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RSS订阅原创 珊瑚形态分类识别_YOLO13-C3k2-LFEM实现七种珊瑚形态自动检测
海洋珊瑚礁生态系统是地球上生物多样性最丰富的生态系统之一，对维持海洋生态平衡起着至关重要的作用。然而，近年来受气候变化、人类活动等因素影响，珊瑚礁生态系统面临严重威胁。为了有效监测和保护珊瑚礁，我们需要一种能够自动识别和分类不同珊瑚形态的技术方法。本文将详细介绍如何使用改进的YOLO13算法结合C3k2和LFEM模块，实现七种常见珊瑚形态的自动检测与分类。图1：珊瑚形态分类识别系统整体架构。
2025-12-09 13:01:45
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原创 RetinaNet茶叶茎秆检测与识别详解——基于R101-FPN-GHM模型
本文提出了一种基于RetinaNet的茶叶茎秆检测方法，结合ResNet101骨干网络、特征金字塔网络(FPN)和梯度加权损失函数(GHM Loss)。该方法针对茶叶茎秆检测中存在的样本不平衡、尺度变化和背景复杂等挑战，通过多尺度特征融合和优化损失函数，显著提升了检测精度。实验结果表明，该方法在不同光照条件和生长阶段的茶叶茎秆检测中表现优异，为茶叶机械化采摘提供了可靠的技术支持。
2025-12-09 10:14:01
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原创 【驾驶员安全检测】基于RetinaNet的安全带检测模型详解与实现
本文详细介绍了基于RetinaNet的安全带检测模型的构建与实现过程。从数据集准备、模型训练到实际部署，我们全面探讨了驾驶员安全检测技术的关键环节。随着深度学习技术的不断发展，目标检测算法将在交通安全领域发挥越来越重要的作用。🚀多模态融合：结合红外摄像头和可见光摄像头，提升检测精度姿态估计：结合人体姿态估计技术，提高检测的鲁棒性边缘计算：将模型部署到边缘设备，降低延迟和保护隐私自监督学习：减少对标注数据的依赖，降低数据采集成本。
2025-12-05 16:27:26
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原创 鲈鱼检测与分类详解——基于Mask R-CNN模型的改进实践与性能优化
鲈鱼作为重要的经济鱼类，其养殖过程中的自动化监测和管理对于提高养殖效率和降低人工成本具有重要意义。本项目基于Mask R-CNN模型，针对鲈鱼检测与分类任务进行了深入研究和优化，实现了高精度的鲈鱼个体识别、计数和分类功能。上图展示了我们开发的鲈鱼检测与分类系统的整体架构，从数据采集到模型部署的全流程。本项目基于Mask R-CNN模型，针对鲈鱼检测与分类任务进行了全面改进，通过优化特征提取网络、设计新的损失函数、实施有效的训练策略，显著提升了模型的检测精度和鲁棒性。
2025-12-05 16:00:25
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原创 《下水道管道检测与识别专题》：基于YOLO11-SEG的OREPA模型实现与应用详解_1
本文介绍了基于YOLO11-SEG和OREPA模型的下水道管道智能检测系统。该系统采用改进的CSPDarknet网络结构，结合FPN+PAN多尺度特征融合，实现了管道缺陷的高精度检测与分割。通过5000张标注图像的数据集训练，模型在测试集上达到89%的mAP和83%的IoU。实际应用中，系统检测效率提升300%，准确率超90%，显著优于人工检测。研究提供了云端、边缘设备和移动端三种部署方案，为城市管道智能巡检提供了高效解决方案。
2025-12-03 14:57:11
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原创 YOLO11-seg-Faster：乒乓球比赛场景物体检测与识别模型改进
本文提出了一种改进的YOLO11-seg-Faster模型，用于乒乓球比赛场景中的物体检测与识别。针对乒乓球高速运动、小目标密集等挑战，模型优化了网络结构，引入改进的特征金字塔网络和自适应特征融合模块，增强小目标检测能力。通过针对性数据增强和动态损失函数设计，模型在自建数据集上取得了91%的mAP和35FPS的性能，较原模型提升显著。实验表明，该模型能有效解决乒乓球检测中的正负样本不平衡问题，适用于实时比赛分析。
