- @m0_63774211
简介
就职于杭州某智能制造与数智创新企业，CSDN新星计划2023实力新星
擅长的技术栈
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魔改创新Yolo，工业缺陷检测落地和项目合作，所有专栏改进都包含完整代码和详细步骤教程，订阅专栏者提供答疑服务，感谢订阅我的专栏
基于YOLOv8的GC10-DET缺陷检测系统，并阐述了整个数据制作和训练可视化过程，最后通过Pyside UI界面进行展示。
DCNv4结合SPPF二次创新在NEU-DET案列进行可行性验证，1）mAP50从0.683提升至0.7
SPPF_attention，重新设计加入注意力机制 ，1）mAP50从0.683提升至0.703
原始mAP50为0.768，改进1结构图为mAP50为0.788，改进2结构图为mAP50为0.792，改进3结构图为mAP50为0.775
创新点：1）DCNv4结合SPPF；2）C2f创新为CSPStage；3）三个检测头更新为四个检测头；
一种基于YOLOv10的高精度光伏板缺陷检测算法，魔改SPPF_attention+一种新颖的基于内容引导注意力(CGA)的混合融合，mAP50从原始的0.838提升至0.868
基于YOLOv8的指针式仪表智能识别系统，阐述了整个数据制作和训练可视化过
YOLO11 OBB实现自有数据集缺陷旋转目标检测,从1）数据标记；2）数据json格式转换成适合yolo的txt格式；3）如何训练模型；
提出了一种基于YOLOv10的遥感小目标车辆检测算法，包括1）SPPF_attention，重新设计加入注意力机制，提升小目标注意；2）SEAM提升小目标遮挡物性能提升；原始mAP50为0.824提升至0.872
HDRAB+魔改SimAM注意力组合优化mAP从原始的0.773提升至0.792
