人工智能_SYBH-优快云博客

原创 YOLOv10项目合集、深度学习程序设计、计算机视觉项目、yolo实战项目

2024年机器学习&深度学习千例_人工智能_SYBH的博客-优快云博客。项目1：基于YOLOv10的火焰烟雾实时检测系统项目2：基于YOLOv10的植物病害实时检测系统项目3：基于YOLOv10深度学习的口罩检测系统项目4：基于YOLOv10深度学习的草坪杂草检测系统项目5：基于YOLOv10深度学习的昆虫分类检测系统项目6：基于YOLOv10深度学习的疲劳驾驶检测系统项目7：基于YOLOv10深度学习的香蕉成熟度检测系统项目8：基于YOLOv10深度学习的花生种子霉变检测系统

2024-12-09 16:06:57 1685

原创 YOLO项目环境配置教程

YOLO项目环境安装，环境配置，项目环境配置，python虚拟环境搭建

2024-10-16 22:49:28 1551

原创 YOLOv5/v8车牌识别系统，QT可视化界面，可更换模型，更换.pt文件可以可视化其他深度学习项目，详细环境搭建+视频展示

yolov5/yolov8车牌识别2.0可视化QT界面runs文件夹中，存放训练和评估的结果图。

2024-05-07 16:03:40 3528 50

原创 2025年课程设计机器学习&深度学习实战案例,含有python代码和教程 (3月8日已更新1179篇)

10月促销价99.9,适合初学python机器学习深度学习的学生,从入门到精通,专栏内含有讲解,每篇文章都含有对应的代码,会持续更新,更新至千篇案例,已经更新六百多个项。

2023-10-05 16:16:42 7931 12

原创基于深度学习的道路坑洼损坏检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

道路坑洼是城市交通基础设施面临的主要问题之一，严重影响行车安全和道路使用寿命。传统的坑洼检测方法主要依靠人工巡检或车载传感器，存在效率低、成本高和覆盖范围有限等缺点。基于深度学习的目标检测技术可以自动识别道路坑洼，为市政部门和道路养护单位提供高效、准确的检测方案。项目目标：本项目利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的道路坑洼检测系统。该系统能够自动从道路图像或视频中检测出坑洼区域，为道路维护和修复提供数据支持。

2025-03-25 23:43:18 922

原创基于深度学习的手势识别检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

手势识别作为人机交互的重要方式，在智能设备控制、手语翻译和虚拟现实等领域具有广泛应用前景。本研究提出了一种基于YOLOv10的实时手势识别检测系统，能够准确识别10种常用手势（包括字母手势A、D、I、L、V、W、Y、"我爱你"手势以及数字手势5和7）。系统实现本系统采用改进的YOLOv10架构，针对手势识别任务进行了以下优化：轻量化网络设计：在保证精度的前提下减少模型参数量多尺度特征融合：增强对小尺寸手势的检测能力动态数据增强：采用随机旋转、亮度调整等策略提升模型鲁棒性

2025-03-25 23:36:17 772

原创基于深度学习的水果品种分类检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

水果品种的精准识别在农产品分级、智能零售和自动化分拣等领域具有重要应用价值。本研究开发了一种基于YOLOv10的高精度水果品种实时检测系统，可实现对6类常见水果品种（金冠苹果、澳洲青苹果、梨子、红富士苹果、红油桃、黄桃）的快速准确识别。本系统采用YOLOv10目标检测框架，针对水果视觉特征进行专项优化。数据集包含5,744张高质量标注图像（训练集5,481张，验证集263张），涵盖不同成熟度、拍摄角度的水果样本。通过改进的数据增强策略和注意力机制，有效提升了模型对相似品种（如不同品种苹果）的区分能力。系

2025-03-25 23:24:53 877

原创基于深度学习的棉花品种分类检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本系统采用YOLOv10目标检测算法，针对4类棉花品种（G-arboreum、G-barbadense、G-herbaceum、G-hirsitum）进行优化训练，涵盖了不同生长阶段、光照条件和拍摄角度的棉花样本。通过数据增强和迁移学习策略，有效提升了小样本数据集的模型性能。实时检测能力（≥30FPS），可满足田间实时监测和实验室分析需求。本研究提出了一种基于YOLOv10的棉花品种智能分类检测系统，旨在实现棉花品种的自动化、高精度识别。

2025-03-25 23:11:28 628

原创基于深度学习的垃圾分类检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本系统采用 YOLOv10 目标检测算法，针对 4 类垃圾（可回收垃圾、有害垃圾、厨余垃圾、其他垃圾）进行优化训练。数据集包含 2,743 张标注图像（训练集 1,910 张，验证集 833 张），涵盖多种场景和光照条件，确保模型的泛化能力。随着城市化进程加快和环保意识增强，垃圾分类成为可持续发展的重要环节。传统人工分类方法效率低、成本高，而计算机视觉技术为自动化垃圾分类提供了可行方案。本研究提出了一种基于 YOLOv10 的实时垃圾分类检测系统，旨在高效、准确地识别并分类垃圾，推动智能环保发展。

2025-03-25 22:58:43 838

原创基于深度学习的水藻检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

基于深度学习的目标检测技术（如YOLO系列）在环境监测领域展现出巨大潜力。YOLOv10作为最新版本，具有更高的检测精度和实时性，非常适合应用于水藻检测场景。本项目旨在利用YOLOv10算法，结合水下图像数据，开发一套智能化的水藻检测系统，为水质管理和生态保护提供技术支持。

