【深度学习目标检测|YOLO算法5-2-3】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析…【深度学习目标检测|YOLO算法5-2-3】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析…文章目录【深度学习目标检测|YOLO算法5-2-3

摘要：        基于YOLOv10的农场实时目标检测系统，利用4393张图片（3905张训练集，488张验证集）进行模型训练，最终开发出一个高效的农场目标检测模型。为了方便用户操作和实时检测，本系统还开发了基于Python和PySide6的图形用户界面（GUI），实现了农场目标的实时检测功能。此外，为保

目录一损失函数二改进v10的损失函数1总体修改①ultralytics/utils/metrics.py文件② ultralytics/utils/loss.py文件③ ultralytics/utils/tal.py文件2各种机制的使用3训练一损失函数【DL】损失函数：IOU|GIOU|DIOU|CIOU|EIOU|MPDIoU|SIOU|InnerIoU|Focaler

安装 Anaconda（一直点下一步安装即可，记住安装的目录。）https://www.anaconda.com/download/success  配置系统环境变量D:\anaconda3D:\anaconda3\Library\binD:\anaconda3\Scripts在命令行中执行conda--version显示如下图即为成功创建虚拟环境首先新建

本改进已同步到YOLO-Magic框架！本文重新审视了密集连接卷积网络（DenseNets），并揭示了其在主流的ResNet风格架构中被低估的有效性。我们认为，由于未触及的训练方法和传统设计元素没有完全展现其能力，DenseNets的潜力被忽视了。我们的初步研究表明，通过连接实现的密集连接非常

一、本文介绍本文记录的是改进YOLOv10的损失函数，将其替换成Shape-IoU。现有边界框回归方法通常考虑真实GT（GroundTruth）框与预测框之间的几何关系，通过边界框的相对位置和形状计算损失，但忽略了边界框本身的形状和尺度等固有属性对边界框回归的影响。为了弥补现有研究的不足，Sh

摘要：河道漂浮物检测识别是指利用技术手段自动识别河流、湖泊等水体表面的漂浮垃圾或物体的过程。随着环境保护意识的增强和技术的进步，河道漂浮物检测已经成为水环境保护和管理的重要组成部分。这项技术的应用可以帮助及时发现污染源，采取措施清理漂浮物，从而保护水资源和生态环

项目地址：https://github.com/Linaom1214/TensorRT-For-YOLO-Series/tree/cuda-python算法支持状态：2024.6.16SupportYOLOv9,YOLOv10,changingtheTensorRTversionto10.02023.8.15Supportcuda-python2023.5.12Update2023.1.7supportYOLOv82022.11.29fixs

原论文摘要目前，神经网络架构设计主要依赖于计算复杂度的间接指标，即浮点运算次数（FLOPs）。然而，直接指标（如速度）还取决于其他因素，如内存访问成本和平台特性。因此，本研究建议在目标平台上评估直接指标，而不仅仅考虑FLOPs。基于一系列受控实验，本研究提出了若干高效网络设计的实用

原论文摘要引入了可变形卷积v4(DCNv4)，这是一种为广泛视觉应用设计的高效且有效的操作算子。DCNv4通过两项关键增强解决了其前身DCNv3的局限性：1.移除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态特性和表达能力；2.优化内存访问以最小化冗余操作，从而加速计算。这些改进使得DC

目录1.引言2.Yolov10的改进点3.Yolov10性能分析3.Yolov10程序4.Yolov10的应用5.总结1.引言    目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，其目的是识别图像中的物体并给出它们的位置。近年来，基于深度学习的方法已经在这一领域取得了显著的进步，其中尤以YOLO系列

YOLOv10全网最新创新点改进系列：ICCV2023-动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution）采用管状结构，拉升模型小目标、遮挡目标检测效果，高效涨点！！！所有改进代码均经过实验测试跑通！截止发稿时YOLOv10已改进40+！自己排列组合2-4种后，考虑位置不同后可排列组合上千万种！改进不重样！！专注A

1. ERMS介绍     (1).整合通道和空间注意力机制：     ECA模块专注于通道间的交互，通过全局平均池化提取每个通道的全局信息，然后通过一维卷积生成每个通道的权重，最终使用Sigmoid激活函数得到通道注意力权重，从而增强重要通道的特征。然而，ECA模块没有考虑到

文章目录前言一、非极值大抑制(NMS)二、NMS算法的具体原理和步骤三、YOLOV10创新点四、YOLOv10使用教程五、官方github地址前言  距离上次写YOLOv5已经过去了两年，正好最近用YOLOv10重构了项目，总结下YOLOv10。YOLOv10真正实时端到端目标检测，那么什么是端到端？ 

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1.SKAM介绍     SKAM（SimAMandSKAttentionModule）注意力机制结合了SimAM和SKAttention的优点，能够在图像特征提取中表现出更为优异的性能。     SimAM注意力机制     SimAM（SimplifiedAttentionModule）是一种简单但有效的注意力机制，旨在增强

1. EAMA注意力机制     EAMA注意力模块比NAMAttention和EMAttention在图像特征提取方面更强，其优势主要体现在以下几个方面：     (1).综合利用通道和空间信息：     EAMA结合了EMAttention和NAMAttention两种注意力机制，充分利用了通道和空间信

YOLOv10结合Streamlit构建的目标检测系统，不仅极大地增强了实时目标识别的能力，还通过其直观的用户界面实现了对图片、视频乃至摄像头输入的无缝支持。该系统利用YOLOv10的高效检测算法，能够快速准确地识别图像中的多个对象，并标注其边界框和类别。用户无需深入了解复杂的后端处理

 

1. TripletAttention介绍1.1 摘要：由于注意机制能够在通道或空间位置之间建立相互依赖关系，因此近年来已被广泛研究并广泛应用于各种计算机视觉任务中。在本文中，我们调查重量轻，但有效的注意力机制，并提出三重注意力，一种新的方法来计算注意力的权重，通过捕获交叉维的相互作用，

1. ParNetAttention介绍1.1 摘要：深度是深度神经网络的标志。但是，深度越大，意味着顺序计算越多，延迟也越长。这就引出了一个问题--有没有可能建立高性能的“非深度”神经网络？我们证明了这一点。为此，我们使用并行子网，而不是一层接一层堆叠。这有助于在保持高性能的同时有效地

1.EPAAttention介绍     EPAAttention注意力机制综合了EMAttention和ParNetAttention的优势，能够更有效地提取图像特征。     (1).综合性与多样性     EPAAttention结合了两种不同的注意力机制，充分利用了EMAttention的分组归一化和特征增强

《YOLOv10改进实战专栏》介绍及目录YOLOv10官方仓库地址专栏地址：点击跳转专栏导航如下：

1. ShuffleAttention介绍1.1 摘要：注意力机制使神经网络能够准确地关注输入的所有相关元素，已成为提高深度神经网络性能的重要组成部分。计算机视觉研究中广泛使用的注意力机制主要有两种：空间注意力和通道注意力，其目的分别是捕获像素级的成对关系和通道依赖性。虽然将它