Airtest UI自动化测试工具

最新推荐文章于 2025-12-14 21:40:04 发布
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本文提供了AirtestIDE的官方下载链接，并分享了详细的使用教程，帮助读者快速上手自动化测试工具，提升测试效率。

1、AirtestIDE下载地址：http://airtest.netease.com/
2、Airtest使用：https://www.jianshu.com/p/32d08455e86f       http://airtest.netease.com/docs/docs_AirtestIDE-zh_CN/index.html

YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入24年Local Importance-based Attention(LIA)注意力机制，并构建C2PSA_LIA
tsg6698的博客
01-01 482
1.LIA介绍1.1 摘要：降低延迟是近年来超分辨率（SR）研究的一个大趋势。尽管最近的进展利用了各种卷积块、注意模块和主干来释放卷积神经网络（ConvNet）的全部潜力，但实现实时性能仍然是一个挑战。为此，我们提出了PlainUSR，一个新的框架，它结合了三个相关的修改来加速ConvNet以实现高效的SR。对于卷积块，我们通过重新参数化技巧将较轻但较慢的MobileNetv 3块压缩为较重但较快的香草卷积块，以平衡存储器访问和计算。
【YOLOv11改进[注意力]】引入使用LIA(local importance-based attention,基于局部重要性的注意力)改进的C2f,C2f_LIA | 图像超分辨率任务
静谧、淡雅
02-05 671
引入使用LIA(local importance-based attention,基于局部重要性的注意力)改进的C2f,C2f_LIA | 图像超分辨率任务
YOLO11改进-模块-引入基于局部重要性的注意力机制Local Importance-based Attention LIA
qq_64693987的博客
02-11 1576
注意力机制的核心是根据输入的相对重要性自适应地增强有用信息、削弱无用信息。LIA 受通过区域 softmax 获取局部重要性的研究启发，通过计算像素在其周围区域的重要性值来衡量局部重要性。通过这种方式，LIA 能够在低分辨率特征图上测量局部重要性，并通过一个通道门来校准注意力图，从而实现二阶信息交互的同时保证相对较低的延迟。为避免步长卷积和双线性插值带来的伪影，LIA 利用门机制对局部重要性进行重新校准。通过这种方式，LIA 能够在保留有用信息的同时，抑制噪声和无关信息，提升图像超分辨率的效果。
【YOLOv10改进[注意力]】引入2024.9的LIA(local importance-based attention,基于局部重要性的注意力) | 图像超分辨率任务
静谧、淡雅
02-05 451
引入2024.9的LIA(local importance-based attention,基于局部重要性的注意力) | 图像超分辨率任务
【YOLOv11改进[注意力]】引入2024.9的LIA(local importance-based attention,基于局部重要性的注意力) | 图像超分辨率任务
静谧、淡雅
02-05 195
引入2024.9的LIA(local importance-based attention,基于局部重要性的注意力) | 图像超分辨率任务
YOLOv11改进有效系列目录 - 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制 - 针对多尺度、小目标、遮挡、恶劣天气等问题
热门推荐
qq_64693987的博客
10-16 3万+
在一些特定情况下，目标检测任务由于多种因素的影响，变得更加复杂和困难。以下是几类常见的困难目标检测场景：1. 小目标检测定义：小目标检测是指当目标在图像中的占比非常小时，模型需要准确识别和定位这些目标。典型场景包括远程监控、卫星图像分析等。挑战1. 低分辨率：由于目标在图像中占据像素较少，细节缺失，特征提取难度增加。2. 特征不足：小目标缺乏明显的形状和纹理特征，容易被复杂背景淹没。3. 检测难度大：由于小目标与背景之间的对比度较低，误检的几率上升。4. 数据不平衡。
(即插即用模块-Attention部分) 六十一、(2024 ACCV) LIA 基于局部重要性的注意力
wei582636312的博客
05-01 1067
旨在保证性能的前提下，降低计算复杂度，实现高效的 2-order 信息交互。： 利用局部重要性生成注意力图，对特征图进行加权，增强重要信息，抑制无关信息。： 计算复杂度高，运行速度慢，不适合轻量级 SR 模型。： 通过计算每个像素周围区域的局部重要性，识别图像中关键信息的位置。： 性能较弱，无法充分利用图像信息。
[魔改]YOLOv10 目录 | 改进包括Backbone、Neck、Head、注意力、Conv、损失函数和具体的场景应用等 | 手撕结构图 | 全部代码+详细修改方式
静谧、淡雅
06-05 8794
YOLOv10的基础以及魔改的方法 - 总目录
YOLOv11涨点改进 | 全网独家创新、Conv卷积改进篇 | ACCV 2024 | 利用RepMBConv重参数化卷积 和 LIA局部注意力，含RMBC3k2二次创新，助力YOLOv11有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
12-10 51
本文提出了一种改进YOLOv11模型的方法，通过引入RepMBConv和LIA模块来提升小物体检测精度和计算效率。RepMBConv采用轻量化设计和深度可分离卷积优化计算资源，特别适合移动端和嵌入式设备。LIA模块通过局部注意力机制增强多尺度特征融合，减少尺度信息丢失。实验表明，改进后的模型在保持高精度的同时具有更快的推理速度，尤其适用于资源受限的设备。文章详细介绍了模块原理、优势、核心代码实现及配置方法，并提供了两种涨点yaml配置文件方案。
