YOLOv12模型详解及代码复现

已于 2024-12-14 13:39:22 修改
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分类专栏： 深度学习算法详解及代码复现 文章标签： 计算机视觉 YOLO 人工智能 机器学习 神经网络 python 算法
于 2024-12-13 19:37:26 首次发布
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算法背景

在计算机视觉领域不断发展壮大的背景下，YOLOv12算法应运而生。这一突破性成果源自Joseph Redmon和Ali Farhadi等研究人员在华盛顿大学的开创性工作。他们的目标是解决实时物体检测这一关键问题，在速度和精度之间寻求最佳平衡。

YOLOv12延续了前作YOLOv1的成功理念，将其定位为一种回归问题，而非传统的区域提议+分类方法。这种创新方法不仅简化了整个检测过程，还显著提高了处理速度，使实时目标检测成为可能。这一进步为后续版本的发展奠定了坚实基础，推动了目标检测技术向更高精度、更快速度的方向演进。

核心创新

YOLOv12作为目标检测领域的里程碑式算法，相较于之前的版本在多个方面实现了显著的创新和改进。这些创新不仅提升了模型的性能，还为其在实际应用中的广泛部署铺平了道路。以下是YOLOv12算法的主要创新点：

  1. 多尺度预测 ：这是YOLOv3最具代表性的创新之一。通过在不同尺度的特征图上进行预测，模型能够更有效地检测不同大小的目标。具体来说，YOLOv3采用了三个不同尺度的特征图（13x13、26x26、52x52）进行预测，每个尺度对应不同大小的目标。这种方法极大地提高了模型在处理多尺度目标时的表现，尤其是在小目标检测方面取得了显著进展。

