本文介绍了一个基于YOLO系列模型的水果检测系统,支持图片、视频及实时摄像头输入的多模态检测。系统采用PyQt5开发交互界面,提供用户登录、模型切换、结果统计等功能,并内置YOLOv5/v8/v11/v12四种模型对比测试。技术分析显示,YOLO12n模型以40.6% mAP值表现最优,YOLO11... ...
此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记,目前已完结,点击进入全集目录 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四 ...
本文介绍了基于YOLO目标检测算法开发的肾结石检测系统。该系统支持图片、视频、文件夹批量及摄像头实时检测,包含用户登录、多模型切换等功能。技术栈采用Python3.10、PyQt5和SQLite,对比了YOLOv5/v8/v11/v12四种模型性能,其中YOLO12n精度最高(mAP40.6%),Y... ...
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本研究基于YOLO算法开发了一套反光衣智能检测系统,支持图片、视频和实时摄像头的多模态检测。系统采用PyQt5界面设计,提供用户管理、模型切换和参数调整功能。通过对比YOLOv5/v8/v11/v12等模型性能,发现YOLO12n在精度(mAP 40.6%)和效率(6.5B FLOPs)上表现最优。... ...
本文介绍了一种基于深度学习的脑肿瘤智能检测系统。该系统采用YOLO系列算法框架,支持多源数据输入、交互参数调节和可视化分析。系统测试结果显示平均检测准确率达98.3%,检测耗时满足临床应用需求。研究对比了YOLOv5/YOLOv8/YOLOv11/YOLOv12等模型的性能,推荐YOLO12n(精度... ...
本文介绍了一种基于YOLO算法的木薯病害智能检测系统。该系统采用深度学习技术,可自动识别木薯褐斑病、褐条病等5种病害,支持图片、视频及实时摄像头检测。系统提供交互式界面,支持多模型切换(YOLOv5/v8/v11/v12)和参数调整,其中YOLO12n模型表现最优(mAP@0.5达89.5%)。核心... ...
本研究设计了一套基于YOLO算法的无人机视觉小目标检测系统,针对无人机航拍图像中小目标检测的难点,对比了YOLOv5、YOLOv8、YOLOv11和YOLOv12四种模型的性能。系统提供用户管理、多模型切换、实时检测等功能,测试结果显示YOLO12n模型mAP最高达40.6%,YOLO11n推理速度... ...
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本文实现了一套基于YOLO系列的遥感地面物体检测系统,集成YOLOv5/v8/v11/v12四种模型,支持多模型横向对比与快速切换。系统采用PyQt5构建桌面应用,具备图片/视频/实时摄像头检测功能,提供交互式参数调节和结果分析。通过SQLite实现用户管理,配套训练脚本支持批量自动化训练。实验表明... ...
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本文实现了一套基于YOLO系列模型的船舶检测系统,集成YOLOv5/v8/v11/v12等多个版本,支持图片、视频、摄像头实时检测等多种模式。系统采用PyQt5构建桌面应用,具备用户管理、多模型切换、参数调节等功能。测试显示YOLO12n模型精度最高(mAP40.6%),YOLO11n速度最快(56... ...
此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记,目前已完结,点击进入全集目录 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四 ...
Jensen不等式:如果 f 是一个凸函数,X 是一个随机变量,那么: $ f(\mathbb{E}[X]) \leq \mathbb{E}[f(X)] $ 它的含义是,对于凸函数 f 而言:平均值的函数 ≤ 函数的平均值,如果 f 是凹函数,则不等式取反。 想象一下,函数 f 的形状就像一个碗,例 ...
本文以作者阅读《Dive into Deep Learning》为线索,融合串联了自身理解感悟、原始论文、优秀文章等。如有无意侵权,请联系本人删除。 卷积神经网络,由图像处理而生,但在NLP等方面仍有较大作用。 图像分辨率大时,对模型参数数量要求很多 原理: 物体是什么 与 物品所在的位置 无关 平 ...
本文介绍了一个基于YOLO系列算法的鸟类识别系统,支持35种鸟类的实时检测。系统采用Python3.10开发,前端界面使用PyQt5,数据库为SQLite。通过对比YOLOv5/v8/v11/v12模型性能,发现YOLO12n精度最高(mAP40.6%),YOLO11n速度最优(56.1ms)。系统... ...
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