2025-12-03 14:24:17
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原创 医疗设备智能识别与定位_YOLO11-CAA-HSFPN模型实现详解
医疗设备智能识别系统：YOLO11-CAA-HSFPN模型详解 本文提出了一种基于改进YOLO11架构的医疗设备智能识别系统，通过集成通道注意力机制(CAA)和高效特征金字塔网络(HSFPN)，显著提升了检测精度。系统采用包含15类医疗设备、15,000张图像的专业数据集，配合多维度数据增强策略，实现了对CT、MRI等大型设备及血糖仪等小型设备的高效识别。模型在NVIDIA RTX 3090上训练48小时，最终达到50FPS实时检测速度，mAP较传统方法提升3.2%-5.8%。该系统已成功应用于医院资产管理
2025-12-01 08:56:50
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原创 基于YOLO13-C3k2-MambaOut的集装箱智能损坏检测系统研究与实现
🤖 在当今全球物流体系中，集装箱运输扮演着至关重要的角色。据统计，全球约90%的非散装货物通过集装箱运输，而集装箱在长期使用过程中不可避免地会出现各种损坏。传统的人工检测方式效率低下、成本高昂且容易漏检。基于YOLO13-C3k2-MambaOut的智能检测系统应运而生，为集装箱损坏检测带来了革命性的解决方案！本系统融合了最新的计算机视觉技术和深度学习算法，实现了对集装箱表面损坏的高精度、实时检测。
2025-12-01 08:20:19
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原创 织物染色缺陷检测与分类_YOLO11-LSKNet模型应用与实现
本文提出了一种改进的YOLO11-LSKNet模型用于织物染色缺陷检测与分类。通过引入LSKNet特征提取模块和CBAM注意力机制，模型能够有效捕捉织物纹理特征和缺陷区域。实验表明，该模型在自建的12000张织物图像数据集上表现优异，相比原始YOLO11等模型具有更高的检测精度。文章详细介绍了数据集构建、模型改进、训练优化策略及实验结果，为工业纺织品质量检测提供了有效的深度学习解决方案。
2025-11-30 14:34:54
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原创 基于YOLOv8的轻度糖尿病视网膜病变自动检测：yolov10n-LSCD模型详解与实践_2
糖尿病视网膜病变是糖尿病最常见的微血管并发症之一，据统计，全球约有1/3的糖尿病患者会发展为不同程度的DR。DR的病理特征主要包括微动脉瘤、视网膜内出血、硬性渗出、棉絮斑、静脉串珠和新生血管等。根据国际临床糖尿病视网膜病变严重程度分级标准，DR可分为非增殖期(NPDR)和增殖期(PDR)，其中NPDR又分为轻度、中度和重度。早期检测和分级对于DR的干预治疗至关重要。研究表明，及时治疗可以降低50%以上的视力丧失风险。
2025-11-30 13:19:19
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原创 职工员工行为识别：基于FSAF_R101_FPN模型的1x_COCO训练方案
本文提出了一种基于FSAF_R101_FPN模型的职工员工行为识别方法，采用1x_COCO训练方案实现高效检测。FSAF算法通过选择性特征计算策略，显著降低了40%-60%的计算量，同时保持95%以上的检测精度。模型结合ResNet-101骨干网络和FPN结构，有效处理不同尺度的行为特征。1x_COCO训练方案在保证性能的同时缩短了67%的训练时间。实验结果显示，该方法在常见行为识别准确率超过90%，推理速度达30FPS，满足实时监控需求。通过量化优化，模型大小减少75%，推理速度提升2-3倍，适合边缘设备
2025-11-23 11:49:43
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原创 【原理&代码详解】超市冷冻冷藏柜商品识别：基于Sparse R-CNN的智能分类系统
图像采集模块：负责从冷冻冷藏柜获取商品图像图像预处理模块：对采集的图像进行增强和标准化目标检测模块：使用Sparse R-CNN算法识别商品位置分类模块：对检测到的商品进行分类数据管理模块：存储和管理商品数据及识别结果用户界面模块：提供交互式操作界面这种模块化设计使得系统具有良好的可扩展性和维护性，各模块之间通过标准接口进行通信，便于后续功能升级和优化。本文详细介绍了一种基于Sparse R-CNN的超市冷冻冷藏柜商品识别系统。
