计算机视觉

首页 标签 计算机视觉
# 计算机视觉 #
关注
26206内容
|
16小时前
|
基于 YOLOv8 的二维码智能检测系统 [目标检测完整源码]
本项目基于YOLOv8构建二维码智能检测系统,专为复杂场景(倾斜、遮挡、反光、小目标等)设计。含完整数据集、训练代码、预训练模型及PyQt5图形界面,支持图片/视频/摄像头实时检测,开箱即用,兼具高精度与工程落地性。
|
19小时前
|
别人的模型准确率95%,我的怎么调都卡在85%…
大家好,我是AI技术博主maoku!本文带你告别“调参玄学”,系统拆解微调核心参数(学习率、Batch Size、优化器、正则化、早停)的原理与实操,配CIFAR-10实战代码,助你从“小白”进阶为懂原理、会诊断、能优化的“参数医生”。
YOLO26改进 - SPPF模块 | SPPELAN 空间金字塔池化与增强局部注意力:替代SPPF增强多尺度上下文捕获,提升检测精度
本文提出可编程梯度信息(PGI)与通用高效层聚合网络(GELAN),解决深度网络中信息丢失问题。PGI确保梯度计算时输入信息完整,提升模型训练效果;GELAN基于梯度路径规划,实现高效轻量架构。结合SPPELAN模块应用于YOLO26,在MS COCO任务中显著提升参数利用率与检测性能,无需预训练即超越现有先进模型。
YOLO26改进 - C2PSA | C2PSA融合TSSA(Token Statistics Self-Attention)令牌统计自注意力,优化遮挡目标感知
本文提出Token统计自注意力(TSSA),通过动态分组与低秩投影实现线性复杂度注意力机制。基于MCR²目标推导,摒弃传统成对相似度计算,显著提升效率。集成于YOLO26的C2PSA模块后,实验验证其在目标检测中性能优越,代码已开源。
|
1天前
|
基于 YOLOv8 的多犬种(60种常见犬类)智能识别系统项目 [目标检测完整源码]
基于YOLOv8的多犬种智能识别系统,覆盖60种常见犬类,实现高精度目标检测。项目包含完整数据集、训练代码与预训练模型,支持图片、视频及摄像头实时检测,并配备PyQt5桌面GUI,开箱即用。适用于宠物管理、AI应用落地与二次开发,是算法到应用一体化的工程实践典范。
2026:深度拆解智能体(Agent)重构西南制造的三重核心能力
2026年,中国制造业重心西移,西南工厂面临供应链与人力双重挑战。智能体(Agent)正以感知、推理、行动三位一体能力,推动生产从“经验驱动”迈向“自主决策”。它不仅是技术升级,更是认知革命——重构调度、工艺与供应链,实现毫秒响应、知识沉淀与跨域协同,打造高“认知密度”的未来工厂。
YOLO26 改进 - C2PSA | C2PSA融合MSLA多尺度线性注意力:并行多分支架构融合上下文语义,提升特征判别力 | Arxiv 2025
本文提出多尺度线性注意力机制MSLA,通过并行3×3/5×5/7×7/9×9深度卷积提取多尺度特征,结合低复杂度线性注意力(O(N)),兼顾细粒度局部细节与全局长程依赖。将其集成至YOLO26,构建C2PSA_MSLA模块,在医学图像分割与目标检测任务中显著提升性能、效率与鲁棒性。(239字)
|
2天前
|
对抗样本:20行Python代码让95%准确率的图像分类器彻底失效
本文揭示深度学习模型在高准确率背后隐藏的脆弱性:通过FGSM等方法生成的微小对抗扰动,可令VGG、ResNet等模型将法斗误判为足球。Grad-CAM显示模型注意力被补丁劫持,暴露出其依赖统计捷径而非语义理解的本质。
|
2天前
|
基于 YOLOv8 的电网绝缘子破损与闪络缺陷智能检测系统识别项目 [目标检测完整源码]
本项目基于YOLOv8实现电网绝缘子破损与闪络缺陷智能检测,融合无人机巡检图像,构建高精度目标检测系统。采用PyQt5开发可视化界面,支持图片、视频及摄像头实时检测,具备良好实用性与扩展性,助力电力运维智能化升级。
深度解析:漏斗式目标分发工具如何打通组织的“战略经络”?
在敏捷开发中,目标流失常因缺乏系统化拆解与反馈机制。漏斗式目标分发工具通过透明化协作、分级响应与自动追踪,将模糊战略转化为可执行任务,强化集体责任、暴露流程瓶颈、积累组织经验,推动团队从被动应对转向主动管理,构建可持续的执行韧性。(238字)
免费试用