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一、本文介绍本文主要利用DuAT中的SBA模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。SBA模块借鉴了医疗图像分割中处理边界信息的独特思路，通过创新性的结构设计，在维持合理计算复杂度的基础上，巧妙融合浅层的边界细节特征与深层的语义信息，实现边界特征的精准提取与语义信息的有效

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python导出的onnx格式的yolo模型为yolov11.onnx文件。输出代码如下：fromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO("yolo11n.pt")success=model.export(format="onnx")ncnn需要两个模型文件才能推理，.param和.bin文件。官方建议使用onnx2ncnn.exe导出，这个导出的onnx格式文件(yo

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一、训练参数详解modelstrNone指定用于训练的模型文件。接受指向 .pt 预训练模型或 .yaml 配置文件。对于定义模型结构或初始化权重至关重要。datastrNone数据集配置文件的路径（例如 coco8.yaml).该文件包含特定于数据集的参数，包括训练和 验证数据类名和类数。epochsint

YOLOv11速度估计、距离测量、轨迹跟踪与计数：综合解决方案引言随着计算机视觉技术的快速发展，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列目标检测算法因其高效性和准确性而广受欢迎。特别是最新的YOLOv8版本，在保持高性能的同时引入了更多功能，如速度估计、距离测量、轨迹跟踪和对象计数。

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一、本文介绍本文记录的是利用VM-UNet中的VSSblock优化YOLOv11的目标检测网络模型。VSSBlock与传统模块不同，它汲取了VMamba模型的优势，通过特定结构设计，在保证计算效率的同时，精准建模局部特征并学习长距离依赖，实现局部特征的高效处理与长距离依赖关系的有效学习。本文将其

问题这篇文章写于2024年12月2日，主要讨论YOLO11的变化，以及这些变化对模型性能和兼容性的影响。首先，YOLO11已经发布了两个月，对于这次更新的主要改动，我不再赘述。概括来说，新加入了两个模块：C3k2和C2PSA。此外，还有一个容易被忽略的变化，就是Detect模块的更新。这个改动

导 读    本文主要介绍在C#中使用YOLOv11实现实例检测，并给详细步骤和源码。C#YOLO11实例分割——本文实现效果：

以下是关于如何使用OpenVINO™来优化YOLOv11模型的实际代码示例，包括从PyTorch到OpenVINOIR格式的转换、优化、推理和性能比较。将逐步展示代码实现，并详细解释每个步骤的操作。1.准备PyTorch模型首先，我们需要准备一个YOLOv11的PyTorch模型。假设你已经从

       当您看到这篇文章时想必您已经完成了模型训练，这里以YOLOv11训练出来的pt模型为例给出模型在K230开发板的部署流程环境：windows11，ubuntu20.04（已安装python，pip），nncase2.9.0，K230开发板1、模型转换        将pt格式转化为onnx格式以便使用nncase工具链进行

摘要作者提出的技术结合了递归特征金字塔和可切换空洞卷积，通过强化多尺度特征学习和自适应的空洞卷积，显著提升了目标检测的效果。理论介绍空洞卷积（AtrousConvolution）是一种可以在卷积操作中插入“空洞”来扩大感受野的技术，更有效地捕捉到图像中的大范围上下文信息

一、本文介绍本文记录的是利用DynamicConv优化YOLOv11的目标检测网络模型。在大规模训练中，模型的参数量越多，FLOPs也越高，但在一些对计算资源有限制的场景下，需要低FLOPs的模型同时又希望模型能从大规模预训练中受益。传统的方法很难在增加参数的同时保持低FLOPs，因此Dynamic

在具体硬件执行计算的时候，实际会大量地使用for等循环指令不断地去读取不同的数据执行重复的指令（SIMT/SIMD），因此循环优化主要是为了提升数据的局部性或者计算的并行性，从而提升整体算子性能，当然这二者都需要AI芯片硬件的支持。循环优化挑战数据局部性数据的局部性与计算机存储

副本集是什么？我们在前文中讲过什么是pod，简单来说pod就是k8s直接操作的基本单位。不了解的同学可以参考前文：k8s实战1----初识（https://www.cnblogs.com/jilodream/p/18245222）k8s实战2----pod基础(https://www.cnblogs.com/jilodream/p/18284282)k8s实战3----标签（htt

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摘要： 本文全面深入地介绍了SpringBoot框架，涵盖从入门基础到精通应用的各个层面。从SpringBoot的基本概念与特性出发，详细阐述其环境搭建过程、核心组件的使用方法，包括自动配置、起步依赖等。深入探讨数据访问层的构建，如与数据库的集成、使用MyBatis等持久化框架。在We

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