YOLOv
如何评价最新发布的YOLOv9,将对目标检测领域带来什么...
这两年性能吊打YOLO的也一大堆，人家一两年前的GroundingDINO都能给你YOLOv9标数据了，在COCO数据集上卷似乎也意义不大。YOLOv9 是 YOLOv7 研究团队推出的最新目标检测网络，它是 YOLO（You Only Look Once）系列的最新迭代。YOLOv9 在设计上旨在解决深度学习中信息瓶颈问题，并提高模型在不同任务上的准确性和参数效率。以下是 YOLOv9 的一些主要特点：
YOLOv13来了!清华大学提出最强实时目标检测算法
YOLOv13是由清华大学联合多所高校提出的卓越实时端到端目标检测器，通过自适应超图探索潜在高阶关联，实现准确且稳健的检测，在MS COCO数据集上...
如何评价YOLOv5?
我用YOLO V5s基于Bdd100k数据集训练出来的自动驾驶对象识别模型推理速度可以达到7ms，而模型尺寸只有14.8M，这简直无敌好吧，谁用谁爽～利益相...
基于YOLOv11的手语检测:数据集与代码介绍
图：手语检测结果可视化（边界框标注手势位置）结论基于YOLOv11的手语检测结合了先进深度学习技术与多样化数据资源，通过优化模型结构、训练策略及数据规模，...
YOLOv13源码中如何实现多尺度特征融合? - 编程语言 - CSDN...
在YOLOv13中,上采样普遍采用最近邻插值(nearest neighbor interpolation)而非双线性插值,以减少计算开销并保持特征图的空间结构一致性。每次上采样...
YOLOv11相比前代在速度和精度上有哪些具体改进? - 编程...
YOLOv11作为新一代目标检测模型,在速度与精度方面实现了显著优化。首先,通过引入更高效的网络架构设计(如CSP结构和SPP模块),减少了计算冗余并...
YOLOv10来啦!真正实时端到端目标检测
效果：YOLOv10-B在相同性能下延迟减少46%，参数减少25%。2. 准确性优化策略大核卷积：问题：大核卷积可扩大感受野，但浅层使用会污染小目标特征，...
如何评价最新发表的YOLOv12?
1. YOLOv12 1.1 预备知识 与卷积神经网络（CNN）相比，注意力机制本质上运行更慢，原因有两个：复杂度方面：Self-Attention 操作的计算复杂...
YOLO系列简析
YOLO系列演进总结速度优先：YOLOv1以统一框架实现实时检测，后续版本通过移除全连接层、优化网络结构（如Darknet系列）进一步提升速度。精度优化：YOLOv2引入Anchor Boxes、高...
如何评价清华大学发布的YOLOv10?
为了确保两个分支在训练过程中的监督信号尽可能一致，YOLO v10采用一致匹配度量标准，有助于减少两个分支之间的监督差距，提高模型的整体性能。此...