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YOLOv12环境配置，手把手教你使用YOLOv12训练自己的数据集和推理(附YOLOv12网络结构图)，全文最详细教程
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
02-24 8256
YOLO 系统尊嘟太卷了吧，YOLOv11 还没完明白，YOLOv12 就重磅来袭，YOLOv12 是由纽约州立大学联合中科院在 2025年2月19 日发布，从 YOLOv12 论文题目我们大概就知道做了那些更新 ，下图是YOLOv12 在 COCO 数据集上的性能表现引入区域注意力机制（area-attention）：通过引入十字形窗口自我注意机制，沿水平和垂直条纹计算注意力机制，纵横交错的注意机制。如下图所示，区域注意力采用最多简单的等分方法，将特征地图垂直或水平划分为 L 个区域。
铁锈检测12-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar
12-04
铁锈检测12-YOLO（v5至v9）、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar新腐蚀-V5 2021-09-26 8:12 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括740张图像。 腐蚀以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为416x416（拉伸） 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本： * -15和+15度之间的随机旋转 *在-15°至 +15°之间的随机剪切和-15°至 +15°之间的随机剪切垂直剪切
《YOLOv12 - 注意力机制驱动的实时目标检测新篇章》——论文详解
qq_60865111的博客
02-20 899
2025年2月，来自布法罗大学和中科院大学的团队提出了《YOLOv12: Attention-Centric Real-Time Object Detectors》，在YOLO框架中首次引入以注意力机制为核心的设计，推出了YOLOv12。这一模型不仅保留了实时检测的高速特性，还通过创新的网络架构设计，显著提升了检测精度，超越了此前所有主流实时目标检测器。
YOLOv12：以注意力为中心的实时目标检测器
AI浩
02-19 6259
长期以来，改进YOLO框架的网络架构一直是研究重点，但主要集中在基于CNN的改进上，尽管注意力机制已被证明在建模能力上具有显著优势。这是因为基于注意力的模型在速度上无法与基于CNN的模型相媲美。本文提出了一种以注意力为核心的YOLO框架——，它在保持与先前基于CNN模型相当速度的同时，充分利用了注意力机制的性能优势。YOLOv12在精度上超越了所有流行的实时目标检测器，同时保持了具有竞争力的速度。例如，YOLOv12-N在T4 GPU上以1.64毫秒的推理延迟实现了40.6%mAP。
Hyper-YOLO保姆级教程
许济江
12-22 3339
Hyper-YOLO 是基于超图思想的下一代目标检测框架，通过在特征提取与语义表示中引入高阶关系推理，大幅度提升了检测精度与跨尺度、跨位置的特征交互效率。本文以“保姆级”手把手教程的形式，详细介绍了从环境搭建、代码下载到数据集准备与可视化训练的整个流程——包括如何利用 Anaconda 创建虚拟环境、安装 PyTorch (CPU/GPU 版本) 以及 ultralytics 环境；如何按照 YOLO 系列的常见格式制作训练数据；以及如何执行训练、验证和推理脚本等操作，并提供了完整的下载资源，轻松上手。
YOLOv12论文模型解析 | 手把手带你零基础看懂yolov12的网络结构（附手绘超详细网络结构图）
Snu77的博客
03-04 4173
本文给大家带来的是YOLO系列家族的最新成员——YOLOv12的介绍，YOLOv12的论文题目是《YOLOv12: Attention-Centric Real-Time Object Detectors》其题目翻译过来就是YOLOv12：基于注意力机制的实时物体检测器，这是YOLO系列唯一一款以注意立机制为核心的检测器的检测器（YOLO系列第一次引入注意力机制是YOLOv10引入的PSA机制，YOLOv11在基础上进行了改进引入了C2PSA机制，在此之前没有引用过注意力机制），YOLOv12的核心注意力机
YOLOv12来了！最快的速度学习她，改进它并发表成果！赋能AI，改变世界！ [特殊字符] YOLOv12 不仅是技术的飞跃，更是推动人工智能应用的强大引擎！选择 YOLOv12，开启智能未来！
weixin_51692073的博客
02-19 2341
YOLOv12来了！最快的速度学习她，改进它并发表成果！赋能AI，改变世界！ 🌍 YOLOv12 不仅是技术的飞跃，更是推动人工智能应用的强大引擎！选择 YOLOv12，开启智能未来 立即体验 YOLOv12，感受极速检测的魅力！
YOLOv12 正式发布 | 检测效果超越YOLO11！！
qq_40716944的博客
02-20 3962
提升YOLO框架的网络架构一直至关重要，尽管注意力机制在建模能力方面已被证明具有优越性，但长期以来一直专注于基于CNN的改进。这是因为基于注意力的模型无法与基于CNN的模型的速度相匹配。本文提出了一种以注意力为中心的YOLO框架，即YOLOv12，该框架在匹配先前基于CNN的模型速度的同时，利用了注意力机制的性能优势。YOLOv12在准确率上超越了所有流行的实时目标检测器，同时保持了有竞争力的速度。
超详解- Yolov8模型手把手调参
04-19
### 超详解- Yolov8模型手把手调参 YOLOv8作为目标检测领域的一款前沿模型，继承并发展了前代YOLO系列的优点，不仅提升了性能，还增加了更多的灵活性与实用性。为了帮助大家更好地掌握YOLOv8的使用方法，尤其是参数...
基于YOLOv7的人体姿态估计讲解及源码