2025-03-25 22:38:15 646

原创基于深度学习的白细胞类型检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目开发了一个基于YOLOv10目标检测算法的白细胞类型自动分类系统，能够识别和分类外周血涂片中的五种主要白细胞类型：嗜碱性粒细胞(Basophil)、嗜酸性粒细胞(Eosinophil)、淋巴细胞(Lymphocyte)、单核细胞(Monocyte)和中性粒细胞(Neutrophil)。白细胞分类计数是临床血液学检查的重要组成部分，对感染诊断、炎症监测、过敏反应评估和血液系统疾病筛查具有重要价值。传统的人工显微镜检查方法存在效率低、主观性强、重复性差等缺点。

2025-03-25 22:17:30 548

原创基于深度学习的辣椒叶片病害检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目基于YOLOv10目标检测算法，开发了一个针对辣椒叶片病害的智能检测系统。系统能够自动识别并分类5种常见的辣椒叶片状态，包括健康叶片和4种病害类型（黄单胞菌病、花叶病、尾孢菌病和卷叶病）。通过深度学习技术，该模型在1796张训练图像和462张验证图像上完成了训练与优化，实现了高效、准确的病害检测，为农业病害防治提供了智能化解决方案。

2025-03-25 21:44:57 814

原创基于深度学习的教师课堂行为检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

YOLOv10教师行为检测系统通过结合先进的YOLOv10算法和高质量的教师行为数据集，能够高效、准确地检测和分类教师在课堂中的行为。该系统的开发不仅提升了教学质量管理与课堂行为分析的效率，还为教育研究提供了强有力的技术支持。未来，随着数据集的扩充和模型的优化，系统的检测精度和实时性将得到进一步提升，为教育智能化领域带来更多可能性。基于深度学习的目标检测技术（如YOLO系列）在行为分析领域取得了显著进展。YOLOv10作为YOLO系列的最新版本，具有更高的检测速度和精度，非常适合应用于教师行为检测场景。

2025-03-24 11:54:25 1546

原创基于深度学习的晶圆体缺陷检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

YOLOv10晶圆体缺陷检测系统通过结合先进的YOLOv10算法和高质量的晶圆体表面图像数据集，能够高效、准确地检测和分类晶圆体表面的缺陷。该系统的开发不仅提升了检测效率，还为半导体制造中的质量控制提供了强有力的技术支持。未来，随着数据集的扩充和模型的优化，系统的检测精度和实时性将得到进一步提升，为智能化工业检测领域带来更多可能性。基于深度学习的目标检测技术（如YOLO系列）在工业检测领域取得了显著进展。YOLOv10作为YOLO系列的最新版本，具有更高的检测速度和精度，非常适合应用于晶圆体缺陷检测场景。本

2025-03-24 11:47:28 951

原创基于深度学习的结核病检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

YOLOv10结核病检测系统通过结合先进的YOLOv10算法和高质量的痰液涂片图像数据集，能够高效、准确地检测结核杆菌。该系统的开发不仅提升了结核病诊断的效率，还为医疗诊断领域提供了强有力的技术支持。未来，随着数据集的扩充和模型的优化，系统的检测精度和实时性将得到进一步提升，为智能化医疗诊断领域带来更多可能性。结核病检测，结核杆菌检测，结核杆菌识别，结核病检测

2025-03-24 11:29:21 554

原创基于深度学习的传送带缺陷检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

YOLOv10传送带缺陷检测系统通过结合先进的YOLOv10算法和高质量的传送带表面图像数据集，能够高效、准确地检测和分类传送带表面的缺陷。该系统的开发不仅提升了检测效率，还为工业生产中的质量控制提供了强有力的技术支持。未来，随着数据集的扩充和模型的优化，系统的检测精度和实时性将得到进一步提升，为智能化工业检测领域带来更多可能性。近年来，基于深度学习的目标检测技术（如YOLO系列）在工业检测领域取得了显著进展。YOLOv10作为YOLO系列的最新版本，具有更高的检测速度和精度，非常适合应用于传送带缺陷

2025-03-24 11:23:03 851

原创基于深度学习的人脸表情识别检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

YOLOv10人脸表情识别检测系统通过结合先进的YOLOv10算法和高质量的人脸表情数据集，能够高效、准确地检测和分类人脸表情。该系统的开发不仅提升了情感分析和人机交互的能力，还为心理健康监测、广告效果评估等应用场景提供了强有力的技术支持。未来，随着数据集的扩充和模型的优化，系统的识别精度和实时性将得到进一步提升，为人脸表情识别领域带来更多可能性。YOLOv10作为YOLO系列的最新版本，以其高效的检测速度和较高的精度，成为人脸表情识别检测系统的理想选择。本项目旨在利用YOLOv10算法

2025-03-24 11:08:18 886

原创基于深度学习的无人机红外检测系统（车辆行人检测）（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

YOLOv10无人机红外检测系统通过结合先进的YOLOv10算法和高质量的红外图像数据集，能够高效、准确地检测和分类车辆与行人目标。该系统的开发不仅提升了无人机在夜间或低能见度环境下的检测能力，还为安防监控、灾害救援、交通管理等应用场景提供了强有力的技术支持。未来，随着数据集的扩充和模型的优化，系统的检测精度和实时性将得到进一步提升，为无人机红外检测领域带来更多可能性。YOLOv10作为YOLO系列的最新版本，以其高效的检测速度和较高的精度，成为无人机红外检测系统的理想选择。

