youcans的博客

本文详细解读 YOLOv12 论文《以注意力为中心的物体检测（YOLOv12: Attention-Centric Real-Time Object Detectors）》。YOLO12 引入了一种以注意力为中心的架构，它不同于以往YOLO 模型中使用的基于 CNN 的传统方法，但仍保持了许多应用所必需的实时推理速度。该模型通过对注意力机制和整体网络架构进行新颖的方法创新，实现了最先进的物体检测精度，同时保持了实时性能。

本节介绍用本地数据集训练 YOLO11 模型，建立特定任务的私有模型。一步步详细介绍数据集的下载和准备，模型配置，模型训练、验证和预测。

YOLO11 对架构和训练方法进行了重要改进，可以快速实现图像分类、目标检测、跟踪、实例分割和姿态估计等任务。本文详细讲解 YOLO11 的环境配置和使用方法，帮助读者快速上手。

miniconda是conda的精简版安装程序。推荐深度学习使用miniconda搭建Python环境，它提供了python与conda，可以创建相对独立的Python环境，避免与其它库的冲突。

安装 GPU 版本的 PyTorch 需要 NVIDIA（英伟达）显卡，否则只能[安装 PyTorch（CPU版）。本文详解 PyTorch GPU 版的下载、安装和测试。

YOLOv5是一种先进的单阶段目标检测算法。本文详细介绍 YOLOv5 的下载、环境配置和推理测试步骤。

本文详细介绍使用自己的数据集训练专用的 YOLOv5 模型，包括数据集的准备，模型配置，训练和推理过程。

本文介绍通过 YOLOv5 对 PCB缺陷 进行实时检测。详细介绍（1）环境配置；（2）北大PCB缺陷数据集的处理；（3）使用YOLOv5 训练PCB缺陷模型；（4）使用训练的模型检测 PCB缺陷。

本文介绍通过 YOLOv5 对红外图像进行目标检测。详细介绍（1）环境配置；（2）CTIR红外数据集的下载处理；（3）使用YOLOv5 训练红外目标检测模型；（4）使用训练的模型检测红外图像。

YOLOv5_Deepsort 是一个基于 YOLOv5 的两阶段目标追踪算法，用于实现视频中的目标检测和追踪。本文详细说明YOLO5目标追踪的操作步骤，报错处理。

YOLOv5_StrongSORT 是基于 YOLOv5 的两阶段目标追踪算法，优化了跟踪的准确性和鲁棒性，能够在复杂的场景中更有效地处理遮挡、目标丢失和重新出现等问题。本文介绍 YOLOv5_StrongSORT 的实现步骤，详细介绍（1）项目下载；（2）安装配置；（3）测试运行。

手势识别是人机交互领域的分类和检测任务，为用户提供了自然、直观且高效的交互方式。本文详细介绍YOLO5手势识别应用项目：（1）数据集下载和处理，（2）模型训练，（3）手势识别测试。

本节以基于 YOLOv5 的PCB 缺陷检测任务为例，详细介绍使用 Pyqt5 设计 YOLOv5 图形用户界面，实现人机交互的 YOLOv5 PCB 缺陷检测系统。

本节详细讲解使用 Flask 框架构建 YOLOv5 模型的 Web 应用程序，将 YOLOv5 模型部署到Web端，实现基于 Web 的图像处理和目标检测系统。

YOLOv8 是 YOLOv5 的重大更新版本，支持图像分类、物体检测和实例分割任务。本文从零开始，详细介绍 YOLOv8 的环境配置，依赖安装、项目下载和基本使用。

本节介绍用本地数据集训练 YOLOv8 模型，建立特定任务的私有模型。一步步详细介绍数据集的下载和准备，模型配置，模型训练、验证和预测。

红外/可见光目标检测数据集包含可见光（RGB）图像和红外（IR）图像两个模态。本文讨论前端融合，将可见光图像和红外图像进行通道的合并（Marge），得到 6通道的图像（特征向量），送入 YOLOv8 模型进行训练。

红外/可见光目标检测数据集包含可见光和红外图像两个模态。本文讨论多模态后端融合，将不同模态数据分别送入 YOLOv8 模型进行训练，得到各自的分类器，再对各个分类器的输出进行融合。