【AI加持】基于PyQt5+YOLOv8+DeepSeek的水稻叶片疾病检测系统（详细介绍）
懷淰メ的博客
12-14 670
本文介绍了一个基于PyQt5、YOLOv8和DeepSeek技术的水稻叶片疾病智能检测系统。该系统可对图片、视频、视频流及摄像头中的水稻叶片病害（稻瘟病、细菌性条斑病、褐斑病）进行实时检测，支持多数据源输入和AI分析评估。系统采用CSV存储数据，通过多线程技术保证界面流畅性，并提供用户登录注册功能。该系统将计算机视觉与AI技术相结合，为水稻病害早期识别提供高效解决方案，有助于提升农业信息化水平，实现精准防控，具有重要的农业应用价值。
【PYTHON】运行YOLOV8N报错OSError: [WinError 1114] 动态链接库(DLL)初始化例程失败
随笔
12-12 215
【PYTHON】运行YOLOV8N报错OSError: [WinError 1114] 动态链接库(DLL)初始化例程失败
小目标检测：LAM-YOLO详解
m0_62919535的博客
12-14 771
本文提出了一种专为无人机小目标检测设计的LAM-YOLO模型。针对无人机视角下目标高密度、重叠严重等问题，模型引入光照遮挡注意力机制(LAM)增强特征提取能力，采用改进的SIB-IoU损失函数提升定位精度，并增加两个辅助检测头(160×160和320×320)来检测更小目标。网络结构基于YOLOv8改进，在骨干网络末端和Neck瓶颈层后插入LAM模块，该模块结合通道注意力和自注意力机制。论文未开源代码。
YOLOv11与v12与v13检测精度对比及实战训练代码
最新发布
weixin_46846685的博客
12-14 467
本文对比了YOLOv11、v12、v13的目标检测性能，并提供了实战训练代码。首先介绍了YOLO的发展历程，从2015年v1到2025年v13共13个版本。重点分析了v11的C3K2模块、v12的区域注意力机制和v13的超图结构在MSCOCO数据集上的表现。实验使用VOC2007数据集，在RTX4090显卡上分别测试了不同优化器和训练参数下的模型性能，提供了完整的训练代码和常见问题解决方案。
YOLOv8+PyQt5苹果叶病害检测（可以重新训练，yolov8模型，从图像、视频和摄像头三种路径识别检测）
2501_93145701的博客
12-13 136
摘要：本资源提供了一套完整的苹果叶病害检测系统，基于YOLOv8算法和PyQt5可视化界面开发。系统可自动识别三类苹果叶病害（黑根病、瘤虫病、雪松锈病）及健康叶片，支持图片/视频检测和实时摄像头识别。包含训练好的YOLOv8模型、完整Python代码及训练数据集，下载即可运行。系统具有用户登录界面和检测结果展示页面，为苹果病害识别提供便捷的可视化解决方案。
超越YOLOv8！动态卷积+注意力机制，DSS-YOLO实现高精度实时火灾检测
Coovally_AI的博客
12-10 836
与原始YOLOv8n相比，拟议的DSS-YOLO模型在mAP中实现了0.6%的召回增长和1.6%的增长，同时模型大小和FLOP分别减少了3.4%和12.3%，满足了实时火灾检测的要求。该模型基于YOLOv8n改进，通过引入动态卷积、注意力机制与多尺度特征增强模块，在显著降低计算开销的同时，提升了对小目标和遮挡火焰的识别能力，为智能火灾监控系统提供了可靠的技术方案。与基线相比，DSS-YOLO在保持高精度的同时，模型体积减小3.3%，计算量降低12.3%，召回率提升1.6%，mAP提升0.6%。
基于YOLO的小目标检测增强：一种提升精度与效率的新框架
AI浩
12-13 836
本文研究并开发了在大规模航拍图像中检测小目标的方法。当前航拍图像中的小目标检测方法通常涉及图像裁剪和检测器网络架构的修改。滑动窗口裁剪以及包括更高分辨率特征图和注意力机制在内的架构增强技术是常用的方法。鉴于航拍图像在各种关键和工业应用中的重要性日益增长，构建鲁棒的小目标检测框架变得势在必行。为满足这一需求，我们采用基础的SW-YOLO方法，通过优化滑动窗口的裁剪尺寸和重叠率来提升小目标检测的速度和精度，并随后通过架构修改对其进行增强。
IF-YOLO强势登场，遮挡小目标检测难？不再存在！
①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；
12-09 754
实验表明，该方法在VisDrone2019数据集上显著提升了小目标检测精度与召回率。
当 AI 成为“守护者”：基于 YOLOv11 的独居老人摔倒识别系统设计与实现
Dev7z的博客
12-12 155
随着老龄化社会的加速，独居老人的安全问题日益凸显。据统计，跌倒已成为 65 岁以上老年人意外伤害的首要原因，而多数危险发生时，身边无人、发现不及时。
【图像算法 - 37】人机交互应用：基于 YOLOv12 与 OpenCV 的高精度人脸情绪检测系统实现
qq_42910179的博客
12-13 729
本文详细介绍了基于YOLOv12和 OpenCV 实现人脸情绪检测的完整流程。通过端到端的目标检测框架，我们实现了人脸定位与8类情绪识别的一体化，避免了传统级联方法的复杂性与误差传递。该系统部署简单、响应迅速，可广泛应用于智能座舱、远程教育、虚拟现实、心理健康监测等前沿领域，为人机共情交互奠定技术基础。🔒伦理提醒：情绪识别技术涉及个人隐私与心理状态，使用时须遵守相关法律法规，获取用户知情同意，并避免用于歧视性或操纵性场景。
局部重要性注意力LIA
04-10
### 局部重要性注意力 (Local Importance Attention, LIA) 的机制与实现 局部重要性注意力（LIA）是一种专注于捕捉输入数据中局部区域的重要性分布的机制。它通过分配权重给特定区域内的重要特征，从而增强模型对...
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