2025-03-24 10:46:10 778

原创基于深度学习的皮肤病识别检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

YOLOv10皮肤病检测系统通过结合先进的YOLOv10算法和高质量的皮肤病图像数据集，能够高效、准确地识别和分类多种皮肤病病变。该系统的开发不仅提升了诊断效率，还为皮肤病诊断领域提供了强有力的技术支持。未来，随着数据集的扩充和模型的优化，系统的检测精度和实时性将得到进一步提升，为智能化医疗诊断领域带来更多可能性。基于深度学习的目标检测技术（如YOLO系列）在医学图像分析领域取得了显著进展。YOLOv10作为YOLO系列的最新版本，具有更高的检测速度和精度，非常适合应用于皮肤病识别检测场景

2025-03-24 10:31:52 823

原创基于深度学习的红外太阳能板缺陷检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

YOLOv10红外太阳能板缺陷检测系统通过结合先进的YOLOv10算法和高质量的红外图像数据集，能够高效、准确地识别和分类太阳能板的常见缺陷。该系统的开发不仅提升了检测效率，还为太阳能板制造行业提供了强有力的技术支持。未来，随着数据集的扩充和模型的优化，系统的检测精度和实时性将得到进一步提升，为智能化工业检测领域带来更多可能性。

2025-03-24 10:22:06 669

原创基于深度学习的安检X光危险物检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

YOLOv10安检X光危险物检测系统通过结合先进的YOLOv10算法和高质量的安检X光图像数据集，能够高效、准确地识别和分类安检场景中的危险物品。该系统的开发不仅提升了安检效率，还为公共安全提供了强有力的技术支持。未来，随着数据集的扩充和模型的优化，系统的检测精度和实时性将得到进一步提升，为智能化安检领域带来更多可能性。

2025-03-24 10:12:48 1019

原创基于深度学习的草莓果实病害检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的草莓果实病害检测系统。该系统能够自动从草莓图像中检测出病害区域，并区分病害类型（如橡胶病、黑斑病、灰霉病、白粉病、正常果实），为种植户提供病害预警和防治建议。草莓病害识别，草莓果实病害检测，草莓果实病害识别

2025-03-20 21:47:58 633

原创基于深度学习的跌倒检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的跌倒检测系统。该系统能够自动从监控视频或图像中检测人体姿态，并分类状态（如跌倒中、已跌倒、站立），为智能监控和健康护理提供支持。跌倒检测是智能监控和健康护理领域的重要应用，尤其对老年人和行动不便的人群具有重要意义。跌倒可能导致严重的身体伤害，甚至危及生命。传统的跌倒检测方法依赖于人工监控或简单的传感器技术，难以应对复杂场景。基于深度学习的目标检测技术可以自动识别人体姿态，实时检测跌倒事件，为

2025-03-20 21:36:20 717

原创基于深度学习的风力发电机叶片缺陷检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的风力叶片检测系统。该系统能够自动从风力叶片图像中检测出缺陷区域，并分类缺陷类型（如烧蚀、裂纹、变形、污垢、油污、剥落、锈蚀），为风力叶片的维护和质量控制提供支持。风力发电是清洁能源的重要组成部分，而风力叶片是风力发电机的核心部件。由于长期暴露在恶劣环境中，风力叶片容易出现多种缺陷，如burning（烧蚀）、crack（裂纹）、deformity（变形）、dirt（污垢）、oil（油污）、pe

2025-03-20 21:30:05 988

原创基于深度学习的太阳能电池板缺陷检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的太阳能电池板缺陷检测系统。该系统能够自动从太阳能电池板图像中检测出缺陷区域，并分类缺陷类型（如黑芯、裂纹、指状缺陷、水平错位、短路、粗线），为太阳能电池板的质量控制和维护提供支持。太阳能电池板是太阳能发电系统的核心组件，其质量直接影响发电效率和系统寿命。然而，在生产和使用过程中，太阳能电池板可能会出现多种缺陷，如black_core（黑芯）、crack（裂纹）、finger（指状缺陷）、ho

2025-03-20 21:18:50 674

原创基于深度学习的小麦叶片病害检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的小麦叶片病害检测系统。该系统能够自动从小麦叶片图像中检测出病害区域，并分类病害类型（如健康叶片、白粉病、叶枯病、秆锈病、黄锈病），为种植户提供病害预警和防治建议。小麦病害检测

2025-03-20 20:53:45 646

原创基于深度学习的水稻病害检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的水稻病害检测系统。该系统能够自动从水稻叶片图像中检测出病害区域，并分类病害类型（如细菌性叶枯病、褐斑病、叶黑粉病），为种植户提供病害预警和防治建议。

2025-03-20 20:45:54 631

原创基于深度学习的葡萄叶片病害检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的葡萄叶病害检测系统。该系统能够自动从葡萄叶图像中检测出病害区域，并分类病害类型（如黑腐病、葡萄蔓枯病、健康叶片），为种植户提供病害预警和防治建议。

2025-03-20 20:32:59 709

原创基于深度学习的棉花叶片病害检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的棉花叶片病害检测系统。该系统能够自动从棉花叶片图像中检测出病害区域，并分类病害类型（如枯萎病、卷叶病、灰霉病、健康叶片、叶斑病、萎蔫病），为种植户提供病害预警和防治建议。棉花是全球重要的经济作物，但其生长过程中容易受到多种病害的侵袭，如blight（枯萎病）、curl（卷叶病）、grey mildew（灰霉病）、leaf spot（叶斑病）、wilt（萎蔫病）等。这些病害会严重影响棉花的产量

