有点意外这种综述也能发论文。这篇论文全面回顾了YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的发展历程，重点关注了YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10。作者分析了这些版本在架构改进、性能提升以及适用于边缘部署方面的进展。YOLOv5引入了重要的创新，如CSPDarknet Backbone 网和Mosaic增强，平衡了速度和精度。YOLOv8在此基础上加强了特征提取和 Anch

1、下载Eclipse for Java EE的安装 这个版本有点高 我的jre 是 1.8 降低Eclipse版本即可 低版本下载地址：Eclipse IDE for Java EE Developers2、tomcat的安装及配置:参考博文：在eclipse下配置Servlet环境及使用超详细教程3、安装与配置Eclipse1、eclipse是一个绿色文件，不用安装，直接进行解压便可进行使用。

有具体部署和训练实现代码（有非常好的参考和启示价值）

目标检测是计算机视觉中的基本任务，包括目标分类和定位。边界框回归损失函数是检测器定位分支的重要组成部分，检测器的定位精度在很大程度上取决于边界框回归，在当前的检测器中发挥着不可替代的作用。在BBR中，IoU损失可以准确描述预测边界框与GT框之间匹配的程度，确保模型在训练过程中可以学习到目标的位置信息。作为现有主流边界框回归损失函数的基本部分，IoU定义如下：B和分别代表预测框和GT框。定义IoU之

对数据进行平滑处理的方法有很多种，具体的选择取决于数据的性质和处理的目的。今天给大家分享9大常见数据平滑方法：移动平均Moving Average指数平滑Exponential Smoothing低通滤波器多项式拟合贝塞尔曲线拟合局部加权散点平滑LoessKalman滤波小波变换Savitzky-Golay滤波

SCConv模块充分利用了特征之间的空间冗余和通道冗余，可以无缝集成到任何CNN架构中，以减少中间特征映射之间的冗余并增强CNN的特征表示。本文尝试利用特征之间的空间和通道冗余来进行CNN压缩，并提出了一种高效的卷积模块，称为SCConv (spatial and channel reconstruction convolution)，以减少冗余计算并促进代表性特征的学习。将SRU应用于中间输入特

YOLO v9

论文题目：Multi-view Adversarial Discriminator: Mine the Non-causal Factors for Object Detection in Unseen Domains代码：https://github.com/K2OKOH/MAD这篇论文探讨了一个具有挑战性的问题，即如何在实际应用中将目标检测模型适应到未知的目标领域。在传统的目标检测方法中，通常

卷积神经网络（CNNs）在局部空间模式识别方面表现出色。对于许多视觉任务，如物体识别和分割，显著信息也存在于CNN核边界之外。然而，由于CNN的受限制的感受野，它们在捕获这种相关信息时感到力不从心。自注意力机制可以提高模型获取全局信息的能力，但同时也增加了计算开销。作者提出了一种快速简单的全卷积方法DAS，它有助于将注意力集中在相关信息上。该方法使用了可变形卷积来表示相关图像区域的位置，并使用了可