基于YOLOv8深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测
前言 在复杂的海上环境中,船舶目标检测是一项至关重要的任务。海上交通安全、海洋资源管理以及国家边防安全等领域都极度依赖于能够准确识别和监控船舶的能力。使用YOLOv8编写的复杂场景下船舶目标检测系统通过高效地识别各类船只,能够大大提高海上交通管理的安全性、效率和响应速度。该系统可以处理海上环境中的光照变化、天气情况和海面反射等干扰,进而实现对船舶的准确检测,对于维护海洋秩序、保障航运安全...

基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
前言 葡萄簇目标检测系统能够自动检测葡萄园中的葡萄簇对象,这一技术的开发对现代农业尤为重要。它不仅能够提高葡萄园的管理效率,而且还可以提升果实质量、优化收成时机和方法,进而提高整体产量和降低生产成本。系统对于精确农业和数据驱动的作物管理是一大助力,同时有助于实现可持续发展的农业实践。 葡萄簇目标检测系统的应用场景有很多,例如: 产量预估:通过检测葡萄簇,系统...

基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
前言 安全帽检测在日常生活和工作中具有重要的意义。佩戴安全帽是预防头部受伤的有效手段,尤其在建筑工地、工厂、矿山等高风险环境中,佩戴安全帽对于保障人身安全至关重要。然而,在实际生活中,我们经常会遇到一些人员未佩戴安全帽的情况,这不仅增加了他们自身的安全风险,还可能对周围人造成潜在的安全隐患。 安全帽检测的应用场景非常广泛,主要包括以下几个方面: 建筑工地:在...

基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测
前言 生活垃圾检测在当今社会具有重要的意义。随着人口的增长和生活水平的提高,生活垃圾的产生量逐年增加,给环境带来了严重的压力。垃圾分类和处理是解决这一问题的有效途径,而生活垃圾检测则是实现垃圾分类的基础。通过对生活垃圾进行准确识别和分类,可以提高垃圾处理的效率,减少环境污染,促进资源的循环利用。 生活垃圾检测的应用场景非常广泛,主要包括以下几个方面: 家庭场...

52 个深度学习目标检测模型汇总,论文、源码一应俱全!
目标检测作为计算机视觉中的一个重要分支,近些年来随着神经网络理论研究的深入和硬件 GPU 算力的大幅度提升,一举成为全球人工智能研究的热点,落地项目也最先开始。纵观 2013 年到 2020 年,从最早的 R-CNN、OverFeat 到后来的 SSD、YOLO v3 再到去年的 M2Det,新模型层出不穷,性能也越来越好!本文将完整地总结 52 个目标检测模型极其性能对比,包括完备的文献 pa....

51 个深度学习目标检测模型汇总,论文、源码一应俱全!
目标检测(Object Detection)是深度学习 CV 领域的一个核心研究领域和重要分支。纵观 2013 年到 2019 年,从最早的 R-CNN、Fast R-CNN 到后来的 YOLO v2、YOLO v3 再到今年的 M2Det,新模型层出不穷,性能也越来越好!本文将会对目标检测近几年的发展和相关论文做出一份系统介绍,总结一份超全的文献 paper 列表。模型列表先一睹为快!(建议收....

深度学习目标检测系列:faster RCNN实现|附python源码
目标检测一直是计算机视觉中比较热门的研究领域,有一些常用且成熟的算法得到业内公认水平,比如RCNN系列算法、SSD以及YOLO等。如果你是从事这一行业的话,你会使用哪种算法进行目标检测任务呢?在我寻求在最短的时间内构建最精确的模型时,我尝试了其中的R-CNN系列算法,如果读者们对这方面的算法还不太了解的话,建议阅读《目标检测算法图解:一文看懂R...
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