2025-03-20 18:48:27 603

原创基于深度学习的绝缘子缺陷检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的绝缘子检测系统。该系统能够自动从电力设备图像中检测出绝缘子，并分类其状态（如破裂、闪络损坏、无问题、绝缘子串），为电力系统的智能化运维提供支持。绝缘子缺陷识别，绝缘子缺陷检测，深度学习绝缘子损坏检测

2025-03-20 17:52:42 991

原创基于深度学习的道路垃圾检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的道路垃圾检测系统。该系统能够自动从道路图像或视频中检测出垃圾，并分类垃圾类型（如电池、衣物、一般垃圾、玻璃、金属、纸包装、纸张、塑料袋、塑料、泡沫塑料），为智能垃圾清理和分类回收提供支持。

2025-03-20 17:31:44 993

原创基于深度学习的车辆类型检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的车辆种类检测系统。该系统能够自动从交通图像或视频中检测出车辆，并区分车辆种类（如大型巴士、大型卡车、小型巴士、小型卡车、轿车等），为交通管理和自动驾驶提供支持。

2025-03-20 16:57:30 931

原创基于深度学习的虾病害检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的虾病害检测系统。该系统能够自动从虾类图像中检测出病害区域，并区分病害类型（如黑斑病、黑鳃病、肝胰腺苍白病、白斑综合症病毒），为养殖户提供病害预警和防治建议。

2025-03-20 13:54:35 1006

原创基于深度学习的骨折检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目旨在利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的骨折检测系统。该系统能够自动从医学影像中检测出骨折区域，并区分骨折类型（如Fracture、No_Fracture、object），为医生提供辅助诊断工具。骨折识别检测

2025-03-20 13:28:04 697

原创基于深度学习的肺炎检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

项目背景肺炎是一种常见的呼吸道感染疾病，早期诊断对于治疗和预后至关重要。传统的肺炎诊断方法主要依赖胸部X光片和医生的经验判断，效率较低且容易受到主观因素的影响。随着计算机视觉和深度学习技术的发展，基于图像的目标检测方法逐渐成为医学影像分析的研究热点。YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效性和准确性，在目标检测领域得到了广泛应用。本项目基于YOLOv10模型，旨在开发一个能够自动检测肺炎的系统，帮助医生提高诊断效率和准确性。项目目标。

2025-03-17 15:10:11 867 1

原创基于深度学习的钢铁焊接缺陷检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

项目背景钢材在工业生产中应用广泛，其质量直接关系到工程结构的安全性和耐久性。钢材在制造和焊接过程中容易出现各种缺陷，如裂纹、气孔、焊渣等。传统的缺陷检测方法主要依赖人工检查或专用设备，效率低且成本高。随着计算机视觉和深度学习技术的发展，基于图像的目标检测方法逐渐成为钢材缺陷检测的研究热点。YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效性和准确性，在目标检测领域得到了广泛应用。本项目基于YOLOv10模型，旨在开发一个能够自动检测钢材缺陷的系统，帮助工业部门提高检测效率和产品质量。

2025-03-17 15:04:36 1049

原创基于深度学习的茶叶病害检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

项目背景茶叶病害是影响茶叶产量和品质的重要因素之一。传统的病害检测方法主要依赖人工观察和经验判断，效率低且容易受到主观因素的影响。随着计算机视觉和深度学习技术的发展，基于图像的目标检测方法逐渐成为茶叶病害检测的研究热点。YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效性和准确性，在目标检测领域得到了广泛应用。本项目基于YOLOv10模型，旨在开发一个能够自动检测茶叶病害的系统，帮助茶农提高病害识别效率，减少损失。项目目标。

2025-03-17 14:55:39 1034

原创基于深度学习的铁轨轨道缺陷检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

项目背景铁轨轨道的健康状况直接关系到铁路运输的安全性和效率。传统的轨道缺陷检测方法主要依赖人工巡检或专用检测设备，效率低且成本高。随着计算机视觉和深度学习技术的发展，基于图像的目标检测方法逐渐成为轨道缺陷检测的研究热点。YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效性和准确性，在目标检测领域得到了广泛应用。本项目基于YOLOv10模型，旨在开发一个能够自动检测铁轨轨道缺陷的系统，帮助铁路部门提高检测效率和安全性。项目目标。

2025-03-17 14:03:27 1010

原创基于深度学习的草莓成熟度检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

项目背景草莓的成熟度检测在农业生产和采摘过程中具有重要意义。传统的成熟度检测方法主要依赖人工观察，效率低且容易受到主观因素的影响。随着计算机视觉技术的发展，基于深度学习的自动检测方法逐渐成为主流。YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效性和准确性，在目标检测领域得到了广泛应用。本项目基于YOLOv10模型，旨在开发一个能够自动检测草莓成熟度的系统，帮助农户提高采摘效率和质量。项目目标。

2025-03-17 13:42:18 1151

原创基于深度学习的玉米幼苗杂草检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

YOLOv10玉米幼苗杂草检测系统结合了先进的深度学习技术和农业领域的实际需求，能够有效提高杂草检测的效率和准确性。通过该系统的应用，农民可以更精准地识别和管理田间杂草，从而提高作物产量，降低生产成本，推动精准农业的发展。

