
YOLO-ME: an enhanced lightweight YOLOv7 Tiny model for
2025年2月21日 · The YOLO-ME model utilizes the path aggregation network (PANet) applied to the baseline YOLOv7 Tiny model to enhance feature extraction and improve information flow. The bottom-up path structure of PANet effectively propagates lower-level features upwards, making sure that intricate details are retained and leveraged in the higher layers.
GitHub - hanifjunos/YOLO-ME: YOLO-ME model is developed for …
YOLO-ME model is developed for efficient object detection in aerial imagery using modified YOLOv7 Tiny model Resources
YOLO 详解:从 v1 到 v11 - 知乎 - 知乎专栏
YOLO(You Only Look Once)是一组实时物体检测机器学习算法。 物体检测是一种计算机视觉任务,它使用 神经网络 来定位和分类图像中的物体。 这项任务有广泛的应用,从 医学成像 到自动驾驶汽车。
YOLO框架最新综述从YOLOV1-YOLOV11(2024年10月23)
2024年10月29日 · YOLO是一种具有革命性的 单阶段目标检测 算法,以其在速度和准确性之间的显著平衡而闻名。 文章由Momina Liaqat Ali和Zhou Zhang撰写,发表日期为2024年10月23日,是一篇未经过同行评审的预印本。 YOLO的发展历程: 从最初的 YOLOv1 到最新的YOLOv11,每一代版本都在特征提取、边界框预测和优化技术等方面引入了重要的创新。 这些改进特别是在骨干网络(backbone)、颈部(neck)和头部(head) 组件 上的进步,使得YOLO成为实时目标检 …
YOLO-ME: an enhanced lightweight YOLOv7 Tiny model for
2025年2月21日 · To address this issue, this paper proposes the YOLO-ME model, developed based on the YOLOv7 Tiny architecture. The proposed model incorporates three major modifications, including adopting a...
YOLO全系列模块详解(持续更新) - CSDN博客
2024年10月8日 · C3K2 模块 是 YOLO11 模型中的一种重要特征提取组件,是基于传统 C3 模块的改进设计。 它通过结合可变卷积核(例如 3x3、5x5 等)和通道分离策略,提供了更强大的特征提取能力,尤其适用于更复杂的场景和深层次的特征提取任务。 可变卷积核设计:相比于标准 C3 模块,C3K2 引入了多尺度的卷积核C3K,其中K为可调整的卷积核大小,如 3x3、5x5 等。 这种设计可以扩展感受野,使模型能够捕捉更广泛的上下文信息,尤其适合大物体检测或背景复杂的场 …
在线教程丨YOLO系列10年更新11个版本,最新模型在目标检测多 …
2025年2月5日 · YOLO (You Only Look Once) 是计算机视觉领域中最具影响力的实时目标检测算法之一,以其高精度与高效性深受业界青睐,广泛应用于自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域。
YOLO-ME: an enhanced lightweight YOLOv7 Tiny model for …
2025年2月21日 · This paper introduces a novel pedestrian detection algorithm, YOLO-ESL, based on the YOLOv7 framework, which demonstrates strong performance in handling occluded and small object detection but also remarkable robustness and efficiency.
ultralytics/ultralytics: Ultralytics YOLO11 - GitHub
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图解目标检测 之 YOLO 算法 最全原理详解 - CSDN博客
2020年3月28日 · YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测系统,通过单个神经网络预测目标边界框和类别。 文章详细介绍了YOLO的网络结构、算法流程,包括图像分割、网格处理和非极大值抑制等步骤,以及训练过程和损失函数的设计。 尽管YOLO存在一些不足,但它在目标检测领域的速度和效率使其成为热门选择。 YOLO(You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection),是Joseph Redmon和Ali Farhadi等人于2015年提出的基于单个 神经网络 的目标 …
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