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【目标检测实验系列】YOLOv5创新点:模型与Ghost卷积结构结合,降低参数量和GFLOPs的同时,保持精度不下降,模型轻量化必备!(内含源代码,超详细改进代码流程)

【目标检测实验系列】YOLOv5创新点:模型与Ghost卷积结构结合,降低参数量和GFLOPs的同时,保持精度不下降,模型轻量化必备!(内含源代码,超详细改进代码流程)

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#目标检测#人工智能#深度学习
[目标检测实验系列] YOLOv8到v11源码逐行对比:核心改动与优化全解析(超详细流程,轻松入门)

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#深度学习#目标检测#人工智能 +1
【目标检测实验系列】AutoDL线上GPU服务器租用流程以及如何用Pycharm软件远程连接服务器进行模型训练 (以Pycharm远程训练Yolov5项目为例子 超详细)

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#目标检测#pycharm#深度学习
【目标检测实验系列】YOLOv5/YOLOv8改进:CARAFE轻量级上采样算子,聚合上下文信息,助力模型涨点(文内附源码)

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#目标检测#人工智能#计算机视觉 +1
【目标检测实验系列】AutoDL线上GPU服务器租用流程以及如何用Pycharm软件远程连接服务器进行模型训练 (以Pycharm远程训练Yolov5项目为例子 超详细)

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#目标检测#pycharm#深度学习
【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进:融合高效轻量级网络结构GSConv,减轻模型复杂度的同时保持检测精度!(内含源代码,超详细改进代码流程)

【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进:融合高效轻量级网络结构GSConv,减轻模型复杂度的同时保持检测精度!(内含源代码,超详细改进代码流程)

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#目标检测#人工智能#计算机视觉
【YOLOv11训练、推理】手把手教你玩转YOLOv11模型(环境配置-模型训练、推理),轻松入门目标检测领域!

🚀【YOLOv11训练、推理】手把手教你玩转YOLOv11模型(环境配置-模型训练、推理),轻松入门目标检测领域!

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#深度学习#目标检测#人工智能 +1
【目标检测实验系列】YOLOv5改进实验:结合VariFocal Loss损失函数,减少小目标漏检问题,高效提升模型检测的召回率(超详细改进代码流程)

【目标检测实验系列】YOLOv5改进实验:结合VariFocal Loss损失函数,减少小目标漏检问题,高效提升模型检测的召回率(超详细改进代码流程)

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#目标检测#深度学习
一文详解YOLOv8多模态目标检测(可见光+红外图像,基于Ultralytics官方代码实现),轻松入门多模态检测领域!

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#深度学习
【YOLOv3-v11 RGBT多模态图像目标检测实战入门:权重测试、热力图可视化与FPS计算】

本文介绍了基于YOLOv3-YOLOv11框架的多模态RGBT图像目标检测测试流程。主要内容包括:1)利用训练生成的best.pt权重文件进行目标检测,生成带标注框的可见光和红外图像结果;2)通过修改heamap_RGBT.py文件参数绘制模型热力图,展示不同层级的特征响应;3)使用get_FPS.py脚本计算模型推理速度,获取关键的FPS性能指标。文章详细解析了各测试环节的核心代码参数设置,为多

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#目标检测#深度学习
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