2025-03-13 15:44:33 926

第20章偏微分方程的数值解.pdf

第20章偏微分方程的数值解

2024-05-14

数学建模的29个通用模型及matlab解法.zip

第01章线性规划。第02章整数规划第03章非线性规划第04章动态规划第05章图与网络第06章排队论第07章对策论第08章层次分析法第09章插值与拟合第10章数据的统计描述和分析第11章方差分析第12章回归分析第13章微分方程建模第14章稳定状态模型第15章常微分方程的解法第16章差分方程模型第17章马氏链模型第18章变分法模型第19章神经网络模型第20章偏微分方程的数值解第21章目标规划第22章模糊数学模型第23章现代优化算法第24章时间序列模型第25章存贮论第26章经济与金融中的优化问题第27章生产与服务运作管理中的优化问题第28章灰色系统理论及其应用第29章多元分析第30章偏最小二乘回归

2024-05-14

yolo猫狗识别数据集，YOLO动物识别数据集，包括训练好的yolov5模型，包含几千张jpg和对应的txt文件

支持['bird','cat', 'cow', 'dog', 'horse', 'sheep']6种动物的检测 yolo猫狗识别数据集，YOLO动物识别数据集，包括训练好的yolov5模型，包含几千张jpg和对应的txt文件支持['bird','cat', 'cow', 'dog', 'horse', 'sheep']6种动物的检测 yolo猫狗识别数据集，YOLO动物识别数据集，包括训练好的yolov5模型，包含几千张jpg和对应的txt文件支持['bird','cat', 'cow', 'dog', 'horse', 'sheep']6种动物的检测 yolo猫狗识别数据集，YOLO动物识别数据集，包括训练好的yolov5模型，包含几千张jpg和对应的txt文件支持['bird','cat', 'cow', 'dog', 'horse', 'sheep']6种动物的检测 yolo猫狗识别数据集，YOLO动物识别数据集，包括训练好的yolov5模型，包含几千张jpg和对应的txt文件

2024-05-09

Squeezed Edge YOLO：边缘设备上的板载对象检测

由于其在自主导航中的关键作用，对高效车载物体检测的需求正在增加。然而，由于 YOLO 等资源受限的边缘设备上的计算要求很高，因此在此类模型上部署此类检测模型具有挑战性。本文研究了一种名为Squeezed Edge YOLO的压缩目标检测模型。该模型被压缩和优化为千字节的参数，以适应此类边缘设备的板载。为了评估 Squeezed Edge YOLO，使用了两个用例 - 人体和形状检测 - 来展示模型的准确性和性能。此外，该模型还部署在具有 8 个 RISC-V 内核的 GAP8 处理器和具有 4GB 内存的 NVIDIA Jetson Nano 上。实验结果表明，Squeezed Edge YOLO模型尺寸优化了8倍，能效提高了76%，整个过程提高了3.3倍。

2024-04-11

奥地利自动驾驶深度学习视觉模型YOLO和DETR的首次定性观察

本研究探讨了单阶段和两阶段二维目标检测算法的应用，如你只看一次（YOLO）、实时设计模型（RT-DETR）算法在自动物体检测中的应用，以提高奥地利道路上自动驾驶的道路安全性。YOLO算法是一种最先进的实时物体检测系统，以其效率和准确性而闻名。在驾驶环境中，其快速识别和跟踪物体的潜力对于高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车至关重要。该研究的重点是奥地利的道路状况和交通情况带来的独特挑战。该国多样化的景观、不同的天气条件和特定的交通法规需要一种量身定制的方法来进行可靠的物体检测。该研究利用了一个选择性数据集，包括在奥地利道路上拍摄的图像和视频，包括城市、农村和高山环境。

2024-04-11

使用YOLO从SDSS图像中检测到边缘低表面亮度星系候选星系

低表面亮度星系（LSBG）是星系群中较暗的成员，被认为是众多的。然而，由于它们的表面亮度低，寻找广域LSBGs样本是困难的，这反过来又限制了我们充分了解星系的形成和演化以及星系关系的能力。边缘LSBG由于其独特的方向，为研究星系结构和星系成分提供了极好的机会。在这项工作中，我们利用You Only Look Once目标检测算法，通过在斯隆数字巡天（SDSS）中训练281个边缘LSBG来构建边缘LSBG检测模型gri-波段合成图像。该模型在测试集上的召回率为94.64%，纯度为95.38%。我们搜索了 938,046gri来自 SDSS 数据发布 16 的波段图像，发现了 52,293 个候选 LSBG。为了提高候选LSBG的纯度并减少污染，我们采用了深度支持向量数据描述算法来识别候选样品中的异常。最终，我们编制了一个包含 40,759 个边缘 LSBG 候选药物的目录。该样本与训练数据集具有相似的特征，主要由蓝色边缘的 LSBG 候选者组成。该目录可通过此 https URL 在线获取。

