基于YOLO11的Robotiq机械臂夹爪检测，阐述了整个数据制作和训练可视化过程

创新点在不同数据集表现是不一致的，针对创新点在自己数据集不涨点的问题，可以将创新点放在网络不同位置进行验证，而不是一味的放弃换来换去的思路。

基于YOLO11的雾天行人车辆检测，阐述了整个数据制作和训练可视化过程

基于YOLO11的久坐人群​​​​​​​姿态检测，阐述了整个数据制作和训练可视化过程

基于YOLO11的牙齿检测，阐述了整个数据制作和训练可视化过程

基于YOLO11的轴承倒装、漏装检测系统，阐述了整个数据制作和训练可视化过程

专为边缘设备打造的视觉AI模型，突破端到端检测瓶颈

本文的核心贡献在于：超越了简单的“效率-精度”权衡分析，通过系统的、诊断性的实验，提供了一个包含理论理解、实践指南、诊断工具和规模考量在内的完整框架，用于在YOLO架构中智能地应用层冻结策略，从而有效推动资源受限场景（如无人机边缘计算）下目标检测技术的实际部署。

论文证明了像DINOv3这样的前沿基础模型可以通过精巧的设计，在不牺牲速度的前提下赋能实时视觉任务，为相关研究提供了新范式。

该脊柱侧弯YOLO数据集的核心意义在于为AI辅助诊断脊柱畸形提供了关键工具。