11-04
压缩包中的文件"YOLOv7-Object-Detection-Paper-Explanation-and-Inference"可能包含了论文解读、模型实现代码、训练脚本和示例推理结果，对于深入理解和复现YOLOv7的性能非常有帮助。 总之，YOLOv7是目标检测与...
yolov5-develop.zip
06-03
《YOLOv5开发详解——基于Ultralytics框架》 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，自2016年首次发布以来，已经经历了多个版本的迭代，其中YOLOv5是最新且性能优异的一个版本。本压缩包"yolov5...
yolo v5 模型使用说明
03-11
### YOLOv5模型使用说明 #### 一、数据集准备 YOLOv5 的数据集准备主要包括以下几个步骤： 1. **数据集划分**： - 运行 `split_img.py` 脚本对数据集进行划分，通常分为训练集(train)和验证集(val)。 - 结构...
X-AnyLabeling的yolov6lite-s-face-onnx自动标注模型
06-08
《X-AnyLabeling的yolov6lite-s-face-onnx自动标注模型详解》 在计算机视觉领域，图像标注是一项至关重要的任务，它为训练深度学习模型提供了必要的数据。X-AnyLabeling是一款高效易用的图像标注工具，而本文将深入...
yolov--12--YOLOv3的原理深度剖析和关键点讲解
天明宇朗的博客
07-06 6069
Yolov-1-TX2上用YOLOv3训练自己数据集的流程(VOC2007-TX2-GPU) Yolov--2--一文全面了解深度学习性能优化加速引擎---TensorRT Yolov--3--TensorRT中yolov3性能优化加速（基于caffe） yolov-5-目标检测：YOLOv2算法原理详解 yolov--8--Tensorflow实现YOLO v3 yolov--9--Y...
YOLOv12上线！纽约州立大学联合中科院，再造目标检测新高度
qq_63708623的博客
02-20 1293
2025年2月19日，YOLOv12发布，YOLOv12与其它YOLO模型的对比如下：论文地址：https://arxiv.org/pdf/2502.12524代码地址：https://github.com/sunsmarterjie/yolov12YOLOv12在继承YOLO系列高效性的同时，引入了注意力机制（attention mechanisms），显著提升了检测精度，同时保持了快速的推理速度。
目标检测：YOLOv12环境配置，超详细，适合0基础纯小白
最新发布
笑脸惹桃花的博客
03-17 1939
小白也可以看懂的YOLOv12教程！ YOLOv12 是 YOLO 系列中首个打破传统基于卷积神经网络（CNN）方法的模型，它通过将注意力机制直接集成到目标检测过程中实现了这一突破。因此YOLOv12需要额外配置FlashAttention，此前的YOLO环境均不可用，需要按照最新的教程配置。此外，30系显卡以前的架构不支持较新的FlashAttention2.x，只能通过更换显卡解决。
YOLOv12强势来袭！打破CNN主导，实现速度精度新高度，实时目标检测的效率之王！
CooVally_AI的博客
02-20 1693
进行了消融实验来验证区域注意的有效性，评估是在 YOLOv12-N/S/X模型上进行的，测量了GPU（CUDA）和CPU上的推理速度。调整MLP比率，进一步提升了速度和精度，去除了位置编码，并引入了大卷积核（7×7卷积），有效增强了网络对位置的感知能力，同时保持了计算效率。YOLOv12通过创新的区域注意力模块、残差层高效网络和架构优化，在精度、推理速度和计算效率上实现了突破，并挑战了基于CNN的设计在YOLO系统中的主导地位，并推动了注意力机制在实时物体检测中的集成，为未来的实时检测系统开辟了新的方向。
faker3 青龙面板
08-16
要在青龙面板中安装faker3，你可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，在你的群晖上创建一个挂载文件夹，可以使用文件管理（File Station）进行创建。 [1] 2. 确保你的群晖已经安装了Docker，并在控制面板中启动了SSH功能，并设置端口为22。 [2] 3. 通过SSH连接到你的群晖，并执行以下命令来安装faker3容器： ``` docker exec -it Faker-QL bash -c "$(curl -fsSL https://yanyu.ltd/https://github.com/yanyuwangluo/VIP/blob/main/Scripts/sh/1customCDN.sh)" ``` 注意要替换命令中的容器名称为你自己的容器名称。 [2] 4. 至此，你已经成功安装了faker3在青龙面板中。 对于更多关于faker3的详细信息以及项目地址，你可以参考。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [群晖安装青龙面板docker+Faker一键拉库部署+j1900配置](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_52568491/article/details/127827002)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [青龙面板仓库合集（不断更新）](https://blog.youkuaiyun.com/liu52365/article/details/121233533)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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