2024-04-11

yolo使用TomFormer及早准确检测番茄叶病

番茄叶病对番茄种植者构成了重大挑战，导致作物产量大幅下降。及时准确地识别番茄叶病对于成功实施病害管理策略至关重要。本文介绍了一种基于变压器的模型，称为TomFormer，用于番茄叶病检测。该论文的主要贡献包括以下几点：首先，我们提出了一种检测番茄叶病的新方法，即采用结合视觉转换器和卷积神经网络的融合模型。其次，我们的目标是将我们提出的方法应用于Hello Stretch机器人，以实现番茄叶病的实时诊断。第三，我们通过将我们的方法与 YOLOS、DETR、ViT 和 Swin 等模型进行比较来评估我们的方法，证明其能够实现最先进的结果。为了进行实验，我们使用了三个番茄叶病数据集，即 KUTomaDATA、PlantDoc 和 PlanVillage，其中 KUTomaDATA 是从阿联酋阿布扎比的一个温室收集的。最后，我们对模型的性能进行了全面分析，并彻底讨论了我们方法固有的局限性。TomFormer 在 KUTomaDATA、PlantDoc 和 PlantVillage 数据集上表现良好，平均准确率（mAP）得分分别为 87%、81% 和 83%。mAP的比较结果表明，我们的方法

2024-04-11

具有混合注意力特征金字塔网络的YOLO算法，用于焊点缺陷检测

传统的人工检测焊点缺陷在工业生产中不再适用，因为效率低、评估不一致、成本高、缺乏实时数据。针对工业场景表面贴装技术中焊点缺陷检测精度低、误检率高、计算成本高等问题，提出了一种新的方法。所提出的解决方案是专门为焊点缺陷检测算法设计的混合注意力机制，通过提高精度同时降低计算成本来改善制造过程中的质量控制。混合注意力机制包括一种增强的多头自注意力和协调注意力机制，增加了注意力网络感知上下文信息的能力，并增强了网络特征的利用范围。坐标注意力机制增强了不同通道之间的连接，减少了位置信息丢失。混合注意力机制增强了网络感知远距离位置信息和学习局部特征的能力。改进后的算法模型对焊点缺陷检测具有较好的检测能力，mAP达到91.5%，比“只看一次”第5版算法高4.3%，优于其他对比算法。与其他版本相比，平均平均精度、精度、召回率和每秒帧数指标也有所改进。在满足实时检测要求的同时，可以提高检测精度。

2024-04-11

DiffYOLO：通过YOLO和扩散模型进行抗噪声目标检测

以YOLO系列为代表的目标检测模型得到了广泛的应用，并在高质量的数据集上取得了很好的成绩，但并不是所有的工作条件都是理想的。为了解决在低质量数据集上定位目标的问题，现有方法要么训练新的目标检测网络，要么需要大量低质量数据集进行训练。然而，我们在本文中提出了一个框架，并将其应用于称为 DiffYOLO 的 YOLO 模型。具体来说，我们从去噪扩散概率模型中提取特征图，以增强训练有素的模型，这使我们能够在高质量数据集上微调YOLO，并在低质量数据集上进行测试。结果证明，该框架不仅可以证明在噪声数据集上的性能，还可以证明在高质量测试数据集上的检测结果。我们稍后将补充更多的实验（使用各种数据集和网络架构）。

2024-04-11

YOLOv7无人机实时探测人体

计算机视觉和遥感中最重要的问题之一是物体检测，它可以识别图片中不同事物的特定类别。公共安全的两个关键数据来源是无人驾驶飞行器（UAV）产生的热红外（TIR）遥感多场景照片和视频。由于目标尺度小，场景信息复杂，相对于可观看视频的分辨率较低，并且缺乏公开可用的标记数据集和训练模型，因此其目标检测过程仍然很困难。本研究提出了一种用于图片和视频的UAV TIR目标检测框架。用于收集地面TIR照片和视频的前视红外（FLIR）相机用于创建基于CNN架构的“你只看一次”（YOLO）模型。结果表明，在验证任务中，使用YOLOv7（YOLO版本7）最先进的模型\cite{1}，检测人体的平均精度为IOU（Intersection over Union）= 0.5，为72.5%，而检测速度约为161帧/秒（FPS/秒）。该应用展示了YOLO架构的实用性，该应用根据YOLOv7模型从各种无人机的观察角度评估了无人机TIR视频中人员的交叉检测性能。本工作对使用深度学习模型的TIR图片和视频目标检测进行定性和定量评估得到了有利的支持。

2024-04-11

使用 YOLO 对牛栏编号进行分类

本文介绍了CowStallNumbers数据集，该数据集是从奶牛视频中提取的图像集合，旨在推进奶牛摊位数量检测领域。该数据集包括 1042 张训练图像和 261 张测试图像，摊位数范围为 0 到 60。为了增强数据集，我们对YOLO模型进行了微调，并应用了数据增强技术，包括随机裁剪、中心裁剪和随机旋转。实验结果表明，识别失速数的准确率为95.4%。

2024-04-11

YOLO-Former：YOLO与ViT握手

所提出的YOLO-Former方法将Transformer和YOLOv4的思想无缝集成，创建了一个高精度、高效率的目标检测系统。该方法利用了 YOLOv4 的快速推理速度，并通过集成卷积注意力和 transformer 模块，融合了 transformer 架构的优势。结果验证了所提方法的有效性，在Pascal VOC数据集上的平均精度（mAP）为85.76\%，同时保持了较高的预测速度，帧速率为每秒10.85帧。这项工作的贡献在于展示了这两种最先进技术的创新组合如何导致目标检测领域的进一步改进。

