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YOLOV8多模态(可见光+红外光，基于Ultralytics官方代码实现）
在nn/moudle/block中融合模块中可修改融合策略。具体细节请阅读代码，主要修改有数据增强、读取部分、模型前向传播等。同时训练可见光和红外图片，需要改动网络的结构，对每层的特征进行融合。同时需要对图片质量进行评价，给出自适应的融合权重。
yolov8 目标检测、分割、姿势估计、跟踪任务(Python代码)
yolov8目标检测、追踪、分割、姿势估计
SSD目标检测模型的实现
one-stage目标检测模型。
YOLOV8多模态（可见光+红外光目标检测任务，基于Ultralytics官方代码实现）
torch2.3.1torchvision0.18.1Python 3.8.19tensorrt8.5.3.1DroneVehicle数据集下载地址DroneVehicle 数据集由无人机采集的 56,878 张图像组成，其中一半是 RGB 图像，其余是红外图像。我们为这 5 个类别制作了丰富的注释，其中包含定向边界框。其中，汽车在 RGB 图像中有 389,779 个注释，在
Yolov11目标检测(ultralytics)
【代码】Yolov11目标检测(ultralytics)
PlotNerualNet绘制CNN神经网络
>75, 75, 256 -> 75, 75, 256 -> 75, 75, 256 -> 38, 38, 256 CCCM CONV3(ceilmode=True) 因为75除以2不是整数,所以ceilmode=True。->19, 19, 512 -> 19, 19, 512 -> 19, 19, 512-> 19, 19, 512 CCCM CONV5 这里的pool5是3x3步长为1且pa
SSD目标检测模型的实现
one-stage目标检测模型。
Yolov11目标检测(ultralytics)
【代码】Yolov11目标检测(ultralytics)
yolov9目标检测(训练自己的数据集)
yolov9训练自己的数据集
到底了