yaml无效，提示数据集未找到直接用目录，到train、val的上一层即可。我的train

前言一个目标检测项目需要自己找图片标注数据进行训练，训练需要YOLO格式，但数据增广需要VOC格式，该文记录如何将labelme标注的数据格式转为YOLO格式，再从YOLO格式转为VOC格式，只作为自己用的记录，如果你刚好也需要这么干，或者需要文中提到的某一种转换，也可以参考一下。文中有些代码是参考

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