2024-04-11

使用 YOLOv7 和 ESRGAN 改进坑洼检测

坑洼是常见的道路危险，会对车辆造成损坏并给驾驶员带来安全风险。卷积神经网络（CNN）的引入在业界广泛用于基于深度学习方法的目标检测，并在硬件改进和软件实现方面取得了重大进展。在本文中，提出了一种独特的更好算法，以保证使用低分辨率相机或低分辨率图像和视频源，通过超分辨率生成对抗网络（SRGAN）使用超分辨率（SR）进行自动坑洼检测。然后，我们继续使用 You Only Look Once （YOLO）网络（即 YOLOv7 网络）在低质量和高质量行车记录仪图像上建立基线坑洼检测性能。然后，我们说明并检查了在对低质量图像进行放大实施后，在基准之上获得的速度和准确性。

2024-04-11

基于YOLO的动态序列匹配模型，实现高效的无覆盖图像隐写

许多现有的无封面隐写术方法在封面图像和隐藏数据之间建立了映射关系。存在一个问题，即存储在数据库中的图像数量会随着隐写能力的增加而呈指数增长。对高隐写能力的需求使得构建图像数据库具有挑战性。为了提高隐写系统的图像库利用率和抗攻击能力，我们提出了一种基于动态匹配子串的高效无覆盖方案。YOLO用于选择最优对象，并在这些对象和加扰因子之间建立映射字典。借助该字典，每个图像都被有效地分配给特定的加扰因子，该因子用于加扰接收器的序列键。为了在有限的图像库中实现足够的隐写能力，加扰序列的所有子串都具有隐藏数据的潜力。完成秘密信息匹配后，将从数据库中获得理想数量的stego图像。实验结果表明，该技术在数据负载、传输安全性、隐藏能力等方面优于以往大多数工作。在典型的几何攻击下，它平均可以恢复79.85%的秘密信息。此外，只需要大约 200 个随机图像即可满足每个图像 19 位的容量。

2024-04-11

基于深度学习的综合感知与通信系统中的目标-用户关联

在集成传感和通信（ISAC）系统中，将雷达目标与通信用户设备（UE）相匹配可用于多种通信任务，例如主动切换和波束预测。在本文中，我们考虑了一种雷达辅助通信系统，其中基站（BS）配备了具有双重目标的多输入多输出（MIMO）雷达：（i）将车载雷达目标与通信波束空间中的车载设备（VE）相关联，以及（ii）根据雷达数据预测每个VE的波束成形矢量。建议的目标用户（T2U）关联包括两个阶段。首先，从距角图像中检测车辆雷达目标，并估计每个目标的波束成形矢量。然后，将推断出的每目标波束成形矢量与BS上用于通信的波束成形矢量进行匹配，以执行目标到用户（T2U）关联。通过修改“只看一次”（YOLO）模型，在模拟的距离角度雷达图像上进行训练，从而获得联合多目标检测和波束推理。不同城市车辆出行情景下的仿真结果表明，所提T2U方法提供了随BS天线阵列尺寸增加而增加的正确关联概率，突出了波束空间中VE可分离性的相应增加。此外，我们表明，改进后的YOLO架构可以有效地进行波束预测和雷达目标检测，在不同天线阵列尺寸下，后者的平均精度相似。

2024-04-11

使用基于YOLO的学习方法对农业进行实时目标检测和机器人操作

优化普通种植作物的作物收获过程对于农业产业化的目标具有重要意义。如今，机器视觉的利用使农作物的自动识别成为可能，从而提高了收割效率，但挑战仍然存在。本研究提出了一个新框架，该框架结合了卷积神经网络（CNN）的两个独立架构，以便在模拟环境中同时完成作物检测和收获（机器人操作）的任务。模拟环境中的裁剪图像会进行随机旋转、裁剪、亮度和对比度调整，以创建用于数据集生成的增强图像。“你只看一次”算法框架与传统的矩形边界框一起使用，用于作物定位。随后，所提出的方法通过视觉几何组模型利用获取的图像数据，以揭示机器人操作的抓取位置。

2024-04-11

YOLO-World：实时开放词汇对象检测

You Only Look Once （YOLO）系列探测器已成为高效实用的工具。但是，它们对预定义和训练对象类别的依赖限制了它们在开放场景中的适用性。为了解决这一局限性，我们引入了 YOLO-World，这是一种创新方法，通过视觉语言建模和大规模数据集的预训练，增强了 YOLO 的开放词汇检测功能。具体而言，我们提出了一种新的可重新参数化的视觉-语言路径聚合网络（RepVL-PAN）和区域-文本对比损失，以促进视觉和语言信息之间的交互。我们的方法擅长以零射程、高效率检测各种物体。在具有挑战性的 LVIS 数据集上，YOLO-World 在 V100 上以 52.0 FPS 实现了 35.4 AP，在准确性和速度方面都优于许多最先进的方法。此外，经过微调的 YOLO-World 在多个下游任务上取得了出色的性能，包括对象检测和开放词汇实例分割。

2024-04-11

基于YOLO的红外小目标检测范式

在计算机视觉中，检测红外图像中从小到小的目标是一项具有挑战性的任务，尤其是在将这些目标与嘈杂或有纹理的背景区分开来时。与分割神经网络相比，YOLO 等传统目标检测方法难以检测微小目标，导致检测小目标时性能较弱。为了在保持高检测率的同时减少误报的数量，我们引入了反之亦然YOLO检测器训练的决策标准。后者利用了出乎意料的小目标，以区分他们与复杂背景。将这一统计标准添加到YOLOv7-tine中，弥合了用于红外小目标检测和目标检测网络的最先进的分割方法之间的性能差距。它还显著提高了YOLO在少镜头设置下的鲁棒性。

