边界框回归（BBR）的损失函数对于目标检测至关重要。它的良好定义将为模型带来显著的性能改进。大多数现有的工作假设训练数据中的样本是...
显微图像中的血细胞检测是医学图像处理研究的一个重要分支。由于人工检查血细胞的疾病检测处理时间较长且容易误检，因此使用基于卷积神...
对检测器的Neck部件进行了翻新：引入BiC(Bi-directional Concatenation)提供更精确的定位信息；将SPPF简化为SimCSPSPPF，牺牲较少的速度...
本项目基于ultralytics及yolov5等进行综合参考，致力于让yolo系列的更加高效和易用。
Backbone：CSPDarkNet结构，主要结构思想的体现在C3模块，这里也是梯度分流的主要思想所在的地方；
设计高效、高质量的表达性网络架构一直是深度学习领域最重要的研究课题。当今的大多数网络设计策略都集中于如何集成从不同层提取的特征...
性能和推理速度之间的权衡对于实际应用至关重要。而重参化可以让模型获得了更好的性能平衡，这也促使它正在成为现代卷积神经网络中越来...
📚 这个教程用来解释如何导出一个训练好的 OneFlow YOLOv5 模型 🚀 到 ONNX . 本文涉及到了几个超链接，但是在微信文章里面外链接会被吃...
DAMO-YOLO是阿里新推出来的 目标检测框架，兼顾模型速度与精度，其效果超越了目前的一众 YOLO 系列方法，且推理速度更快。DAMO-YOLO 还...
🎉代码仓库地址：[链接]欢迎star one-yolov5项目 获取 最新的动态。 如果你有问题，欢迎在仓库给我们提出宝贵的意见。🌟🌟🌟 如果对你有帮...
前面有一篇文章详细说明了如何在Jetson Nano上安装YOLOv5，然后运行，这里只需在导出的时候导出engine模型文件支持，命令行如下：
为了说明使用 OneFlow 训练目标检测模型的可行性以及性能的优越性，最近我们将 ultralytics 版 YOLOv5（[链接]）通过import oneflow as ...
知识蒸馏 (KD) 已被证明是一种用于训练紧凑密集预测模型的简单有效的工具。轻量级学生网络通过从大型教师网络转移的额外监督进行训练。...
YOLOU是一个集成YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOX以及YOLOR的YOLO系列目标检测算法库，对于轻量化目标检测同时也集成了YO...
EasyCV 是一个一体化计算机视觉工具箱，以方便使用各种 SOTA 计算机视觉方法。最近，作者将 YOLOX 的改进版 YOLOX-PAI 添加到 EasyCV 中...
在过去的十年中，多任务学习方法在解决全景驾驶感知问题方面取得了不错的成果，同时提供了高精度和高效率的性能。在为计算资源有限的实...
yolov5-6.2增加了分类训练、验证、预测和导出（所有 11 种格式），还提供了 ImageNet 预训练的 YOLOv5m-cls、ResNet（18、34、50、101) ...
目前人体姿态估计总体分为Top-down和Bottom-up两种，与目标检测不同，无论是基于热力图或是基于检测器处理的关键点检测算法，都较为依赖...
该毕业设计是使用全志D1-H哪吒开发以及XR806开发板，再辅以外围的各种电路和传感器原件，制作而成的一个名贵植物监控装置。
这里推荐一个YOLO系列的算法实现库YOLOU，此处的“U”意为“United”的意思，主要是为了学习而搭建的YOLO学习库，也借此向前辈们致敬，希望...
