本文介绍基于YOLOv8的区域计数系统，结合目标检测与ByteTrack跟踪算法，实现指定区域内物体实时计数。系统支持自定义多边形/矩形计数区域，可通过鼠标拖动调整位置，利用Shapely几何计算判断物体是否入区，结合跟踪ID避免重复计数。技术栈包含Ultralytics YOLOv8、OpenCV、Shapely等，具备检测框、跟踪轨迹与计数结果可视化功能，支持视频结果保存。适用于交通流量监控、

这篇论文《Aligning Cyber Space with Physical World: A Comprehensive Survey on Embodied AI》详细阐述了具身人工智能（Embodied AI）的发展现状，特别是在多模态大模型（MLM）和世界模型（WM）技术推动下的进展。具身人工智能被认为是实现通用人工智能（AGI）的关键途径之一。本文不仅深入探讨了具身感知、具身交互和具身

YOLO26作为YOLO系列最新成员，专为边缘和低功耗设备优化，带来四大核心突破：1）移除DFL简化边界框回归；2）首创端到端无NMS设计，CPU推理速度提升43%；3）引入ProgLoss和STAL策略提升小目标检测精度；4）采用MuSGD优化器加速训练收敛。该架构遵循简洁性、部署效率和训练创新三大原则，支持多任务和多种导出格式，显著降低边缘设备部署门槛。相比前代产品，YOLO26在保持精度的同

这篇论文《Aligning Cyber Space with Physical World: A Comprehensive Survey on Embodied AI》详细阐述了具身人工智能（Embodied AI）的发展现状，特别是在多模态大模型（MLM）和世界模型（WM）技术推动下的进展。具身人工智能被认为是实现通用人工智能（AGI）的关键途径之一。本文不仅深入探讨了具身感知、具身交互和具身

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在深度学习项目中，训练多个模型版本以优化性能是常见的做法。随着模型数量的增加，手动验证每个模型的性能不仅耗时，而且容易出错。为了提高效率，自动化批量验证过程显得尤为重要。本文将介绍如何使用Python脚本批量运行YOLOv8模型的验证，并将验证结果组织到指定的文件夹中，方便后续分析和管理。遍历训练目录：自动查找所有包含文件的子文件夹。加载模型：使用Ultralytics YOLO库加载每个模型。运

视频抽帧，将视频抽取为图片，用于数据集的制作

本文深入解析了 U-Net 模型的结构与应用，特别是在医学图像分割中的优势。我们介绍了 U-Net 的编码器、解码器及跳跃连接设计，阐述了卷积、池化、上采样等核心操作及损失函数（如 Dice 系数与交叉熵）。此外，提供了基于 PyTorch 的 U-Net 实现代码，涵盖数据预处理、模型训练、优化与评估。通过实际代码，读者可以了解如何高效训练 U-Net 模型，并应用于实际的图像分割任务。

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本研究成功将以注意力为核心的设计引入YOLO框架，提出YOLOv12，在实时目标检测的延迟 - 精度权衡方面取得了最先进的成果。为实现高效推理，设计了新颖的网络，利用区域注意力降低计算复杂度，通过残差高效层聚合网络（R - ELAN）增强特征聚合。同时，对普通注意力机制的关键组件进行优化，使其更好地适应YOLO的实时约束，保持高速性能。通过有效结合区域注意力、R - ELAN和架构优化，YOLOv