2024-04-11

使用YOLO v7在磁共振成像中检测肾脏

简介本研究探讨了使用最新的 You Only Look Once （YOLO V7）物体检测方法，通过训练和测试医学图像格式上的改进 YOLO V7，来增强医学成像中的肾脏检测。方法研究纳入878例肾细胞癌（RCC）不同亚型患者和206例肾脏正常患者。共检索到1084例患者的5657次MRI扫描。从回顾性维护的数据库中招募了 326 名患者，涉及 1034 个肿瘤，并在他们的肿瘤周围绘制了边界框。在 80% 的注释案例上训练了主要模型，其中 20% 用于测试（主要测试集）。然后使用最佳主要模型来识别其余 861 名患者的肿瘤，并使用该模型在他们的扫描中生成边界框坐标。创建了 10 个基准训练集，其中包含未分段患者的生成坐标。用于预测主要测试集中肾脏的最终模型。我们报告了阳性预测值（PPV）、灵敏度和平均精密度（mAP）。结果初级训练集的平均PPV为0.94 +/- 0.01，灵敏度为0.87 +/- 0.04，mAP为0.91 +/- 0.02。最佳主要模型的 PPV 为 0.97，灵敏度为 0.92，mAP 为 0.95。最终模型的平均 PPV 为 0.95 +/- 0.03

2024-04-11

YOLO-CIANNA：在无线电数据中进行深度学习的星系检测 I. 一种受YOLO启发的新型源检测方法应用于SKAO SDC1

即将到来的平方公里阵列（SKA）将为天文仪器产生的数据量设定一个新标准，这可能会挑战广泛采用的数据分析工具，这些工具无法与数据大小进行充分扩展。本研究旨在通过应用现代深度学习目标检测技术，为海量射电天文数据集开发一种新的源检测和表征方法。这些方法已经证明了它们在复杂的计算机视觉任务中的效率，我们试图确定它们在应用于天文数据时的具体优势和劣势。我们介绍了YOLO-CIANNA，这是一款专为天文数据集设计的高度定制的深度学习目标探测器。本文介绍了该方法，并描述了解决射电天文图像特定挑战所需的所有低级适应。我们使用来自 SKAO SDC1 数据集的模拟 2D 连续体图像演示了这种方法的功能。我们的方法优于特定 SDC1 数据集上所有其他已发表的结果。使用 SDC1 指标，我们将挑战获胜分数提高了 +139\%，将唯一其他挑战后参与的分数提高了 +61\%。我们的目录的检测纯度为 94%，同时检测的来源比以前的最高分结果多 40 至 60%。经过训练的模型还可以强制在后处理中达到 99% 的纯度，并且仍然比其他高分方法多检测 10% 到 30% 的来源。它还能够实时检测，在单个 GPU 上每秒

2024-04-11

深度学习国际象棋游戏数据集

数据集介绍数据介绍这是从Lichess.org网站上的精选用户那里收集的20,000多个游戏的集合，以及如何收集更多游戏。将来，我还会收集更多游戏。内容范围游戏编号；额定（T / F）；开始时间; 时间结束; 转弯数量; 游戏状态；优胜者; 时间增量；白色玩家编号；白人球员等级；黑人玩家ID；黑人球员等级；标准象棋符号的所有动作；开放的生态（任何给定开口的标准化代码，在此处列出）；开幕名称；开启层（开启阶段的移动次数）探索方向单个国际象棋游戏中包含许多信息，更不用说多个游戏的完整数据集了。它主要是一种模式游戏，而数据科学就是要检测数据模式，这就是为什么国际象棋是过去在AI领域投入最多的原因之一。该数据集收集了20,000个游戏中可用的所有信息，并以易于处理的格式进行了分析，例如，分析了允许玩家以黑白棋获胜的方式，多少元（游戏外）影响游戏的因素，黑白与空缺与胜利之间的关系等等。

2024-07-31

深度学习行人检测数据集

行人检测的图片，内置10000张行人图像，1000张骑自行车图像，1000张骑车图像。

2024-07-31

Kolektor：表面缺陷数据集

该数据集是Kolektor Group收集并标注的电子换向器缺陷数据集。数据集中包含了50种编写的电子换向器，每种有8张图片以及其语义分割的label。图像的大小为500×1240像素。数据集介绍该数据集是Kolektor Group收集并标注的电子换向器缺陷数据集。数据集中包含了50种编写的电子换向器，每种有8张图片以及其语义分割的label。图像的大小为500×1240像素。数据集包括： 399幅图片：52幅可见缺陷图像、347幅图像无任何缺陷尺寸的原始图像：宽度：500 px，高度：1240至1270 px 对于训练和评估，图像应该调整到512 x 1408 px。对于每个项目，缺陷仅在至少一个图像中可见，而两个项目在两个图像上有缺陷，这意味着有52个图像中的缺陷是可见的。其余347幅图像作为无缺陷表面的负面例子.

2024-07-31

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第20章 偏微分方程的数值解.pdf

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第30章 偏最小二乘回归.pdf

第28章 灰色系统理论及其应用.pdf

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第23章 现代优化算法.pdf

第19章 神经网络模型.pdf

第16章 差分方程模型.pdf

第13章 微分方程建模.pdf

第12章 回归分析.pdf

第14章 稳定状态模型.pdf

第11章 方差分析.pdf

第07章 对策论.pdf

第08章 层次分析法.pdf

第09章 插值与拟合.pdf

第04章 动态规划.pdf

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第05章 图与网络.pdf

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