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RSS订阅原创 YOLOv10改进系列 ---- Conv篇 ---- SAConv空洞卷积
本文给大家带来的改进机制是可切换的空洞卷积SAC）是一种创新的卷积网络机制，专为增强物体检测和分割任务中的特征提取而设计。SAC的核心思想是在相同的输入特征上应用不同的空洞率进行卷积，并通过特别设计的开关函数来融合这些不同卷积的结果。这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征，从而更准确地识别和分割图像中的物体。可切换的空洞卷积的基本原理和框架，能够在你自己的网络结构中进行添加(值得一提的是一个SAConv大概可以降低0.3GFLOPs)。
2025-02-21 22:23:04
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原创 YOLOv10改进系列 ---- Conv篇 ---- RCS-OSA替换C2f实现快速涨点
本文给大家带来的改进机制是RCS-YOLO提出的RCS-OSA模块，其全称是"Reduced Channel Spatial Object Attention"，意即"减少通道的空间对象注意力这个模块的主要功能是通过减少特征图的通道数量，同时关注空间维度上的重要特征，来提高模型的处理效率和检测精度。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有0.6左右。
2025-02-21 22:07:03
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原创 YOLOv10改进系列 ---- Conv篇 ---- ODConv卷积助力极限涨点
这篇文章给大家带来的是发表于2022年的ODConv(Omni-Dimensional Dynamic Convolution)中文名字全维度动态卷积，该卷积可以即插即用，可以直接替换网络结构中的任何一个卷积模块，在本文的末尾提供可以直接替换卷积模块的ODConv，添加ODConv模块的C2f和Bottleneck(配合教程将代码复制粘贴到你自己的代码中即可运行)给大家，该卷积模块主要具有更小的计算量和更高的精度，其中添加ODConv。
2025-02-20 21:53:37
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原创 YOLOv10改进系列 ---- Conv篇 ---- DWRSeg扩张式残差助力小目标检测
本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv10中的C2f和Bottleneck模块，主要针对的是小目标检测多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出，这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征，从而更准确地识别和分割图像中的物体。通过本文你能够了解到：DWRSeg的基本原理和框架，并且能够在你自己的网络结构中进行添加(DWRSeg需要增加一定的计算量一个DWR模块大概增加0.4GFLOPs)。
2025-02-20 21:27:49
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原创 YOLOv10改进系列 ---- Conv篇 ---- CVPR2024最新DynamicConv替换下采样
本文给大家带来的改进机制是CVPR2024的最新改进机制其是CVPR2024的最新改进机制，这个论文中介绍了一个名为ParameterNet的新型设计原则它旨在在大规模视觉预训练模型中增加参数数量，同时尽量不增加浮点运算（FLOPs），所以本文的DynamicConv被提出来了，使得网络在保持低FLOPs的同时增加参数量，从而允许这些网络从大规模视觉预训练中获益，下面的图片为V10n和利用了DynamicConv的训练精度对比图，本文内容包含详细教程 + 代码 + 原理介绍。
2025-02-19 21:09:11
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原创 YOLOv10改进系列 ---- Conv篇 ---- 2024利用 Haar 小波的下采样HWD替换传统下采样
本文给大家带来的改进机制是Haar 小波的下采样HWD替换传统下采样（改变YOLO传统的Conv下采样）在小波变换中，Haar小波作为一种基本的小波函数，用于将图像数据分解为多个层次的近似和细节信息，这是一种多分辨率的分析方法。我将其用在YOLOv11上其明显降低参数和GFLOPs在V11n上使用该机制后参数量为220W计算量GFLOPs为5.5（轻量化效果十分明显）。官方论文地址：官方论文地址点击此处即可跳转（论文需要花钱此论文）官方代码地址：官方代码地址点击此处即可跳转论文介绍了一种基于Haar。
2025-02-19 20:52:40
