block.pyultralytics\nn\modules\block.py目录block.py1.所需的库和模块2.classDFL(nn.Module):3.classProto(nn.Module):4.classHGStem(nn.Module): 5.classHGBlock(nn.Module): 6.classSPP(nn.Module): 7.classSPPF(nn.Module): 8.classC1(nn.Module):

 下载路径：https://github.com/ultralytics/ultralytics官方提供了不同规格的模型，其含义分别如下：规格含义示例YOLOv8Nano非常小YOLOv8nYOLOv8Small小YOLOv8sYOLOv8Medium中YOLOv8mYOLOv8Large大YOLOv8lYOLOv8X（ExtraLarge）非常大YOLOv8x

 命令行下载好ultralytics项目并安装好ultralytics项目后，可以直接使用命令行（CommandLineInterface,CLI）进行快速推理一张图片、视频、视频流、摄像头等等，举个例子：yolo任务名称model=本地模型权重路径source=图片路径yolopredictmodel=yolov8n.ptsource='https:/

1.5 基于YOLOv8的交通标志检测模型本节的内容主要介绍了基于YOLOv8的交通标志检测模型的构建与训练过程。首先，使用YOLOv8的预训练模型，并通过定制的数据集对其进行了训练，以检测交通标志。在训练过程中，评估了不同的参数和优化器的影响，通过调整批量大小、学习率等参数来优化模

声明：本教程基于已经成功安装了anaconda的基础上完成1.首先在anacondaprompt里面输入以下命令，环境名称可以自己起，python版本可以根据自己的要求设定。2.运行上方命令之后会出现以下内容，输入y即可3.安装成功后，用下面命令进入你的虚拟环境，可以看右侧小图，此时环境已经由bas

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1训练YOLO11模型准备训练数据mkdirdatasets&&cddatasetswgethttps://ultralytics.com/assets/coco128.zipunzipcoco128.zipcd..准备预训练模型mkdirweights&&cdweightswgethttps://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.3.0/yolo

写在前面：只是记录自己的学习过程如果错误欢迎指正因为之前电脑里环境配置得很乱对这方面也不太熟悉就不做说明了想知道大家怎么配环境的混子本人是配不出来就花点窝囊费找人这次用yolov8什么都没配基于之前的环境就能跑所以就不做说明了环境配置可以参考：完整且详细

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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

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计算机视觉中的几个重要的研究方向。主要包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、全景分割等那么何为实例分割？实例分割比目标检测更进一步，涉及识别图像中的各个对象并将它们与图像的其余部分分割开来。 图像分割可分为：语义分割，实例分割，全景分割。（a)原图，（b)语义分

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对于day-1，算是一个简要的supervision的使用方法，但对于大部分内容本人还是一知半解，因此我查看官方文档，对照着官方文档来进行supervision的详细学习，并对其中一些重要的方法和属性进行解释DetectionsandSegmentation-检测与分割一、Detections类supervision是这样描述Detection

目录前言一、PyCharm的安装1.下载 2.安装步骤二、配置YOLOv8的虚拟环境1.Anaconda中创建一个虚拟环境 2.Pycharm中使用虚拟环境（1）下载YOLOv8开源包（要挂梯子）（2）在设置中找到解释器，选择创建好的YOLOv8环境（3）配置终端的启动路径（4）启动终端，下载YOLOv8依赖包 （5）下载权重

         本文旨在介绍一种全新的改进机制——卷积和注意力融合模块（CAFM），并详细阐述其在YOLOv8中的应用，以显著提升模型性能。首先，CAFM的设计目的是融合卷积神经网络（CNNs）和Transformer的优势，从而能够对全局和局部特征进行有效建模。随后，我们将深入探讨该模块的模

引子2024年9月30日，Ultralytics在其活动YOLOVision中正式发布了YOLOv11。YOLOv11是由位于美国和西班牙的Ultralytics团队开发的YOLO的最新版本。几个月前YOLOv10发布（感兴趣的童鞋可以移步https://blog.csdn.net/zzq1989_/article/details/139408779?spm=1001.2014.3001.5502），这才

        Ultralytics YOLO 是计算机视觉和ML领域专业人士的高效工具。    深度学习的关键点任务也是基础和常见任务，所以这里进行基于ultralyticsyolo自定义关键点数据集的模型训练和模型推理。    根据需求，可能会发布其webui版本，现在已经发布

一、本文介绍本文记录的是利用直方图自注意力优化YOLOv11的目标检测方法研究。在目标检测任务中，清晰准确的图像对于目标检测至关重要，本文创新方法通过恢复图像质量，可以减少因图像质量低导致的误检和漏检，实现有效涨点。专栏目录：YOLOv11改进目录一览|涉及卷积层、轻量化

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