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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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2023腾讯·技术创作特训营 第三期（66）
2024腾讯·技术创作特训营 第五期（30）
2023腾讯·技术创作特训营 第四期（18）
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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
AI小怪兽
2024-01-19
2.3K
0
置顶
YOLOv10涨点改进：上采样算子 | 轻量级上采样CARAFE算子
腾讯技术创作特训营S7
💡💡💡本文独家改进: 上采样操作CARAFE，具有感受野大、内容感知、轻量级、计算速度快等优点，引入yolov10二次创新；
AI小怪兽
2024-06-15
389
1
YOLOv10优化：backbone改进 | 轻量化之王MobileNetV4 开源 | Top-1 精度 87%，手机推理速度 3.8ms，原地起飞！
腾讯技术创作特训营S7
💡💡💡创新点：轻量化之王MobileNetV4 开源 | Top-1 精度 87%，手机推理速度 3.8ms，原地起飞！
AI小怪兽
2024-06-14
290
0
YOLOv10涨点改进：注意力魔改 | 轻量级自注意力机制CoordAttention | CVPR2021
腾讯技术创作特训营S7
💡💡💡本文改进：替换YOLOv10中的PSA进行二次创新，1）CoordAttention注意力替换 PSA中的多头自注意力模块MHSA注意力；2） CoordAttention直接替换 PSA；
AI小怪兽
2024-06-12
508
0
YOLOv10涨点改进：如何魔改注意力进行二次创新，高效替换PSA | NEU-DET为案列进行展开
腾讯技术创作特训营S7
💡💡💡本文改进：替换YOLOv10中的PSA进行二次创新，1）EMA替换 PSA中的多头自注意力模块MHSA注意力；2） EMA直接替换 PSA；
AI小怪兽
2024-06-11
273
0
YOLOv10真正实时端到端目标检测（原理介绍+代码详见+结构框图）
腾讯技术创作特训营S7
💡💡💡本文主要内容:真正实时端到端目标检测（原理介绍+代码详见+结构框图）| YOLOv10如何训练自己的数据集（NEU-DET为案列）
AI小怪兽
2024-06-08
1.5K
0
YOLOv8优化创新：backbone改进 | 微软新作StarNet：超强轻量级Backbone | CVPR 2024
腾讯技术创作特训营S6
💡💡💡创新点：star operation（元素乘法）在无需加宽网络下，将输入映射到高维非线性特征空间的能力，这就是StarNet的核心创新，在紧凑的网络结构和较低的能耗下展示了令人印象深刻的性能和低延迟
AI小怪兽
2024-05-15
865
0
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；
AI小怪兽
2024-04-26
539
1
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。
AI小怪兽
2024-04-16
377
0
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
AI小怪兽
2024-04-15
412
0
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 ！！！
AI小怪兽
2024-03-26
553
0
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。
AI小怪兽
2024-02-09
1.9K
0
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
AI小怪兽
2024-02-08
592
0
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。
AI小怪兽
2024-02-07
382
0
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。
AI小怪兽
2024-02-06
431
0
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
AI小怪兽
2024-02-05
2K
0
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。
AI小怪兽
2024-02-05
535
0
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。
AI小怪兽
2024-02-04
275
0
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。
AI小怪兽
2024-02-03
344
0
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。
AI小怪兽
2024-02-02
618
0
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