2025-11-23 11:06:44
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原创 军事装甲车辆检测与分类识别_YOLO11-MSBlock实现_1
本文介绍了一种基于改进YOLOv11架构的军事装甲车辆检测系统，该系统通过引入MSBlock多尺度特征融合模块，显著提升了复杂军事场景下的检测性能。系统构建了包含坦克、装甲车等6类军事装备的数据集，并采用数据增强技术提高模型泛化能力。MSBlock模块通过多分支卷积结构融合不同尺度特征，结合改进的YOLOv11架构，实现了高效准确的装甲车辆检测。该系统可应用于军事侦察、边境安防等领域，为自动化目标识别提供了有效解决方案。
2025-11-21 09:19:08
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原创 肝细胞癌肿瘤微环境细胞类型识别与分类_YOLO11_Seg_UniRepLKNetBlock改进研究
本研究提出了一种改进的YOLO11_Seg模型，结合UniRepLKNetBlock模块，用于肝细胞癌(HCC)肿瘤微环境细胞类型的自动识别与分类。针对HCC显微图像中细胞尺寸差异大、形态不规则等挑战，该方法通过轻量级卷积设计、跨尺度特征融合和高效注意力机制，显著提升了细胞识别的准确性和效率。模型采用选择性替换策略将UniRepLKNetBlock融入YOLO11架构，并集成改进的分割模块，实现了细胞位置检测与边界分割的双重功能。实验结果表明，该方法在HCC细胞识别任务中具有优越性能，为肿瘤微环境研究提供了
2025-11-21 08:45:45
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原创 基于YOLOv8的海洋鱼类目标检测与物种识别系统研究
摘要：本研究基于YOLOv8算法构建了一个海洋鱼类目标检测与物种识别系统，实现了高效、准确的鱼类自动识别。系统采用模块化设计，包含数据预处理、模型训练、目标检测和结果展示四大模块。通过引入CBAM注意力机制和改进FPN结构，模型性能显著提升（mAP@0.5达0.892）。实验表明，该系统在保持32.5FPS实时处理能力的同时，能准确识别50种海洋鱼类，为海洋生态研究、渔业资源管理提供了有效的技术支撑。
2025-11-19 12:32:51
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原创 【目标检测实战】GA-RetinaNet_x101-64x4d_FPN模型在消防车辆检测中的应用与优化
本文提出了一种基于改进GA-RetinaNet的消防车辆检测方法，通过优化特征融合和引入注意力机制提升检测性能。采用ResNeXt-101-64x4d骨干网络和组合损失函数（Focal Loss+Dice Loss），在自建消防车数据集上达到86.4%的mAP和25FPS的检测速度。实验表明，该方法在复杂场景下比主流算法平均提升5.2%的精度，并在极端天气条件下表现出更强的鲁棒性。开发的原型系统已在实际消防指挥中应用，验证了该技术的实用价值。未来将进一步优化算法效率并扩展多目标检测能力。
2025-11-19 12:01:06
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原创 ASAP如何更好地改进少样本提示在LLMs的prompt中添加语义信息来提高代码摘要生成代码补全
本文探讨了如何通过添加相关静态分析产品来改进少样本提示（Few-shot Prompts），以提升大型语言模型（LLM）在代码摘要任务中的性能。研究指出，LLM虽然强大，但缺乏对代码的浅层语义理解能力，因此需要显式添加语义信息（如存储库路径、标识符标签、数据流图等）来增强提示效果。提出的方法ASAP（Automatic Semantic Prompt Augmentation）通过自动提取代码的语义特征并嵌入到提示中，显著提升了模型性能，尤其在CodeSearchNet数据集的PHP语言上BLEU分数提升超
2025-10-10 09:18:01
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