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原创 YOLOv10改进系列 ---- Conv篇 ---- 2024.1月最新成果可变形卷积DCNv4（适用检测、Seg、分类、Pose、OBB）
本文给大家带来的改进机制是2024-1月的最新成果DCNv4，其是DCNv3的升级版本，效果可以说是在目前的卷积中名列前茅了，同时该卷积具有轻量化的效果！一个DCNv4参数量下降越15Wparameters左右，。它主要通过两个方面对前一版本DCNv3进行改进：首先，它移除了空间聚合中的softmax归一化，这样做增强了其动态特性和表达能力；其次，它优化了内存访问过程，以减少冗余操作，从而加快处理速度。DCNv4的表现可以说是非常的全面，同时该网络为新发目前存在大量使用Bug我均已修复。
2025-02-18 20:11:58
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原创 YOLOv10改进 | 代码逐行解析(四) | 手把手带你理解YOLOv10的一对一和一对多检测头（新手入门必读系列）
本文给大家带来的是YOLOv10中从检测头结构分析到损失函数各种计算的详解，本文将从检测头的网络结构讲起，同时分析其中的原理（包括代码和网络结构图对比），最重要的是分析检测头的输出，因为检测头的输出是需要输出给损失函数的计算不同阶段的输出不一样所以我们在讲损失函数计算的时候需要先明白检测头的输出和其中的一些参数的定义，本文内容为我独家整理和分析，手打每一行的代码分析并包含各种举例分析对于小白来说绝对有所收获，全文共1万1千字。
2025-02-18 19:35:56
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原创 YOLOv10改进 | 代码逐行解析(三) | YOLO中的Mosaic增强详解（新手入门必读系列）
本文给大家带来的是YOLOv10中的Mosaic增强代码的详解，可能有部分人对于这一部分比较陌生，有的读者可能知道Mosaic增强但是不知道其工作原理，具体来说Mosaic增强就是指我们的数据集中的图片在输入给模型之前的一个处理过程（我们的图片并不是直接就输入给模型了，大家的训练结果中的结果检测图片大家可以看到数据集中多个图片会组合在一起这就是简单的Mosaic增强），下面我就来讲解一下其在YOLOv10中工作原理和代码定义，下面图片为一个Mosaic增强后的图片。
2025-02-17 20:18:28
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原创 YOLOv10改进 | 代码逐行解析(二) | 从yaml文件到模型定义（新手入门必读系列）
本文给大家带来的是YOLOv10项目的解读，之前给大家分析了YOLOv10的项目文件分析，这一篇文章给大家带来的是模型训练从我们的yaml文件定义到模型的定义部分的讲解，我们一般只知道如何去训练模型，和配置yaml文件，但是对于yaml文件是如何输入到模型里，模型如何将yaml文件解析出来的确是不知道的，本文的内容接上一篇的代码逐行解析(一) 项目目录分析，本文对于小白来说非常友好，非常推荐大家进行阅读，深度的了解模型的工作原理已经流程，下面我们从yaml文件来讲解。
2025-02-17 19:44:08
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原创 YOLOv10改进 | 代码逐行解析(一) | 项目目录构造分析（新手入门必读系列）
Hello，大家好这次给大家带来的不是改进，是整个YOLOv10项目的分析整个系列大概会更新7-10篇左右的文章，从项目的目录到每一个功能代码的都会进行详细的讲解，下面开始进行YOLOv10逐行解析的第一篇——项目目录构造分析开头之前顺便给大家推荐一下我的专栏，本专栏更新上百余篇YOLOv10改进机制，手把手教你添加到网络结构中，同时针对拿到模型不知道如何修改，不知道如何发表论文的读者进行针对性的文章介绍，本专栏质量分平均分98分，内容质量完全有所保证。
2025-01-21 19:04:48
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原创 YOLOv10 | 教你利用yolov10训练自己数据集（含环境搭建、参数解析 、数据集查找、模型训练、推理、导出）
YOLO通常利用带有步幅2的常规3×3标准卷积，同时实现空间下采样（从H×W到H/2×W/2）和通道变换（从C到2C）。这引入了不可忽视的计算成本和参数数量相反，我们提出分离空间减少和通道增加操作，进行更高效的下采样。具体而言，我们首先利用点卷积调整通道维度，然后利用深度卷积进行空间下采样。这将计算成本减少到和参数数量减少到。同时，这最大限度地保留了下采样过程中的信息，从而在减少延迟的同时实现竞争性性能。YOLO通常为所有阶段使用相同的基本构建块，例如YOLOv8中的瓶颈块。
2025-01-20 20:12:11
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原创 搭建AlexNet神经网络，并搭建自己的图像分类训练和测试的模板，模板通用！！！均有详细注释。
