目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究（中）

目录

 基于改进YOLOv5的无人机图像实时目标检测 

4.1 引言 

4.2 基于改进YOLOv5的目标检测模型结构 

4.3 消融实验及结果分析 

4.4 算法迁移验证实验 

基于Jetson-Xavier的模型优化部署 

5.1 引言 

5.2 基于人在回路的目标检测模型裁剪 

5.3 嵌入式实时目标检测交互软件 

基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究  

知识拓展

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的无人机目标检测

1.数据集介绍

2. 系统界面效果

3. YOLOv8算法原理

4. 代码简介

4.1 模型预测

4.2 模型训练

4.3 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8对比

4.4 代码实现

如何将深度学习应用于无人机图像的目标检测

第一部分：航拍图像——简要背景

第二部分：无人机及其工业应用

第三部分：获取和处理工业级无人机图像

第四部分:人工智能遇上无人机

第五部分：Nanonets案例研究：非洲建筑项目远程自动化检视

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 本文篇幅较长，分为上中下三篇，文章索引详见

基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究

基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究（中）