Liue61231231-优快云博客

原创 YOLOv10n_MultiSEAMHead_在工业包装袋印刷质量检测中的应用详解

摘要：本文提出了一种基于YOLOv10n和MultiSEAMHead的工业包装袋印刷质量检测方法。针对传统人工检测效率低、主观性强的问题，该方法采用轻量级YOLOv10n网络实现实时检测，并创新性地引入MultiSEAMHead检测头，通过空间注意力机制和边缘感知模块提升对小尺寸缺陷的检测精度。文章详细阐述了算法原理、网络结构设计和数据集构建策略，为工业场景下的印刷质量自动检测提供了高效解决方案。

2025-12-19 09:35:28 788

原创细菌细胞界面元素检测与分类_使用DETR_R50模型进行500轮训练_COCO数据集

DETR（Detection Transformer）是一种端到端的目标检测方法，最初由Carion等人于2020年提出，其核心思想是将目标检测任务转化为集合预测问题，通过Transformer架构实现全局上下文建模。原始DETR算法主要由ResNet-50骨干网络、Transformer编码器-解码器以及匈牙利匹配算法组成。原始DETR算法的工作流程如下：首先，输入图像通过ResNet-50骨干网络提取多尺度特征图，然后通过ChannelMapper将特征图维度统一为256维；

2025-12-19 08:50:33 742

原创 YOLO12-A2C2f-CGLU：野生动物监测中的老鼠与袋鼠识别模型改进_1

本文提出了一种改进的YOLO12-A2C2f-CGLU模型，专门用于野生动物监测中的老鼠与袋鼠识别任务。该模型通过引入A2C2f自适应双路径结构和CGLU注意力机制，显著提升了多尺度特征融合效率和局部特征提取能力。实验结果表明，改进模型相比原始YOLOv12在小目标检测上mAP提升3.4%，参数量减少9%，FPS提高4.2%，特别适合处理野外监测场景中体型差异显著的老鼠和袋鼠。模型还采用动态训练策略，有效提升了在复杂环境下的鲁棒性，实际部署中在低光环境下仍能保持85%以上的准确率。

2025-12-18 23:00:41 521

原创【超详细教程】基于YOLOv5-BiFPN的混凝土结构裂缝与剥落检测系统python源码训练代码数据集

我们的数据集包含1000张混凝土结构图像，其中裂缝和剥落缺陷已经过人工标注。数据集按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。每张图像中的缺陷区域都使用边界框进行标注，并包含类别信息（裂缝或剥落）。数据集类型图像数量缺陷总数裂落数量剥落数量训练集8001200750450验证集1001509555测试集1001509258数据集中的图像采集自不同的混凝土结构表面，包括桥梁、建筑物和道路等。图像尺寸统一调整为640×640像素，以适应YOLOv5的输入要求。

2025-12-16 14:11:24 683

原创【答题纸识别分类项目】基于YOLO11-ASF-DySample的智能检测系统实现

目标检测技术正在以前所未有的速度发展，从传统的手工设计到现在的自动学习，从单一任务到多任务融合，这个领域充满了无限可能。作为从业者，我们不仅要掌握现有技术，更要保持开放的心态，勇于尝试新方法。无论你是选择轻量级的YOLO系列进行快速部署，还是选择功能强大的MMDetection进行深入研究，关键是要理解每种技术的优缺点，根据实际需求做出合适的选择。记住，没有最好的模型，只有最合适的模型。在这个AI技术飞速发展的时代，让我们一起拥抱变化，不断学习，共同推动目标检测技术向更高水平迈进！

2025-12-14 11:13:36 931

原创胃镜息肉检测——基于YOLO11-CSP-PMSFA模型的改进与实现

本文提出了一种改进的YOLO11-CSP-PMSFA模型用于胃镜息肉检测，通过引入CSP结构和PMSFA模块显著提升了检测性能。研究首先构建了专业的胃镜息肉数据集，采用多尺度特征融合和注意力机制增强小目标检测能力。实验结果表明，该模型在mAP指标上比原YOLO11提升4.3个百分点，尤其在小息肉检测方面表现优异。消融实验验证了各改进组件的有效性，可视化分析展示了模型在实际胃镜图像中的准确检测能力。该技术有望辅助医生提高胃癌早期诊断率，未来可进一步结合Transformer和三维重建技术进行优化。

2025-12-14 10:45:41 704

原创 Faster R-CNN在麋鹿目标检测中的应用：模型优化与性能评估_1

摘要：本文研究了Faster R-CNN算法在麋鹿目标检测中的应用与优化。通过改进骨干网络、引入注意力机制和Focal Loss等策略，将模型mAP从76.3%提升至86.7%。实验表明，优化后的模型在保持精度的同时提升了15.3%的推理速度。研究详细探讨了数据集构建、数据增强方法和性能评估指标（如mAP），为野生动物监测提供了有效的技术方案，平衡了检测精度与计算效率的需求。

