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编程问答
yolo11
2024-10-18
YOLO11-seg分割如何训练自己的数据集(道路缺陷)
2024-10-17
opencv yolo11 onnx c++代码
1.exportonnx,opset我设置的是12,其它值或许也可以2.opencv使用的4.10【其他版本或许也可以,4.7.0版本是不行的】3.代码核心参考yolo之前版本的实现即可。 model.setInput(blob);model.forward(outputs,outnames);constintdimensions=84;constintrows=
2024-10-17
YOLO11涨点优化:原创自研 | 自研独家创新BSAM注意力 ,基于CBAM升级
2024-10-16
YOLO11有效改进专栏目录
|试读篇|使用YOLO11训练自己的数据集【下载模型】-【导入数据集】-【训练模型】-【评估模型】-【导出模型】YOLO11关键改进与网络结构图YOLO11改进|注意力机制篇|添加GAM、CBAM、CA、ECA等注意力机制YOLO11改进|卷积篇|引入可变核卷积AKConv|注意力机制篇|YOLO11改进|注意
2024-10-16
YOLO11在训练和导出时的一些参数设置
train时,imsz只能设置成1个整数。如果设置成数组,会提示:updatingto'imgsz=640'.'train'and'val'imgszmustbeaninteger,while'predict'and'export' 图像会以较长的边等比例缩放到指定的整数,然后较短的边的两侧填充114到指定的整数尺寸。即最终会是一个正方形,原图缩放
2024-10-13
YOLO11改进|注意力机制篇|引入Mamba注意力机制MLLAttention
目录一、【MLLAttention】注意力机制1.1【MLLAttention】注意力介绍1.2【MLLAttention】核心代码二、添加【MLLAttention】注意力机制2.1STEP12.2STEP22.3STEP32.4STEP42.5STEP5三、yaml文件与运行3.1yaml文件3.2运行成功截图一、【MLLAttention】注意力机制1.1
2024-10-12
探索Ultralytics YOLO11在视觉任务上的应用
前言在人工智能持续发展的当下,有一点是确凿无疑的:模型正变得愈发优秀、快捷和智能。就在人们以为YOLO系列已登峰造极之时,Ultralytics推出了最新升级版——YOLO11。需要注意的是,这里不是YOLOv11,他们简化了命名方式,去掉了“v”。这一改变就如同YOLO既做了形象上的精简,又实现
2024-10-12
YOLO11改进|SPPF篇|引入FocalModulation特征金字塔
目录一、【FocalModulation】特征金字塔1.1【FocalModulation】特征金字塔介绍1.2【FocalModulation】核心代码二、添加【FocalModulation】特征金字塔2.1STEP12.2STEP22.3STEP32.4STEP4三、yaml文件与运行3.1yaml文件3.2运行成功截图一、【FocalModulation】特
2024-10-12
YOLO11改进|注意力机制篇|引入DAT注意力机制
目录一、【DAT】注意力机制1.1【DAT】注意力介绍1.2【DAT】核心代码二、添加【DAT】注意力机制2.1STEP12.2STEP22.3STEP32.4STEP4三、yaml文件与运行3.1yaml文件3.2运行成功截图一、【DAT】注意力机制1.1【DAT】注意力介绍下图是【DAT】的结构图,让我们简单分
2024-10-11
基于YOLO11/v10/v8/v5深度学习的安检X光危险品检测与识别系统设计与实现【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】
《博主简介》小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】,共同学习交流~
2024-10-10
YOLO11实战:新颖的多尺度卷积注意力(MSCA)加在网络不同位置的涨点情况 | 创新点如何在自己数据集上高效涨点,解决不涨点掉点等问题
2024-10-09
YOLO11改进|注意力机制篇|引入MSCA注意力机制
目录一、【MSCA】注意力机制1.1【MSCA】注意力介绍1.2【MSCA】核心代码二、添加【MSCA】注意力机制2.1STEP12.2STEP22.3STEP32.4STEP4三、yaml文件与运行3.1yaml文件3.2运行成功截图一、【MSCA】注意力机制1.1【MSCA】注意力介绍下图是【MSCA】的结构图,让我
2024-10-08
YOLO11改进 | 注意力机制 | 反向残差注意力机制
秋招面试专栏推荐 :深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转
2024-10-08
YOLO11改进 | 注意力机制 | 十字交叉注意力机制CrissCrossAttention【含目标检测,语义分割等yaml文件】
秋招面试专栏推荐 :深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转
2024-10-08
YOLO11改进|卷积篇|引入轻量级自适应提取卷积LAE
目录一、【LAE】卷积1.1【LAE】卷积介绍1.2【LAE】核心代码二、添加【LAE】卷积机制2.1STEP12.2STEP22.3STEP32.4STEP4三、yaml文件与运行3.1yaml文件3.2运行成功截图一、【LAE】卷积1.1【LAE】卷积介绍下图是【LAE】卷积的结构图,让我们简单分析一下运行过程
2024-10-01
手把手教你使用YOLOv11训练自己数据集(含环境搭建 、数据集查找、模型训练)
一、前言本文内含YOLOv11网络结构图+ 训练教程+推理教程+数据集获取等有关YOLOv11的内容!官方代码地址:https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models/11二、整体网络结构图 三、环境搭建 项目环境如下: 解释