目标检测
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目标检测算法
悠悠海风
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DEIM-DEIMv2: 一种高效的训练框架，用于加速DETR实时目标检测的收敛性
DEIMv2使用DINOv3带来的全新特征提取可部署在大中小终端上原创 2025-12-20 17:59:40 · 242 阅读 · 0 评论 -
【CVPR2025】Mr.DETR: 通过多路线训练机制改进DETR，并进行“one to one”和“one to many”的预测
提出了Instructive Multi-Route Training的方法，通过在训练时并行使用一个主“一对一”预测路径和两个辅助的“一对多”预测路径，来更有效地训练Detection Transformers，从而在不增加推理成本的情况下提升模型在目标检测等任务上的性能。原创 2025-08-06 21:48:04 · 1350 阅读 · 1 评论 -
目标检测中的损失函数(二) | BIoU RIoU α-IoU
目标检测中的损失函数原创 2025-04-21 17:27:26 · 1108 阅读 · 0 评论 -
论文解读：CVPR2025中的一篇论文 | LLMDet
LLMDet利用LLM生成图像级详细描述和区域级详细描述，作为目标检测器的训练监督信号，从而提高检测器的语义理解和泛化能力原创 2025-04-19 23:22:19 · 1852 阅读 · 0 评论 -
目标检测中的损失函数(一) | IoU GIoU DIoU CIoU EIoU Focal-EIoU
目标检测中的边界框回归损失函数原创 2025-04-20 17:33:05 · 1480 阅读 · 0 评论 -
沥青路面裂缝的目标检测与图像分类任务
文章采用了一种基于网格分类和基于框的检测（GCBD），其中基于网格分类的部分主要用于对裂缝区域进行细粒度划分，同时进行分类和检测原创 2025-05-02 21:46:42 · 1430 阅读 · 4 评论 -
目标检测中的损失函数(三) | SIoU WIoUv1 WIoUv2 WIoUv3
目标检测中的SIoU和WIoU损失函数原创 2025-05-02 16:13:44 · 1504 阅读 · 0 评论 -
解读ultralytics框架训练YOLO输出的labels.jpg和labels_correlogram.jpg以及对results.csv中的内容进行可视化
解读ultralytics框架训练YOLO输出的labels.jpg和labels_correlogram.jpg以及对results.csv中的内容进行可视化原创 2025-06-02 23:16:21 · 1765 阅读 · 4 评论 -
论文解读 | YOLOv12: Attention-Centric Real-Time Object Detectors
对YOLOv12网络结构进行了详细地介绍，也介绍了里面热图以及可视化特征图的绘制方法原创 2025-06-04 18:28:39 · 1210 阅读 · 0 评论 -
使用官方代码和自定义数据集训练YOLOv12
简单介绍了使用官方代码和自定义数据集训练YOLOv12原创 2025-06-04 20:49:35 · 791 阅读 · 0 评论 -
论文解读：ICLR2025 | D-FINE
D-FINE 是一款功能强大的实时物体检测器，它将 DETRs 中的边界框回归任务重新定义为细粒度分布细化（FDR），并引入了全局最优定位自蒸馏（GO-LSD），在不引入额外推理和训练成本的情况下表现出了最佳性能原创 2025-05-17 15:41:23 · 1536 阅读 · 0 评论 -
D-FINE使用pth权重批量推理可视化图片
修改D-FINE官方源码的根目录下的tools/inference/torch.inf.py推理方式原创 2025-06-07 10:45:37 · 361 阅读 · 0 评论 -
YOLOv13：最新的YOLO目标检测算法
YOLOv13：利用超图增强型自适应视觉感知进行实时物体检测主要的创新点提出了HyperACE机制、FullPAD范式、轻量化模块设计原创 2025-06-30 20:33:23 · 1785 阅读 · 0 评论 -
已有YOLO格式数据集一键转换为COCO格式
已有YOLO格式数据集一键转换为COCO格式原创 2025-07-22 16:04:40 · 302 阅读 · 0 评论