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YOLO大作战

1）加入前沿计算机视觉顶会，二次创新；2）项目实战，在多个数据集验证创新点合理性；3）独家自研模块，全网首发；

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39

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YOLOv8改进全网首发：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等，助力检测

2024腾讯·技术创作特训营第五期

💡💡💡本文独家改进：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，完美和YOLOv8结合，助力涨点

2024-01-19

1.5K0

置顶

一种基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测网络， NEU-DET和GC10-DET涨点明显（原创自研）

腾讯技术创作特训营S6

💡💡💡本文摘要：一种基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测，在NEU-DET和GC10-DET任务中涨点明显；

2024-04-26

640

基于YOLOv9的道路缺陷检测，加入DCNv4、自研BSAM注意力、极简的神经网络VanillaBlock 、自适应阈值焦点损失提升检测精度

腾讯技术创作特训营S6

💡💡💡本文内容：针对基于YOLOv9的道路缺陷检测进行性能提升，加入各个创新点做验证性试验。

2024-04-16

1890

基于YOLOv8的摄像头下铁路工人安全作业检测（工人、反光背心和安全帽）系统

腾讯技术创作特训营S6

💡💡💡本文摘要：基于YOLOv8的铁路工人安全作业检测系统，属于小目标检测范畴，并阐述了整个数据制作和训练可视化过程

2024-04-15

2530

YOLOv9如何训练自己的数据集（NEU-DET为案列）

计算机视觉

💡💡💡 2024年计算机视觉顶会创新点适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络！！！

2024-03-26

3080

YOLOv8独家改进：轻量级原创自研 | 一种多尺度的GSConv卷积变体，轻量化的同时能够实现涨点 | 新颖的轻量级网络

2024腾讯·技术创作特训营第五期

💡💡💡本文独家改进：1）基于GSConv提出了一种Multi-Scale Ghost Conv的卷积变体，保证轻量级的同时实现涨点，2）同时结合Bottleneck，设计了一种新颖的轻量级网络。

2024-02-09

8650

YOLOv8独家原创改进：大核卷积涨点系列 | Shift-ConvNets，具有大核效应的小卷积核 | 2024年最新论文

2024腾讯·技术创作特训营第五期

💡💡💡本文独家改进：大的卷积核设计成为使卷积神经网络（CNNs）再次强大的理想解决方案，Shift-ConvNets稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果，创新十足实现涨点，助力YOLOv8

2024-02-08

3480

基于YOLOv8的足球赛环境下足球目标检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）

2024腾讯·技术创作特训营第五期

💡💡💡本文主要内容:详细介绍了足球赛环境下足球目标检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Pytorch的源码、训练数据集以及PyQt6的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别，可进行置信度、Iou阈值设定，结果可视化等。

2024-02-07

2220

基于YOLOv8的暗光低光环境下（ExDark数据集）检测，加入多种优化方式---DCNv4结合SPPF ，助力自动驾驶（一）

2024腾讯·技术创作特训营第五期

💡💡💡本文主要内容:详细介绍了暗光低光数据集检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。

2024-02-06

2720

YOLOv8独家原创改进：FPN涨点篇 |多级特征融合金字塔（HS-FPN），助力小目标检测| 2024年最新论文

2024腾讯·技术创作特训营第五期

💡💡💡本文独家改进：高层筛选特征金字塔网络（HS-FPN），能够刷选出大小目标，增强模型表达不同尺度特征的能力，助力小目标检测

2024-02-05

1K0

基于YOLOv8的水下生物检测，多种优化方法---DCNv4结合SPPF，效果秒杀DCNv3，涨点两个点

2024腾讯·技术创作特训营第五期

💡💡💡本文主要内容:详细介绍了水下生物检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。

2024-02-05

3160

基于YOLOv8的工业油污缺陷检测，多种优化方法---自研注意力CPMS基于CBAM优化， mAP@0.5提升近五个点（二）

2024腾讯·技术创作特训营第五期

💡💡💡本文主要内容:详细介绍了工业油污缺陷检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。

2024-02-04

2040

基于YOLOv8的工业油污缺陷检测，多种优化方法---DCNV4_SPPF助力涨点，mAP@0.5提升近四个点（一）

2024腾讯·技术创作特训营第五期

💡💡💡本文主要内容:详细介绍了工业油污缺陷检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。

2024-02-03

2540

YOLOv8改进：下采样系列 | 一种新颖的基于 Haar 小波的下采样HWD，有效涨点系列

2024腾讯·技术创作特训营第五期

💡💡💡本文独家改进：HWD的核心思想是应用Haar小波变换来降低特征图的空间分辨率，同时保留尽可能多的信息，与传统的下采样方法相比，有效降低信息不确定性。

2024-02-02

3420

YOLOv8、v7、v5独家改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测

2024腾讯·技术创作特训营第五期

摘要：我们介绍DySample，一个超轻量和有效的动态上采样器。虽然最近基于内核的动态上采样器(如CARAFE、FADE和SAPA)的性能提升令人印象深刻，但它们带来了大量的工作负载，主要是由于耗时的动态卷积和用于生成动态内核的额外子网络。此外，对高特征指导的需求在某种程度上限制了它们的应用场景。为了解决这些问题，我们绕过动态卷积并从点采样的角度制定上采样，这更节省资源，并且可以很容易地使用PyTorch中的标准内置函数实现。我们首先展示了一个朴素的设计，然后演示了如何逐步加强其上采样行为，以实现我们的新上采样器DySample。与以前基于内核的动态上采样器相比，DySample不需要定制CUDA包，并且具有更少的参数、FLOPs、GPU内存和延迟。除了轻量级的特点，DySample在五个密集预测任务上优于其他上采样器，包括语义分割、目标检测、实例分割、全视分割和单目深度估计。

2024-02-01

1.3K0

基于YOLOv8的水下生物检测，多种优化方法（自研注意力BSAM）助力涨点

2024腾讯·技术创作特训营第五期

💡💡💡本文主要内容:详细介绍了水下生物检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。

2024-01-31

1930

基于YOLOv8的船舶目标检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）

2024腾讯·技术创作特训营第五期

💡💡💡本文主要内容:详细介绍了船舶目标检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Pytorch的源码、训练数据集以及PyQt6的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别，可进行置信度、Iou阈值设定，结果可视化等。

2024-01-30

4240

基于YOLOv8的摄像头吸烟行为检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）

2024腾讯·技术创作特训营第五期

💡💡💡本文主要内容:详细介绍了摄像头下吸烟行为检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Pytorch的源码、训练数据集以及PyQt6的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别，可进行置信度、Iou阈值设定，结果可视化等。

2024-01-29

2661

YOLOv8涨点技巧：一种新颖的多尺度特征融合iAFF，适配小目标检测

2024腾讯·技术创作特训营第五期

💡💡💡本文全网独家改进：1)引入了一种新颖的多尺度特征融合iAFF；2）为了轻量级部署，和GhostConv有效结合在边缘端具有竞争力的准确性

2024-01-28

6950

YOLOV8原创改进：一种新型轻量级实时检测算法

2024腾讯·技术创作特训营第五期

💡💡💡本文独家改进：本文提出了一种新型轻量级的实时监测算法，通过MobileViT魔改整个backbone，最后提出两个改进版本，YOLOv8_MobileViT和YOLOv8_MobileViT-p2两个版本

2024-01-27

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