YOLOv8是一种单阶段（one-stage）检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，能够在一次前向传播过程中同时完成目标的分类和定位任务。相较于两阶段检测算法（如FasterR-CNN），YOLOv8具有更高的检测速度和实时性。1.数据集介绍数据集详情可以参考博主写的文章＜数据集＞混凝土缺陷

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 YOLOv8是一种单阶段（one-stage）检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，能够在一次前向传播过程中同时完成目标的分类和定位任务。相较于两阶段检测算法（如FasterR-CNN），YOLOv8具有更高的检测速度和实时性。1.数据集介绍数据集详情可以参考博主写的文章＜数据集＞钢索缺陷检测

  YOLOv8是一种单阶段（one-stage）检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，能够在一次前向传播过程中同时完成目标的分类和定位任务。相较于两阶段检测算法（如FasterR-CNN），YOLOv8具有更高的检测速度和实时性。1.数据集介绍数据集详情可以参考博主写的文章＜数据集＞煤矸石识别

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摘要本文介绍的独家原创的Neck层特征融合方法，将深度特征和浅层特征相融合，结合自研下采样模块和动态上采样模块，提供了一种高效的Neck层改进方式，不仅为他们提供了一个现成的解决方案，而且能够作为灵感启发，鼓励他们在此基础上进行进一步的探索和创新。即插即用的特性使得这种改

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前言：Hello大家好，我是小哥谈。在文章中，作者提出了一种新方法GSConv来减轻模型的复杂度并保持准确性。GSConv可以更好地平衡模型的准确性和速度。并且，提供了一种设计范式SlimNeck，以实现检测器更高的计算成本效益。实验过程中，与原始网络相比，改进方法获得了最优秀的检测结果。

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HACK:LearningaParametricHeadandNeckModelforHigh-fidelityAnimation上科大发布的头和脖子精细建模的参数化模型HACK。纹理转化由于HACK没有开源纹理基，我将FLAME开源的纹理基迁移到了HACK上，代码在这里开源：https://github.com/aoru45/FLAME_TO_HACK/tree/main论文

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前言 本文提出了一种新的预训练模型架构（iTPN），该架构由多个金字塔形的Transformer层组成。每个层都包含多个子层，其中一些是普通的self-attention和feed-forward层，而另一些

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