2025-12-13 17:45:39 800

原创 YOLO11-ASF药粒检测识别系统实战训练与推理详解_1

YOLO11-ASF药粒检测识别系统是基于最新YOLO11算法开发的工业级解决方案，通过深度学习技术实现高精度药粒检测。系统采用改进的YOLO11架构，引入自适应尺度特征融合(ASF)机制，有效处理不同尺寸药粒。训练使用10,000张标注图像，涵盖20种药粒类型，并采用两阶段训练策略和混合精度训练优化。系统包含完整的数据预处理流程和模块化设计，显著提升制药行业质量控制效率。

2025-12-08 18:21:01 875

原创交通标志检测与识别——改进YOLO11-seg模型ContextGuidedDown应用

本文提出了一种改进的YOLO11-seg模型，通过引入ContextGuidedDown模块提升交通标志检测性能。该模块在下采样过程中结合空间和通道注意力机制，有效保留关键上下文信息，减少小目标检测中的信息损失。实验结果表明，改进模型在CCTSDB数据集上mAP达到87.2%，较原模型提升4.8%，尤其在小目标检测和复杂场景下表现更优。模型经轻量化后，计算量减少40%，推理速度提升3倍，适合车载平台部署。该方案为智能交通系统提供了更准确的交通标志检测能力，未来可进一步优化模型结构并扩展支持标志类别。

2025-12-08 17:46:30 645

原创【深度学习】锯材缺陷检测与分类_Mask-RCNN网络实现

锯材缺陷检测与分类技术综述摘要本文介绍了基于改进Mask-RCNN网络的锯材缺陷检测与分类方法。研究构建了包含832张YOLOv8格式标注图像的数据集，主要针对死节和活节两类缺陷。通过引入注意力机制和自适应特征融合模块，改进模型在mAP指标上提升4.1%至0.912，推理速度提升48.4%至18.7FPS。实验证明该方法能有效识别木材表面缺陷，满足工业实时检测需求。文章还详细阐述了数据采集、网络改进、性能评估和工业部署等关键技术环节，为木材质量自动检测提供了实用解决方案。（149字）

2025-12-05 14:47:47 849

原创基于YOLO13-C3k2-CaFormer的无源电子元器件检测与识别系统实现

本文介绍了基于改进YOLO13模型的无源电子元器件检测系统实现方法。该系统创新性地融合了C3k2模块和CaFormer注意力机制，有效提升了检测精度。文章详细阐述了环境配置流程（Python3.7、PyTorch≥1.7、CUDA10.1）、安装步骤（虚拟环境创建、依赖包安装、APEX库配置）以及测试方法。重点说明了如何准备和训练自定义VOC格式数据集，包括数据集路径设置、类别数量修改、类别名称定义等关键步骤。针对可能出现的编码错误、模型加载问题等常见报错提供了解决方案。该系统为电子制造领域的自动化质量检测

2025-12-03 11:24:30 675

原创 Grid-RCNN托盘检测系统_r101_fpn_gn-head_2x_coco实现详解

Grid-RCNN托盘检测系统采用分层设计思想，从数据输入到最终输出形成完整的技术链条。系统主要由数据预处理层、特征提取层、检测预测层和结果输出层组成，每一层都有其独特的技术实现和功能定位。如图所示，系统界面展示了从图像输入到结果输出的完整流程。左侧是待检测的托盘图像，中间区域包含类别分布图和分割结果展示区，右侧功能区提供了导出功能和模型选择选项。底部日志区实时记录了检测结果和系统性能数据，这种直观的界面设计使得用户能够轻松监控系统运行状态和检测结果。

2025-12-03 10:51:44 519

原创无人机目标检测与识别：基于YOLOv10n与GoldYolo-ASF的高效检测方案_1

本文提出一种基于改进ASF模块的YOLOv10n无人机检测算法，结合GoldYolo-ASF注意力机制和金字塔特征融合策略，显著提升了无人机目标检测性能。实验表明，该算法在自建数据集上达到89.7%的mAP，相比原始YOLOv10n提升4.5个百分点，同时保持62FPS的检测速度。特别针对小目标检测，精度提升达8.3%，在复杂场景下仍保持85%以上的检测准确率。算法通过多尺度加权损失函数优化了不同尺度目标的检测效果，GoldYolo-ASF模块增强了特征提取能力。未来可进一步优化计算效率并扩展至其他飞行器检

