超详细目标检测：YOLOv11(ultralytics)训练自己的数据集，新手小白也能学会训练模型，手把手教学一看就会 对电脑小白也很简单的yolov11教程！训练自己的数据集分为4部分，先配置环境，再获取制作自己的数据集，然后修改配置训练，最后验证训练结果，附带可视化界面。YOLOv11为Ultralytics公司YOLO系列实时目标检测器的最新迭代版本，训练流程与YOLOv8基本一致，仅替换了新的网络结构与预训练权重，如果有其他目标检测的数据集可以直接拿来用，从第3训练模型开始看，新手小白0基础建议一步一步跟着来，哪里看不懂的或者遇到哪有问题可以发到评论区交流~

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【YOLOv5目标检测教学】包括环境配置、数据集制作、模型训练、加载模型进行目标检测（超详细、小白入门版） 本文将全面阐述yolov5目标检测使用教学，首先是配置yolov5的运行环境以及yolov5的代码下载，然后教学如何制作自己的目标检测数据集以及如何利用yolov5加载该数据集进行目标检测模型训练，最后教学如何通过yolov5加载训练好的模型进行目标检测以达到检测自己想要的目标功能！（本篇文章全程以花卉检测为例子进行讲解，对其他目标的检测基本一致！以上就是整个yolov5目标检测的详细教学啦，详细讲解了环境配置、数据集制作、模型训练、加载模型进行目标检测！最后对文章有问题的欢迎在评论区留言询问噢！

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AAAI2025 | FBRT-YOLO：目标检测新方法，轻量高效，已开源！ 在 Visdrone、UAVDT 和 AI-TOD 数据集上的实验结果表明，FBRT-YOLO 在不同模型规模下均优于现有实时检测器，实现了精度与效率的良好平衡，为航拍图像实时检测提供了更有效的解决方案。轻量化设计：精简冗余计算，相比YOLOv8系列，参数量减少最高74%，推理速度提升显著。AI-TOD 数据集实验结果：该数据集包含大量小目标，FBRT-YOLO相比基线模型，参数数量减少74%，GFLOPs降低20%，同时AP50提升2.2%，AP提升1.1%（见表4），验证了其在小目标检测方面的优越性。

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改进的yolov11/v8/v5多模态目标检测+ir图像与rgb图像融合 改进的yolov11/v8/v5多模态目标检测+ir图像与rgb图像融合

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[数据集][目标检测]棉花叶子病害检测数据集VOC+YOLO格式977张22类别 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)重要说明：分辨率均为640x640，请仔细观看图片预览确认是否符合自己实际项目需求斟酌下载。特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注。图片数量(jpg文件个数)：977。标注数量(xml文件个数)：977。标注数量(txt文件个数)：977。使用标注工具：labelImg。标注规则：对类别进行画矩形框。

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目标检测教程视频指南大全 魔鬼面具-哔哩哔哩视频指南必看干货系列(建议搞深度学习的小伙伴都看看,特别是图像相关)深度学习常见实验问题与实验技巧(适用于所有模型，小白初学者必看!)还在迷茫深度学习中的改进实验应该从哪里开始改起的同学，一定要进来看看了！用自身经验给你推荐实验顺序！探究深度学习中预训练权重对改进和精度的影响!什么？你说你不会画模型结构图？行吧，那你进来看看吧，手把手教你画YAML结构图！探究深度学习中训练中的可重现性什么？你说你更换主干后看不懂配置文件也不懂画结构图？那你快点进来看看了！从三个角度分析，

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DETR实现目标检测(一)-训练自己的数据集 DETR实现目标检测(一)-训练自己的数据集

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【目标检测】手把手教你如何使用MMDetection训练自己的数据集 参考 ： MMDetection全流程实战指南：手把手带你构建目标检测模型2. 安装GPU版本的PyTorch这里如果安装失败了需要去官网 pytorch官网 找对应的版本下载；先输入nvidia-smi命令查看可下载的cuda的最高版本我的可下载的最高CUDA版本为12.0，因此我选择11.8的这个下载命令进行下载下载后进行检验是否安装成功可以看到输出为true，安装成功。使用 OpenMMLab 推出的 MIM 来安装 MMEngine 和 MMCV 两个必要的库。至此，需要下载的包就

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深度学习爱好者，在学习过程中搜集了一些数据集，可以提供分享
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图像算法工程师，主要从事计算机视觉方向的算法研究和应用，希望2025年能更新50+篇高质量博客，希望2026年能够挤进百大千大博主，欢迎大家来看我的专栏，支持我的创作。
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