01 2025 档案

目标检测:纵向理论强化
摘要:视频链接:目标检测:纵向理论强化_哔哩哔哩_bilibili 抢先看-损失函数DFL:目标检测:纵向理论强化(损失函数DFL)_哔哩哔哩_bilibili 抢先看-优化器AdamW:目标检测:纵向理论强化(优化器AdamW)_哔哩哔哩_bilibili 《目标检测:纵向理论强化》课程致力于帮助学生学 阅读全文

posted @ 2025-01-24 22:05 AI大道理 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑

目标检测:横向理论基础
摘要:视频链接:目标检测:横向理论基础_哔哩哔哩_bilibili 抢先看-正负样本匹配机制:目标检测:横向理论基础(正负样本匹配机制)_哔哩哔哩_bilibili 抢先看-head:目标检测:横向理论基础(head)_哔哩哔哩_bilibili 《目标检测:横向理论基础》课程致力于帮助学生学习目标检测横 阅读全文

posted @ 2025-01-21 23:21 AI大道理 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑

论文解读:YOLO-Pose(姿态估计)
摘要:论文原文: https://arxiv.org/abs/2204.06806 1、摘要 这篇文章介绍了YoLoPose,基于流行的YOLO框架,实现了一种新颖的无热力图的关节检测与2D多人姿态估计。当前,基于热力图的方法是两个阶段,这个方法并不是最优的,因为他们不是端到端训练的,并且训练依赖于可替代 阅读全文

posted @ 2025-01-21 23:14 AI大道理 阅读(212) 评论(0) 推荐(0) 编辑

YOLACT:史上最快的实例分割算法
摘要:YOLACT(you only look at coefficients)是一个端到端的全卷积实时实例分割模型,Yolact将实例分割分成了两个并行的子任务,即生成一组原型掩码(prototype masks)和每一个实例的掩码系数(mask coefficients)。之后将原型与掩码系数进行线性 阅读全文

posted @ 2025-01-21 23:08 AI大道理 阅读(57) 评论(0) 推荐(0) 编辑

YOLO11: 目标检测新王登基
摘要:视频链接:YOLO11: 目标检测原理与源码_哔哩哔哩_bilibili YOLO系列ultralytics团队再次突破,在精度略有提升的同时,减少了计算量,是目标检测的新goat。 YOLO11在COCO数据集上实现了更高的平均精度均值(mAP),同时使用的参数比YOLOv8减少了22%。这使得Y 阅读全文

posted @ 2025-01-21 23:03 AI大道理 阅读(147) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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