2025-11-30 12:56:46 753

原创大型铸件焊缝缺陷检测与分类-YOLOv10n-EUCB实现详解

本文提出基于YOLOv10n模型的大型铸件焊缝缺陷检测方法，结合EUCB数据集构建了高效检测系统。通过数据预处理、模型优化（调整锚框、损失函数等）和训练策略改进，在EUCB测试集上实现89.2%的mAP和120FPS的实时性能。消融实验验证了SCDown、C2fCIB等模块的有效性。该方法满足工业质检对精度和速度的双重要求，为自动化焊缝检测提供了可行方案。

2025-11-30 12:28:28 907

原创高速公路车道线检测与识别_yolov8-AFPN-P2345-Custom改进算法详解

本文提出了一种改进的高速公路车道线检测算法，基于YOLOv8框架融合AFPN和P2345-Custom模块。算法通过优化特征提取网络、引入自适应特征金字塔融合策略，并设计了多尺度注意力机制和几何约束的非极大值抑制方法。实验表明，该方案在保持实时性的同时，检测准确率提升12%，特别针对远处和光照不足条件下的车道线检测效果显著。改进的损失函数和后处理算法进一步提升了检测鲁棒性，为自动驾驶系统提供了更可靠的车道线识别能力。

2025-11-29 15:21:07 1680

原创【深度学习】基于YOLOv8-GhostHGNetV2的海面溢油检测与识别系统实现

本文提出了一种基于YOLOv8与GhostHGNetV2融合的海面溢油检测系统，通过轻量化网络结构优化和注意力机制集成，在保持高精度的同时显著提升了检测效率。实验结果表明，该系统在mAP@0.5指标上达到0.80，比基准模型YOLOv8s提高2个百分点，参数量减少48%，推理速度提升31%。消融实验验证了GhostHGNetV2网络结构和CBAM注意力机制的有效性。该系统为海洋环境保护提供了高效、准确的技术支持，在复杂海况下表现出优异的检测性能。

2025-11-29 14:26:52 926

原创【火箭目标检测与识别】基于YOLOv5-RepHGNetV2的改进方案_1

本文提出了一种基于YOLOv5-RepHGNetV2的火箭目标检测与识别改进方案。通过结合RepHGNetV2的强大特征提取能力和YOLOv5的高效检测性能，我们的模型在火箭目标检测任务中取得了优异的性能。同时，通过模型优化和部署，我们实现了实时、准确的火箭目标检测，为航天任务提供了有力的技术支持。如果您对本文内容感兴趣，或者想要了解更多技术细节，欢迎访问我们的淘宝店铺获取相关产品和源码：希望本文能够为从事火箭目标检测相关工作的研究人员和工程师提供有益的参考和启发。

2025-11-24 17:21:53 42

原创 YOLOv8-P6在输电线路关键组件缺陷检测中的应用

本文探讨了YOLOv8-P6模型在输电线路关键组件缺陷检测中的应用与改进。针对电网图像中大尺寸绝缘子检测需求，作者在原始YOLOv8基础上引入了P6层检测（64×下采样），显著提升了大尺寸目标的检测精度（AP提升14.3%）。同时优化了C2模块，采用可分离卷积和轻量级SE结构，在保持95%以上特征表达能力的同时减少35%计算量。实验结果表明，改进模型在自建数据集上达到87.1% mAP，推理速度14.2ms，特别适用于无人机巡检等实时场景。实际应用中，该模型在输电线路缺陷检测中准确率达92.6%，漏检率低于

2025-11-22 20:55:40 29

原创【计算机视觉】实战项目：基于YOLOv10n-RepHMS的城市道路坑洼检测系统

本文提出了一种基于改进YOLOv10n模型的城市道路坑洼检测系统。通过引入RepHMS多尺度特征提取模块和UniRepLKNet重参数化模块，显著提升了模型对多尺度坑洼特征的提取能力。实验结果表明，改进后的模型在保持高效推理速度（237FPS）的同时，mAP@0.5达到40.0%，较原始模型提升4.7个百分点。该系统采用轻量化设计，参数仅3.3M，适合部署于边缘设备，为智能交通系统中的道路维护提供了有效的实时检测方案。

2025-11-22 20:26:29 62

原创 YOLO11-C3k2-DEConv生菜图像识别分类实战

本文提出了一种改进的YOLO11-C3k2-DEConv算法用于生菜图像识别分类。通过设计新型C3k2-DEConv模块，结合多向差分卷积增强特征提取能力；优化网络结构和损失函数，采用CIoU+Focal Loss组合解决样本不平衡问题。实验结果表明，改进算法在自建生菜数据集上mAP@0.5达到89.3%，比原始YOLOv11提升6.1个百分点，同时保持41.5 FPS的实时检测速度。该方法为农业检测任务提供了有效的解决方案。

2025-11-20 19:00:35 26

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