1、网络结构由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层、一个全连接层。AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数。2、网络参数3、Dropout操作作用：为了防止神经网络过拟合，提高了模型准确度4、图像增强方法水平翻转：增加数据集，防止过拟合。随机裁剪：大量增加数据集的量，防止过拟合，使网络更加健壮。PCA图像增强：增加数据集。5、LRN正则化（局部归一化）6、总结。
2024-10-22 21:03:48
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原创 搭建LeNet-5神经网络，并搭建自己的图像分类训练和测试的模板，模板通用！！！均有详细注释。
该网络比较简单，由两个卷积层两个平池化层三个全连接层组成。流程：输入 => 卷积层 => 池化层 => 卷积层 => 池化层 => 全连接层 * 3LeNet使用了非线性激活函数sigmoid来进行寻找最优参数，它是最早发布的卷积神经网络之一，具有开创意义，学习这个入门卷积神经网络是大多数初学者的选择。
2024-10-20 22:58:44
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原创 低照度图像增强网络——EnlightenGAN
EnlightenGAN是一种用于低照度图像增强的无监督生成对抗网络。它能够在没有成对训练数据的情况下，通过利用输入图像本身的信息来进行自我正则化，从而实现图像的增强。这种方法特别适用于那些难以获取大量成对低照度和正常光照图像的场景。一、
2024-10-07 21:44:51
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原创 循环生成对抗网络——CycleGAN
CycleGAN（循环生成对抗网络）是一种用于图像到图像的转换的深度学习模型，由Jun-Yan Zhu等人在2017年提出。它能够在没有成对训练样本的情况下，实现两个图像域之间的转换。例如，它可以将马的图片转换为斑马的样式，或者将夏天的照片转换成冬天的场景。
2024-10-04 17:44:02
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原创 GAN生成对抗网络介绍
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是由Ian Goodfellow等人在2014年提出的一种深度学习模型。它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator），两者在训练过程中相互竞争，从而提高生成数据的质量和判别数据真伪的能力。一、GAN是什么？Generative Adversarial Networks ,生成对抗网络是一种深度学习模型。
2024-10-04 16:37:42
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原创 深度学习数据增强的常用方法
数据增强是一种在深度学习中常用的技术，它通过生成新的训练样本来扩展现有的数据集。这一过程通常涉及对原始数据进行一系列变换，如旋转、缩放、裁剪、翻转、颜色调整等，从而创建出与原始数据略有不同的新样本。
2024-10-03 14:53:08
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原创 Android：快速上手好看简约的轮播图
本期介绍Android的一项比较好用的轮播图，这是github上一个比较优秀的开源库，今天带大家来学习一下，这个开源库的基本用法。先上演示视频：QQ视频20230618211556一、如何引入本次分享的是一个关于Android轮播图的一种实现方法，希望大家可以有所收获。
2023-06-19 21:36:35
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原创 Android基础三：RecyclerView组件的使用
本节我们来简单介绍RecyclerView组件，RecyclerView 是Android及其重要的一个高级UI控件，使用频率及其的高，APP的90%以上的页面都会使用的到。由于其出色的性能和插拔式的架构设计，被全世界广大开发者一致称赞。一、LinerLayoutManager列表布局1、横向列表false)2、纵向列表3、资源适配器// 【必须复写】创建 ItemView 的 ViewHolder，用于后续的数据绑定val view。
2023-02-06 17:15:46
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原创 Android基础二：常见的几种组件
本节我们来学习安卓（Android）的几种常用的组件，包括MaterialButton（按钮），MaterialButtonToggleGroup（按钮组布局），TextView（文本控件），ImageView（图片控件）的一些基础组件的使用，快来一起学习吧。本章大概介绍了几种基本组件的使用，学完之后赶紧用起来啊。
2022-11-23 20:41:53
