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介绍本次分享的是一个专为CSGO（反恐精英：全球攻势）设计的YOLO数据集，包含3200张已标注好的人物图像。为了帮助研究者和开发者更好地利用这一数据集，站长已经进行了300轮的训练，确保模型性能的可靠性。您可以选择自己进行训练，或者直接使用我们训练好的模型，快速开展目标检测任务。训

前言YOLO-NAS是目前最新的YOLO目标检测模型。从一开始，它就在准确性方面击败了所有其他YOLO模型。与之前的YOLO模型相比，预训练的YOLO-NAS模型能够以更高的准确度检测更多目标。但是我们如何在自定义数据集上训练YOLONAS？这将是我们本文的目标——在自定义数据集上训

文章目录一、损失函数改进1.GIOU损失2.DIOU损失3.CIOU损失二、非极大值抑制YOLOv4是一种先进的目标检测算法，它在YOLO系列的基础上进行了多项改进和优化。一、损失函数改进IOU损失表示预测框A和真实框B之间交并比的差值，反映预测检测框的检测效果。在目标检测任务

定向边界框目标检测在这里插入图片描述导言定向目标检测是在传统目标检测的基础上更进一步的技术，它引入了一个额外的角度参数，以更精确地定位图像中的物体。传统的目标检测算法通常使用轴对齐的矩形包围框来框定物体，而定向目标检测则使用旋转的边界框，这些边界框能够更好

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1安装软件包更新仓库源sudocp/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.baksudosed-i"s@http://.*archive.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g"/etc/apt/sources.listsudosed-i"s@http://.*security.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.co

十几个各类昆虫数据集下载地址汇总：名称【目标检测数据集】（昆虫检测）农作物害虫检测数据集VOC+YOLO格式3575张10类别.zip【分类数据集】农作物害虫分类数据集12846张27类别.zip【目标检测数据集】苍蝇检测数据集530张VOC+YOLO格式.zip【目标检测数据集】常见水稻虫害分类检测数

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今天开始更新YOLO系列的文章，并且配套详细的代码，供大家使用。YOLO（YouOnlyLookOnce）目标检测系列-YOLOv1一、引言YOLO（YouOnlyLookOnce）是一个高效的目标检测系统，能够在单次前向传递中检测图像中的多个对象。它在速度和准确性之间取得了良好的平衡，适合于实时应用。本

 布局检测是文档解析领域的核心任务之一，目标是精准定位文档中不同类型的元素（正文、标题、表格、图片等）。尽管布局检测已经研究很多年，但现有的布局检测算法多关注在论文类型的文档，当面对多样性的文档（如教材、考题、研报等）时，其检测效果还是不及预期。上海人工智能实验室在2024

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