大家好啊，我依旧是兰白，好久没更新了，哈哈最近忙着学校的考试，耽搁好久了，在之前我分享的yolo专栏中，包含了以下内容（有需要的盆友可以看看） voc格式转换为yolo格式 合并两个类似数据集Vscode远程连接Autodl上传数据集或文件到Autodl(xshell+xftp)这些包含从刚开始收集的数据集

航拍遥感飞机数据集Yolo格式标注深度学习目标检测使用YOLOv8来训练航拍遥感飞机数据集。以下是详细的步骤和代码示例，包括环境部署、模型训练、指标可视化展示以及PyQt5界面设计。文章代码仅供参考：数据集结构假设你的数据集已经准备好，并且是以YOLO格式存储的。以下

YOLOv8基本架构YOLOv8延续了YOLO系列的设计理念，其基本架构主要包括Backbone、Neck和Head三个关键部分：Backbone：基于CSP(紧凑和分离)思想构建，使用C2f模块替代了YOLOv5中的C3模块，实现了进一步的轻量化。Neck：采用PA-FPN(路径聚合网络-特征金字塔网络)思想，通过去除上采样

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大小目标的分类小目标,尺寸3232以下,或者长宽比超过20大目标,尺寸9696以上中目标,介于大小目标之间的尺寸被检查物size如果小于15*15,效果可能很差,如要检测小物体最好搭配yolov8P2模型.另外也可以搭配SAHI库进行tile平铺推理,或者实验YoloNAS.yolov8模型

随着医学影像分析在健康诊断中的广泛应用，手背静脉的目标检测成为一个具有挑战性且重要的研究领域。手背静脉具有独特的纹理特征，可以用于身份识别、健康监测以及医疗辅助系统。本文提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的手背静脉目标检测系统，旨在提高手背静脉检测的准确性与实时性

完整链接：https://item.taobao.com/item.htm?ft=t&id=868129715108YOLOv8（YouOnlyLookOnceVersion8）是近年来深度学习领域中广泛应用的一种高效目标检测算法，特别擅长处理实时目标识别任务。在城市基础设施的管理和维护中，井盖缺陷的检测是一个重要的研究方向。井盖作为城市排水

文章目录概要一、整体资源介绍技术要点功能展示：功能1支持单张图片识别功能2支持遍历文件夹识别功能3支持识别视频文件功能4支持摄像头识别功能5支持结果文件导出（xls格式）功能6支持切换检测到的目标查看二、数据集三、算法介绍1.YOLOv8概述简介2.YOLOv5概述简

YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI：全面解决方案，涵盖目标检测、跟踪和人体姿态估计YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI是一个多功能图形用户界面，旨在充分发挥YOLOv8在目标检测/跟踪和人体姿态估计/跟踪方面的能力，与图像、视频或实时摄像头流进行无缝集成。支持该应用的Py

    近年来，轻量级医疗图像分割模型受关注，但现有模型因减少参数和计算复杂度而特征表示不足，难以超越现有最佳模型。基于多感受野的现代特征提取模块虽能提升性能，但会增加成本，不利于资源有限环境下的临床应用。在此背景下，为解决轻量级与高性能的矛盾，作者提出了CascadeM

https://item.taobao.com/item.htm?ft=t&id=872378688356山体滑坡是引发重大自然灾害的常见地质现象，尤其在山区、丘陵等地带，滑坡不仅对人民生命财产安全构成威胁，还会造成环境破坏和基础设施损毁。传统的山体滑坡检测方法依赖人工监测、地质勘探和局部传感器，这些方法不仅反应速度

随着人工智能和计算机视觉技术的发展，基于深度学习的医学影像分析在临床诊断中的应用日益广泛。本研究设计并实现了一种基于YOLOv8深度学习模型的智慧医疗眼球疾病检测系统，旨在为眼科疾病的早期诊断提供高效且准确的辅助工具。系统采用PyQt5框架开发用户界面，结合经过标注和处理

随着无人机、飞机、导弹等高动态目标在军事与安防领域的应用，红外弱小目标的检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。红外弱小目标通常由于与背景的对比度低、尺寸较小以及热辐射较弱，导致在传统目标检测算法中检测效果不佳。为了解决这一问题，本研究提出了一种基于YOLOv8（YouOn

随着人工智能技术在医学影像分析中的广泛应用，自动化皮肤病理图像诊断已成为提高诊断效率和准确性的重要手段。本研究提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的智慧医疗皮肤病理图像自动化诊断系统，旨在实现皮肤病变的快速、准确诊断。系统能够自动识别和分类皮肤病变，包括但不限于“痣

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

  本文采用YOLOv8作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对行人目标数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的行人目标图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。

随着海上交通的日益繁忙和海上安全管理需求的提升，基于合成孔径雷达（SAR）图像的舰船目标检测成为海上监控系统中的重要研究领域。本文提出了一种基于YOLOv8的舰船目标检测系统，该系统能够高效地处理SAR图像并自动识别其中的舰船目标。为了提高目标检测的准确性和实时性，本文采用YOLO

  本文采用YOLOv8作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对车辆目标数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富车辆图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深

面向自动驾驶的实时交通场景深度图像分割与障碍物检测系统的设计与实现摘要随着自动驾驶技术的快速发展，视觉感知技术成为其中的核心环节之一。本研究设计并实现了基于YOLOv8的实时交通场景障碍物检测与语义分割系统。通过深度学习技术优化模型性能，系统实现了在复杂交通环

一、前言记录一个简单的安装和部署过程，尽管笔者也是按照教程来的，但奈何参考了很多教程，虽然写的都非常好，但是却很散，因此笔者这里想把这些教程的精华提炼出来，汇总并且写在正文处。还是老规矩，笔者也在学习，如有错误，请在评论区及时指出！感谢！也欢迎评论区一起讨论！二、正文0.bashrc不

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YOLOv8（YouOnlyLookOnceVersion8）是基于深度学习的目标检测算法，近年来在图像处理领域取得了显著进展，尤其在实时目标检测任务中表现出色。停车空位检测作为计算机视觉应用中的一个重要研究方向，旨在通过智能化系统识别和判断停车场内的空闲车位，为车主提供实时的停车信息，提升停车