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原创 Android基础一：Android UI基础容器
基础布局容器。一、线性布局LinearLayout线性布局就是从左到右或从上到下按顺序排列的一种布局。下面讲一讲 LinearLayout 的基础属性。效果展示android:orientation ="vertical"所有子视图纵向摆放android:gravity="center" //子视图相对父视图居中显示android:orientation="vertical"> //所有子视图纵向摆放
2022-11-07 10:54:11
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原创 优快云云IDE初体验——以SpringBoot项目为例
免费使用地址：点击，即可开始创建工作空间啦~优快云最新产品【云IDE】来啦！【云IDE】将为各位技术er一键秒级构建云开发环境，提升开发效率！为持续提升产品体验，现优快云特开展产品评测有奖话题征文活动，诚邀各位技术er免费试用【云IDE】，撰写使用体验，参与即可获得【话题达人】勋章+优快云电子书月卡（站内千本电子书免费看），更有机会获得优快云官方会员卡+周边大奖！
2022-10-21 12:38:54
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原创 Android轻松实现图片的圆形化处理（基于xml文件快速实现）
大家知道，在Android应用开发中，对于图形的处理是非常重要的，它在一定程度上决定着UI界面的美观，今天为大家介绍一个比较好用的图片圆形化处理的第三方库，轻松实现图片圆形化处理，接下来让我们一起学习吧。一、引入第三方依赖库此处引入的是github中的比较好用的第三方的开源库，相关地址如下：导入app模块下的build.gradle中即可正常使用。有任何问题请在评论区交流，或者直接私信我，看到就会回复的。
2022-10-20 15:21:12
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原创 Kotlin第九弹：深入理解 Kotlin 泛型
Kotlin的泛型与Java一样，都是一种语法糖，即只在源代码中有泛型定 义，到了 class级别就被擦除了。泛型（Generics）其实就是把类型参数化，真正的名字叫做类型参数，它的引入给强类型编程语言加入了更强的灵活性。在这一节为大家继续带来 Kotlin中的一些高级的内容：Kotlin中的泛型。一、泛型接口/类（泛型属性）1.泛型接口//泛型接口Kotlin学习到此为止，希望你们能够都有所收获，后面我将继续分享Android相关的知识，有需要的同学请持续关注我哈！
2022-10-19 23:41:07
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原创 Kotlin第八弹：Kotlin扩展
在这一节为大家继续带来 Kotlin 中的一些高级的内容：Kotlin 中的 Kotlin 扩 展（Extensions）。Kotlin 能够扩展一个类的新功能而无需继承该类。例如，你可以为一个你不 能修改的来自第三方库中的类编写一个新的函数。这个新增的函数就像那个 原始类本来就有的函数一样，可以用普通的方法调用。这种机制称为 扩展 函数。此外，也有 扩展属性 ， 允许你为一个已经存在的类添加新的属 性。想想是不是感觉很疯狂呢？那接下来就往我们开启这种疯狂吧。一、扩展方法。
2022-09-25 22:05:47
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原创 Android底部弹出选择框PickerView的使用
本次主要介绍Android中底部弹出框的使用，使用两个案例来说明，首先是时间选择器，然后是自定义底部弹出框的选择器，以下来一一说明他们的使用方法。一、时间选择器首先这次用到的xml文件如下
2022-09-15 15:56:02
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原创 Kotlin第七弹：Kotlin条件控制
条件控制是每门编程语言中必不可少的，一般就是使用我们所熟知的 ifelse ，来作为我们代码逻辑选择条件控制。在 Java 中一般使用 ifelse 和 switch-case 来作为条件控制，而在 Kotlin 中则是使用 if-else 和 when 来作为条件控制。Tips：Kotlin 中没有 switch-case。
2022-09-13 23:30:51
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原创 Kotlin第六弹：Kotlin方法与Lambda表达式
经过前面对 Kotlin 的介绍，相信大家已经能对 Kotlin 有了一个基本的认识。从这节开始，我就为大家讲解 Kotlin的方法以及Lambda表达式等高级操作。提示：这里对文章进行总结：例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
