【算法介绍】基于YOLOv9的轴承缺陷检测系统是一种高效、准确且自动化的解决方案，专门设计用于检测机械设备中轴承的缺陷。该系统利用了YOLOv9这一前沿的实时目标检测模型，通过深度学习技术和先进的架构设计，实现了对轴承表面缺陷的快速识别与分类。YOLOv9结合了通用ELAN（GELAN）架构和可编程梯度信息（PGI），在保持高准确性的同时，显著提升了检测速度和效率。这使得系统能够在复杂的工业环境中
【算法介绍】基于YOLOv8的肝病检测系统是一种创新的医学影像分析工具，旨在通过深度学习技术提高肝病检测的效率与准确性。该系统采用YOLOv8作为核心算法模型，该模型具备快速高效的物体检测能力，能够精确定位肝脏区域，并对可能存在的肝病病灶进行标记和分类。该系统能够识别的肝病类别包括细胞膨胀（ballooning）、纤维化（fibrosis）、炎症（inflammation）以及脂肪肝（steato
【算法介绍】基于YOLOv8的农作物叶子病害检测系统是一种先进的农业技术解决方案，该系统利用深度学习技术，特别是YOLOv8算法，实现农作物叶片病害的自动识别和检测。YOLOv8以其高效、准确和灵活性著称，能够实时处理图像数据，快速定位并分类各种病害。该系统经过大量图像数据集的训练，涵盖了多种农作物叶片及其病害，包括但不限于Apple Scab Leaf（苹果黑星病叶）、Apple Leaf（健康
【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型，结合经过标注和处理的医学影像数据集，能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。YOLOv8模型以其高速和高精度的特点，在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型
【算法介绍】基于YOLOv8的医学X光骨折检测系统是一种创新的医学影像分析技术，旨在为医生提供高效、准确的骨折检测工具。该系统利用YOLOv8深度学习模型，这是一种强大的卷积神经网络（CNN），在目标检测任务中表现出色，特别适用于需要实时反馈的医学影像分析。该系统能够从X光片中自动提取骨折特征，并对图像中的骨折进行精确定位，这有助于医生判断患者的病情并决定下一步治疗方案。为了提高系统的检测精度，在
【算法介绍】基于YOLOv8的西瓜叶子病害检测系统是一项针对西瓜种植中病害问题的高效智能化解决方案。该系统采用了最新的YOLOv8（You Only Look Once version 8）目标检测模型，该模型以其卓越的精度和速度在农业病虫害检测领域脱颖而出。该系统通过图像输入获取西瓜叶子的图像，并利用YOLOv8模型对图像进行分析。YOLOv8模型能够同步识别多种病害特征，并在发现病害时及时发出
【算法介绍】基于YOLOv8的辣椒叶子病害检测系统是一种利用深度学习技术，特别是YOLOv8算法，来自动识别和检测辣椒叶片病害的先进系统。YOLOv8作为Ultralytics公司开发的最新一代目标检测算法，以其高效、准确和灵活性著称。该系统通过训练一个包含大量辣椒叶片图像的数据集，这些图像涵盖了各种常见的辣椒叶片病害，如细菌性叶斑病、霜霉病等。在训练过程中，YOLOv8算法会学习如何从这些图像中
基于C++和ONNX Runtime部署YOLOv12的ONNX模型，可以遵循以下步骤：准备环境：首先，确保已经下载后指定版本opencv和onnruntime的C++库。模型转换： 安装好yolov12环境并将YOLOv12模型转换为ONNX格式。这通常涉及使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）加载原始模型，并导出为ONNX格式。转换指令yolo export mo
最近悄悄出了yolov12框架，标志着目标检测又多了一个检测利器，于是尝试在windows下部署yolov12的tensorrt模型，并最终成功。重要说明：安装环境视为最基础操作，博文不做环境具体步骤，可以百度查询对应安装步骤即可。测试通过环境：vs2019windows 10 RTX2070 8G显存cmake==3.30.1cuda11.8.0+cudnn8.9.7Tensorrt==8.6.
