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YOLOv8改进 | Neck | 添加双向特征金字塔BiFPN【含二次独家创新】

BIFPN（双向特征金字塔网络）通过双向特征融合和加权特征融合的创新设计，显著提升了特征金字塔网络（FPN）的性能。其核心思想是将信息在特征金字塔中双向传递，即从高层特征图向低层特征图传递，同时也从低层特征图向高层特征图传递，确保特征信息的充分融合。同时，BIFPN引入了可学习的加权机制，通过在训练过程中自动调整权重，优化不同尺度特征图的融合效果。这种设计不仅提高了特征表示的能力，还保持了计算的高效性，使其在目标检测和图像分割等计算机视觉任务中表现出色，能够更好地应对多尺度问题和不同任务需求。

目标检测基础初步学习

在动手学习深度学习中对目标检测任务有如下的描述。图像分类任务中，我们假设图像中只有一个主要物体对象，我们只关注如何识别其类别。然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（object detection）或目标识别（object recognition）通过边界框给出了物体的相关位置信息我们通常使用边界框（bounding box）来描述对象的空间位置。边界框是矩形的，由矩形左上角的以及右下角的。

RT-DETR：端到端的实时Transformer检测模型（目标检测+跟踪）

博主一直一来做的都是基于的目标检测领域，相较于基于卷积的目标检测方法，如YOLO等，其检测速度一直为人诟病。终于，RT-DETR横空出世，在取得高精度的同时，检测速度也大幅提升。那么RT-DETR是如何做到的呢？在研究RT-DETR的改进前，我们先来了解下DETR类目标检测方法的发展历程吧DETRNMSDAB-DETRDETR100DETRDAB-DETRH-DETR然而，上述方法尽管已经大幅提升了检测精度，降低了计算复杂度，但其受本身高计算复杂度的制约，DETR。

[数据集][目标检测]数据集VOC格式岸边垂钓钓鱼fishing目标检测数据集-4330张

数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml)[数据集][目标检测]岸边垂钓数据集VOC格式4330张介绍_哔哩哔哩_bilibili。特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注。重要说明：检测岸边钓鱼人员的数据集，当有人拿个鱼竿或者明显在钓鱼则会被标注。标注数量(xml文件个数)：4330。标注类别名称:["fishing"]标注规则：对类别进行画矩形框。

YOLOv10：实时端到端目标检测

在过去的几年里，YOLO因其在计算成本和检测性能之间的有效平衡而成为实时目标检测领域的主要范例。研究人员对 YOLO 的架构设计、优化目标、数据增强策略等进行了探索，取得了显着进展。然而，后处理对非极大值抑制（NMS）的依赖阻碍了 YOLO 的端到端部署，并对推理延迟产生不利影响。此外，YOLO中各个组件的设计缺乏全面彻底的检查，导致明显的计算冗余并限制了模型的能力。它提供了次优的效率，以及相当大的性能改进潜力。在这项工作中，我们的目标是从后处理和模型架构方面进一步提升 YOLO 的性能效率边界。

【文末附gpt升级方案】UC伯克利的CV三巨头推出的纯视觉大模型在下游任务中的表现分析

UC伯克利的CV三巨头推出的纯视觉大模型，在无需自然语言参与的情况下，通过超过420B token的数据集训练，展现了强大的视觉理解和推理能力。在多个下游任务中，该模型均取得了令人瞩目的表现。在图像分类任务中，纯视觉大模型能够准确地区分各种图像中的物体和场景。无论是日常生活中的物品、自然景观，还是复杂的人工制品，模型都能通过提取图像中的关键特征，进行准确的分类。这一能力不仅体现了模型对图像细节的敏锐捕捉，也展现了其对不同类别图像的有效区分能力。在目标检测任务中，纯视觉大模型同样表现出色。

GNU Radio之static Target simulator底层C++实现

gr-radar 中的模块用于在雷达系统中模拟静态目标。这种模拟在雷达信号处理、算法开发和系统验证中非常有用。通过模拟静态目标，可以测试雷达系统的目标检测、定位和追踪能力。这个模块允许用户设置多个目标的属性，如距离、速度、雷达截面等，从而生成对应的回波信号。下面对这个模块进行介绍并详细分析其底层 C++ 代码实现。的主要作用是生成雷达回波信号，以模拟不同静态目标的存在。这对于验证和测试雷达系统的性能至关重要，特别是在缺乏实际目标或实验条件受限的情况下。

深度学习之基于YoloV7交通标志目标检测系统

一、项目背景与意义交通标志在道路交通中起着至关重要的作用，它们为驾驶员提供必要的道路信息和行驶指导。然而，随着交通流量的不断增加和路况的日益复杂，传统的交通标志检测方法已经难以满足现代交通管理的需求。因此，开发一个高效、准确的交通标志目标检测系统具有重要的现实意义和广阔的应用前景。基于YoloV7的交通标志目标检测系统旨在利用深度学习技术，实现对交通标志的快速、准确识别与定位。

基于Matlab编写的Yolo算法行人检测系统

一、项目背景与意义在当前的视频监控和安全监控领域，对行人进行准确、高效的检测是至关重要的。传统的行人检测方法主要依赖于人工观察，这种方式存在实时性差、工作量大、易疲劳等问题。为了解决这些问题，本项目基于Matlab编程环境和Yolo（You Only Look Once）算法，开发了一套行人检测系统。该系统能够实时、准确地检测图像或视频中的行人目标，为视频监控和安全监控领域提供了一种新的解决方案。

深度学习之基于YoloV7+OpenPose姿态识别系统

一、系统背景随着深度学习技术的快速发展，其在计算机视觉领域的应用也日益广泛。姿态识别作为计算机视觉的一个重要分支，对于人机交互、运动分析、动作捕捉、虚拟现实等领域具有重要意义。YOLOv7和OpenPose作为两种先进的深度学习算法，分别在目标检测和人体姿态估计方面表现出色。因此，结合YOLOv7和OpenPose的优势，构建基于YOLOv7+OpenPose的姿态识别系统，具有广阔的应用前景。二、系统组成。

【CV】计算机视觉是什么？

人脸检测：利用预训练的人脸检测器，如Haar级联检测器或基于深度学习的检测器，检测图像或视频中的人脸。选择合适的立体匹配算法，如基于特征点的匹配（SIFT、SURF）或基于区域的匹配（立体匹配算法）。视差计算：根据匹配到的特征点或区域的偏移量，计算视差值，即左右图像中对应点的水平偏移量。表情分类：利用预训练的模型或算法，对人脸区域进行表情分类，识别出人脸的表情和情绪。目标检测与识别：利用预训练的目标检测模型，检测图像或视频中的物体，并进行识别。动作识别：分析图像或视频中的人或物体的动作，了解场景中的行为。

基于yolov5+streamlit目标检测演示系统设计

首先，该系统支持图片目标检测，用户只需上传一张图片，系统便能够迅速识别出图片中的各类目标，并在图片上用不同颜色的矩形框进行标注，同时显示目标的类别和置信度。无论是监控视频、教学视频还是娱乐视频，用户只需将视频文件上传到系统中，系统便能够实时地对视频中的每一帧进行目标检测，并最终将检测结果以视频流的形式展示给用户。用户只需将摄像头接入系统，系统便能够实时地捕捉摄像头拍摄的画面，并对画面中的目标进行检测和标注。用户无需具备专业的编程知识，只需通过简单的界面操作，便能够轻松实现目标检测的可视化展示。