2022-09-11 16:42:43
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原创 Kotlin第五弹：数据容器
容器是用于存放数据的载体。容器分为数组、集合。Kotlin 作为一门全新的语言，肯定还是要有自己的容器类，不然哪天 Java 跟 Kotlin 划清界限，那麻烦就大了。Kotlin 也拥有三类基本的容器，分别是集合 Set、队列 List、映射 Map，每种 容器又分作只读与可变两种类型这是为了判断该容器能否进行增删改等变更操作。• Kotlin 数组• Kotlin 集合本节内容较多，难度并不大，希望大家可以好好消化一下。咱们下期见！
2022-09-09 16:51:56
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原创 Kotlin第三弹：类型强制转换
在 Kotlin 中与 Java 不同是通过调用 toInt、toDouble、toFloat 之类函数来 实现数字类型的强制转换的。本节内容比较简单，不在赘述。
2022-09-06 16:55:28
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原创 Kotlin第二弹：Kotlin基本数据类型
基本数据类型包括Byte、Short、Int、Long、Float、Double本节就到这里了，希望大家可以好好掌握这一节的Kotlin知识，消化完之后就准备开始下一节的学习吧。
2022-09-05 14:47:35
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原创 Kotlin第一弹：Kotlin详细介绍
Kotlin是一门用于现代多平台应用的静态编程语言，其中被广泛用于Android 平台的开发，被称之为Android世界的Swift。它由大名鼎鼎的JetBrains 公司设计开发并开源，著名的IDE工具就是他们的产品，所以无疑他们是对编程语言设计领域最为熟悉的专家。Kotlin从2016年发布1.0的release版本开始至今，使用的开发者数量快速增长。此外Kotlin已经拥有强大的生态和社区开发者的支持：•Kotlin是著名的IDE厂商JetBrains。
2022-09-03 17:52:35
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原创 使用SpringBoot+Mybatis—plus来开发后端登陆注册的功能（附有详细代码）
本项目主要使用SpringBoot整合MyBatis-Plus来进行开发，采用Restful开发风格，并整合swagger2，本项目比较简单，只是简单实现了登陆注册以及几个查询的接口，代码简洁精炼，对数据返回体也进行了封装，添加了基本是用到的拦截器，配置了常用的异常处理类。本项目主要使用SpringBoot整合MyBatis-Plus来进行开发-Java文档类资源-优快云下载。
2022-08-24 09:27:43
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原创 用java实现学生成绩管理系统（附有详细代码）
1.需求添加学生：通过键盘录入学生信息，添加到集合中 删除学生：通过键盘录入需要删除学生的学号，将该学生对象从集合中删除 修改学生：通过键盘录入需要修改学的学号，将该学生对象的其他信息进行修改 查看学生：将集合中的学生对象信息进行展示 退出系统：结束程序2.代码实现 Student类 代码如下：package StudentManger;/*学生信息：姓名，地址 */public class Student { String name; String ..
2022-08-24 08:19:53
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原创 Android超级好看的动态图表
目前还只是静态效果，要想实现动态效果还需要去MainActivity.java中去做相关的配置。这样就实现了视频中的效果，还是比较简单的。QQ视频20220819164941。
2022-08-20 15:10:05
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计算机统考408专业课思维导图
2024-06-05
课程签到系统 本项目主要使用后端（springboot）+Android，附有完整报告，可用于毕设，课设
2023-01-05
本项目主要使用SpringBoot整合MyBatis-Plus来进行开发
2022-08-24
安卓毕设项目，课设项目，基于团队合作的客户端+服务端（后端）项目
2022-08-19
本人Android课设作品，可用于作品毕设+Android课设，涉及到的技术方面有Android四大组件+网络请求+各种开源库
2022-07-07
前后端分离开发，基于springboot+mysql+mybatis+原生安卓开发的工资管理系统
2022-06-20
空空如也
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