【算法介绍】实时目标检测因其低延迟特性而持续受到广泛关注，具有重要的实际应用价值[4, 17, 24, 28]。其中，YOLO系列[3, 24, 28, 29, 32, 45-47, 53, 57, 58]通过有效平衡延迟与精度，在该领域占据主导地位。尽管YOLO的改进多集中在损失函数[8, 35, 43, 44, 48, 67, 68]和标签分配[22, 23, 34, 59, 69]等方面，网
【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务，因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的，而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而，你可以通过一些间接的方法来实现这一目标，比如将PyTorch模型转换为ONNX格式，然后使用OpenCV的DNN模块加载ONNX模型。以下是一个大致的步骤指南，用于在C++中使用
【算法介绍】长期以来，优化YOLO框架的网络架构一直是研究的核心焦点，然而，这些努力大多局限于基于卷积神经网络（CNN）的改进，尽管注意力机制在提升模型建模能力方面已展现出显著优势。这一局限性的原因在于，基于注意力的模型在速度性能上往往难以匹敌CNN模型。针对这一挑战，本文提出了一种以注意力机制为核心的YOLO框架——YOLOv12，该框架在保持与先前CNN基模型相近速度的同时，充分发挥了注意力机
yolov12官方框架作者：sunsmarterjie (博文限制，不给出网址)【测试环境】vs2019netframework4.7.2opencvsharp4.8.0onnxruntime==1.16.3【效果展示】【调用代码】using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using S
yolov12出来了，地址github.com/sunsmarterjie/yolov12，咱们看看怎么在windows上把环境安装一下首先看看官方安装流程：wget https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/download/v2.7.3/flash_attn-2.7.3+cu11torch2.2cxx11abiFALSE-cp3
【算法介绍】通行规则识别在本项目中分为两个核心步骤：目标检测与规则解析。首先，目标检测阶段我们采用了先进的YOLO11目标检测模型。该模型的任务是精准地识别图像中交通信号灯的位置、颜色以及形状。这里的形状不仅限于传统的圆形信号灯，还包括了左箭头、上箭头（通常代表直行）和右箭头信号灯，从而覆盖了道路交通中的多种信号灯类型。紧接着，进入规则解析阶段。这一阶段的主要任务是对目标检测阶段识别出的交通信号灯
【算法介绍】模型描述在实人认证、文档电子化等场景中需要自动化提取卡证的信息，以便进一步做录入处理。这类场景通常存在两类问题，一是识别卡证类型时易受背景干扰，二是卡证拍摄角度造成的文字畸变影响OCR准确率。鉴于证件类数据的敏感性，我们采用大量合成卡证数据做训练, 并改造人脸检测SOTA方法SCRFD训练了卡证检测矫正模型，可以对各类国际常见卡证（如，身份证、护照、驾照等）进行检测、定位及矫正，得到去
【算法介绍】基于YOLOv8的茶叶叶龄检测系统是利用深度学习技术，特别是YOLOv8这一先进的目标检测算法，来精准识别和监测茶叶生长过程中不同叶龄的叶片。该系统通过导入视频或者图像数据，为模型训练提供实时检测功能。YOLOv8以其更高的准确性和更快的检测速度，在茶叶叶龄检测中表现出色。它能够快速准确地识别出茶叶叶片的不同生长阶段，从而帮助茶农更好地了解茶叶的生长情况，以便及时采取适当的管理措施，提
【算法介绍】基于YOLOv8的大豆叶子虫害检测系统是一款针对大豆种植过程中可能遇到的虫害问题进行自动化识别的智能系统。该系统利用YOLOv8深度学习框架，结合大量的虫害图像数据进行训练，能够精准识别大豆叶子上的虫害类型。该系统不仅具有高精度，还具备快速检测的能力，这对于及时发现和处理虫害问题至关重要。在实际应用中，系统可以处理图片、视频以及摄像头输入的实时虫害检测任务，将识别结果以图形界面的形式直
【算法介绍】基于YOLOv8的钓鱼检测系统是一种利用深度学习技术进行自动化监测的系统，它旨在实现对河道等水域中违规钓鱼行为的快速、准确识别。以下是对该系统的详细介绍：一、系统背景与意义随着社会发展和人口增长，对自然资源的保护和管理变得越来越重要。河流是重要的自然资源之一，对生态系统和人类社会都至关重要。然而，违规钓鱼等活动可能对河流生态环境造成严重破坏，并影响水域资源的可持续利用。因此，建立一种有
