《小目标检测的技术挑战与前沿进展》摘要 小目标检测是计算机视觉领域的关键挑战，其应用场景涵盖无人机巡检、医疗影像分析、自动驾驶等多个领域。核心难题包括特征湮灭（32倍下采样后目标信息丢失）、标注困境（极小目标标注困难）和评估偏差（传统指标易被大目标主导）。当前主流解决方案融合15项前沿技术：高分辨率输入与智能缩放、动态多尺度训练、增强型特征金字塔（如BiFPN）、轻量注意力机制等。2023-202

NVIDIA-SMI: NVIDIA-SMI是NVIDIA显卡的系统管理接口，可以用于获取显卡硬件和驱动程序的信息，以及进行一些基本的管理和监控操作。Driver Version:这是NVIDIA显卡驱动程序的版本号，表示当前系统中安装的NVIDIA驱动程序的版本号。CUDA Version: 12.1: 这是CUDA的版本号，表示当前系统安装的CUDA版本号为12.1。CUDA是NVIDIA针对

YOLO26发布：突破性边缘AI视觉模型 摘要：Ultralytics最新发布的YOLO26模型带来了四大创新：1）原生端到端设计彻底摒弃NMS后处理；2）移除DFL模块简化部署流程；3）首创MuSGD优化器实现稳定训练；4）增强损失函数提升小目标检测。该模型在CPU上实现43%的速度提升，支持目标检测、分割等六大视觉任务，特别优化了边缘设备部署，通过统一框架降低应用门槛。YOLO26的革新设计使

YOLO26发布：突破性边缘AI视觉模型 摘要：Ultralytics最新发布的YOLO26模型带来了四大创新：1）原生端到端设计彻底摒弃NMS后处理；2）移除DFL模块简化部署流程；3）首创MuSGD优化器实现稳定训练；4）增强损失函数提升小目标检测。该模型在CPU上实现43%的速度提升，支持目标检测、分割等六大视觉任务，特别优化了边缘设备部署，通过统一框架降低应用门槛。YOLO26的革新设计使

目标分割算法发展综述 目标分割技术历经半个世纪发展，从1970年代的边缘检测算子到2025年的通用分割大模型，实现了从"区域划分"到"像素级语义解析"的跨越。早期研究（1970s-2015）主要依赖手工特征和传统机器学习，2015年后深度学习推动技术快速发展，形成语义分割、实例分割、全景分割和视频目标分割四大分支。2024-2025年前沿算法如SegGPTv

问题现象解决方案减小 --batch-size，增加 --img-size训练 loss 不下降检查数据标注质量，调整学习率（--lr0）验证 mAP 低增加训练数据量，调整数据增强策略推理速度慢使用更小模型（yolov5n/s），启用 TensorRT类别不平衡使用 --weights 加载预训练模型，调整损失权重。

本文系统梳理了目标检测算法的发展历程与技术演进。从1960年代的手工特征方法到深度学习的范式革新，目标检测已形成两阶段检测（如Faster R-CNN）、单阶段检测（如YOLO系列）、Anchor-Free检测（如FCOS）和3D目标检测（如BEVFormer）四大核心分支。2024-2025年前沿算法在实时性（YOLOv12达57.1% mAP/32FPS）、多模态融合（SAM-Det零样本检测

目标分割算法发展综述 目标分割技术历经半个世纪发展，从1970年代的边缘检测算子到2025年的通用分割大模型，实现了从"区域划分"到"像素级语义解析"的跨越。早期研究（1970s-2015）主要依赖手工特征和传统机器学习，2015年后深度学习推动技术快速发展，形成语义分割、实例分割、全景分割和视频目标分割四大分支。2024-2025年前沿算法如SegGPTv

1、模型训练与导入：使用 YOLOv8（You Only Look Once version 8）目标检测模型进行深海鱼数据集的训练。YOLOv8 因其高效的速度和准确度而受到青睐。训练好的模型可以以 ONNX 或 PyTorch（PT）格式导出，方便在不同的平台和框架上部署。用户可以通过系统界面上传并导入自己的训练模型，实现模型的初始化。2、图像、视频和摄像头检测：图像检测：用户可以通过页面上传

可用于实际场景中水面目标物检测，分为14个检测类别：["bridge", "ship", "boat", "ball", "rubbish", "rock", "buoy", "platform", "habor", "mast", "tree", "animal", "grass", "person"]支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测；界面可实时显示目标位置、目标总数、置信