【训练源码】github.com/yjh0410/YOWOv2【参考源码】github.com/hpc203/YOWOv2-video-action-detect-onnxrun【算法介绍】YOWOv2算法是一个高效且实时的时空动作检测框架，下面是对其的详细介绍：一、算法背景与特点全称：You Only Watch Once version 2，简称YOWOv2。定位：专为追求速度与精度平衡的视频
CUDA和cuDNN是NVIDIA推出的两个重要技术，它们在GPU加速计算领域发挥着关键作用。以下是对CUDA和cuDNN的详细介绍：CUDACUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一款通用并行计算平台和编程模型，它允许开发人员利用GPU的强大计算能力来加速各种应用程序。CUDA包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算
测试通过环境： ultralytics==8.3.34 演示效果：通过用 yolo11-pose模型通过实时准确追踪主要身体地标和关节,加强运动评估。这项技术提供了关于锻炼形式的即时反馈,跟踪锻炼日常程序,测量性能指标,优化用户和培训员的培训课程。 锻炼监控的好处? 最佳性能: 根据监测数据进行定制工作,以取得更好的结果。 实现目标: 追踪和调整适应性目标,以实现可衡量的进展。 个性化: 根据个人
【算法介绍】基于YOLOv8的鱼病害检测系统是一种先进的解决方案，利用深度学习算法实现高效准确的目标检测。该系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据集，专门用于检测与识别鱼类病害。YOLOv8作为Ultralytics公司开发的最新一代算法模型，具有速度更快、准确率更高的优势。其全新的网络结构，包括优化的骨干网络、Anchor-Free检测头和新的损失函数，使得模型在各种硬件平台上都能表现出色。在
【算法介绍】基于YOLOv8的苹果缺陷检测系统是一个先进的计算机视觉应用，它利用了YOLOv8目标检测算法的强大功能。YOLOv8是由Ultralytics公司开发的最新一代算法模型，它建立在之前YOLO系列模型的成功基础上，并引入了新的功能和改进，从而提升了性能和灵活性。该系统的主要目的是在苹果生产线上实现自动化缺陷检测。它可以通过分析苹果的图像或视频，精确地检测出苹果表面的缺陷，如划痕、斑点、
【算法介绍】基于YOLOv8的建筑墙面损伤等级检测系统是一款高效、精准的建筑墙面损伤检测工具。该系统采用YOLOv8深度学习算法，通过训练大量建筑墙面损伤图片，实现了对墙面损伤的自动检测与分类。该系统能够识别四种不同的损伤程度，包括严重损伤、轻微损伤、中度损伤和无损伤。用户可以通过上传图片、视频或实时摄像头捕捉的方式，对墙面进行检测。系统会自动标注出损伤的位置和类别，并生成详细的检测报告，便于用户
PaddleOCR是由百度研发的一款OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）开源工具，它基于飞桨深度学习开源框架，旨在打造一套丰富、领先且实用的OCR工具库，以打通数据准备、模型训练、压缩和推理部署的全流程。以下是对PaddleOCR的详细介绍：一、基本原理PaddleOCR使用深度学习技术，通过训练模型来识别图片中的文字。它首先会对图片进行一系列预处理，
【算法介绍】随着城市化步伐的加速，交通流量的激增让交通安全问题愈发严峻。交通违规行为不仅频繁引发交通事故，更对城市交通管理和公共安全带来了巨大挑战。为积极应对这一难题，智能交通系统的构建变得愈发关键。近年来，深度学习技术的飞速发展，特别是YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法的崛起，为交通违规行为的自动检测开辟了新路径。本研究聚焦于利用YOLOv8模型，打造一个高效的交通
【算法介绍】基于YOLOv5的牙齿健康状态检测系统是一种利用深度学习算法进行牙齿健康状态检测的技术。该系统采用YOLOv5目标检测模型，通过训练数据集，实现对牙齿目标的高精度检测识别。用户可以通过图片、视频或摄像头等方式输入牙齿图像，系统能够自动进行目标检测，并可视化展示检测结果。该系统具有多种功能，包括牙齿训练模型的导入与初始化、置信分与IOU阈值的调节、图像/视频/摄像头的上传与检测、可视化结
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