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BGF-YOLO：增强的Yolov8具有多尺度注意特征融合用于脑肿瘤检测
摘要。您只看一次（YOLO）的对象探测器显示出显着的自动脑肿瘤检测精度。在本文中，我们通过结合双级路由关注，广义特征金字塔网络和第四个检测到Yolov8的探测来开发一种新型的BGF-Yolo架构。bgf-yolo包含一种注意机制，可以通过将高级半智能特征与空间细节合并，以更多地关注重要特征，并具有金字塔网络来丰富特征表示。此外，我们研究了不同注意力机制和特征融合的影响，检测脑肿瘤检测准确性的检测头构造。实验结果表明，与Yolov8x相比，BGF-Yolo的MAP 50绝对增加4.7％，并且在脑肿瘤检测数据集BR35H上实现了最先进的地图。该代码可在https://github.com/mkang315/ bgf-yolo上找到。
相机之间的多任务学习和联合改进...
抽象的视觉定位和对象检测在各种任务中都起着重要作用。在许多室内应用方案中，某些检测到的对象具有固定位置，这两种技术紧密合作。但是，很少有研究人员同时考虑这两个任务，因为缺乏数据集以及对这种环境的很少关注。在本文中，我们探讨了检测和本地化的多任务网络设计和关节重新确定。 为了解决数据集问题，我们通过半自动程序构建了一个室内室内场景。 数据集提供本地化和检测信息，并在https：// drive.google.com/drive/folders/1u28zkon4_i0db zkqyiaklal5k9ouk0ji？ 针对此数据集，我们基于Yolo V3设计了一个多任务网络JLDNet，该网络输出了目标点云和对象边界框。 对于动态环境，检测分支还促进了动力学的感知。 JLDNET包括图像功能学习，点功能学习，功能融合，检测构建和点云回归。 此外，使用对象级束调整来进一步提高定位和检测准确性。 要测试jldnet并将其与其他方法进行比较，我们已经在7个静态场景上进行了实验，我们的在本文中，我们探讨了检测和本地化的多任务网络设计和关节重新确定。为了解决数据集问题，我们通过半自动程序构建了一个室内室内场景。数据集提供本地化和检测信息，并在https：// drive.google.com/drive/folders/1u28zkon4_i0db zkqyiaklal5k9ouk0ji？针对此数据集，我们基于Yolo V3设计了一个多任务网络JLDNet，该网络输出了目标点云和对象边界框。对于动态环境，检测分支还促进了动力学的感知。JLDNET包括图像功能学习，点功能学习，功能融合，检测构建和点云回归。此外，使用对象级束调整来进一步提高定位和检测准确性。要测试jldnet并将其与其他方法进行比较，我们已经在7个静态场景上进行了实验，我们的
使用机器学习的高级自动板识别器
摘要：本文提出了一种高度准确的自动板识别（ANPR）算法，旨在正确识别超过99.5％精度的印度车牌。该系统结合使用OpenCV，Python和机器学习模型来达到这一高度的精度。算法捕获和处理图像以识别和识别车牌，包括板上的颜色。使用HAAR级联反应进行初始板识别，然后将其转移到Yolo V3，从而提高了精度和速度。该系统结合了复杂的图像预处理技术 - 包括灰度调整，阈值，侵蚀，细节和轮廓检测 - 以确保对图像进行优化，以用于角色分离和识别。这种综合方法不仅提高了识别率，而且更有效地处理图像，尤其是在传统系统可能失败的情况下。结果，它为在动态环境中的强大ANPR实现铺平了道路。
可持续的EnergySense：一个预测的机器学习框架，用于优化住宅用电
摘要在一个经常被视为理所当然的世界中，消费的激增构成了巨大的挑战，包括二氧化碳排放和价格上涨。这些问题不仅影响消费者，而且对全球环境具有更广泛的影响。本文努力提出一种智能应用程序，致力于优化家用电器的电力消耗。它与Yolo一起采用增强现实（AR）技术来检测电气设备并提供详细的电力消耗见解，例如显示设备消耗率并根据使用设备的小时数来计算总电量消耗。该应用程序利用线性回归作为机器学习（ML）算法来基于过去的公用事业账单来开发接下来几个月的电力消耗预测模型。线性回归通常被认为是最轻巧的ML算法之一，使其适用于智能手机。该应用程序还为用户提供了选择其电力消耗习惯的实用提示。
KRIA KV260，Jetson Nano和RTX 3060
随着边缘计算平台变得更加广泛，新公司加入了该领域，因此很难知道在任何特定情况下要使用哪个平台。这些系统通常包含一系列不同的计算体系结构和不同的硬件加速技术，这在选举时可能会令人困惑，以将它们整合为较大设计中的硬件加速器。由于这些平台的效率，它们通常可以为机器人技术和其他领域提供创造性的解决问题的方法，在这种情况下，很久以前的计算在边缘上并不常见。本文深入研究了领先的硬件加速器，分析了三个平台的性能和功率使用：KRIA KV260，Jetson Nano和RTX 3060。实验是使用两个神经网络模型-Resnet-50进行的，并进行了YOLO训练以进行图像识别任务。与其他平台相比，我们的发现在每瓦的推理速度方面强调了基于FPGA的平台的效率。
机器人和边缘设备上更快的对象检测
摘要。移动机器人和许多Edge AI设备需要对计算功率进行贸易，以防止功耗，电池尺寸和电荷之间的时间。因此，与通常用于训练和评估深层神经网络的功能强大的基于强大的基于GPU的系统相比，这种设备具有明显较小的计算能力是很常见的。对象检测是机器人和边缘设备的视觉感知的关键方面，但是在基于GPU的系统上运行最快的流行对象检测体系结构或旨在用大型输入图像尺寸最大化地图的旨在，可能无法很好地扩展到边缘设备。在这项工作中，我们评估了代表机器人和边缘设备功能的一系列设备上的Yolo和SSD家族的几个模型架构的延迟和图。我们还评估了运行时框架的效果，并证明了一些意外的largedIfferencesCanbefound.basedonourevaluationsweproposenewvariations yolo-lite体系结构，我们显示的可以在减少潜伏期时提供增加的地图。
入侵性高粱蚜虫：十年植物抗性机制研究及高粱抗蚜育种新方法
缩写：AI，人工智能；Avr，无毒力；CaM，钙调蛋白；CK，细胞分裂素；CRISPR/Cas，成簇的规律间隔的短回文重复序列；GWAS，全基因组关联研究；HTP，高通量表型分析；JA，茉莉酸；KASP，竞争性等位基因特异性 PCR；LOX，脂氧合酶；LRR，富含亮氨酸的重复序列；MAGIC，多亲本高代杂交；MeJA，茉莉酸甲酯；MLL，多位点谱系；NAM，嵌套关联图谱；NBS，核苷酸结合位点；OPDA，12-氧代植物二烯酸；R 基因，抗性基因；RNAi，RNA 干扰；ROS，活性氧；SA，水杨酸；SAP，高粱关联组；SNP，单核苷酸多态性；TF，转录因子； UAS，无人机系统；WRKY TF，WRKY 转录因子；YOLO，你只需看一次；tZR，反式玉米素核苷。
2025 AI农业和自然资源...
机器学习模型对于使用图像检测，分类和分割对象很有价值。随着这项技术的发展，它有助于自动化劳动密集型的农业任务。Yolo模型有效地检测小物体和大型物体，实现自动识别和计数，这是农业和研究中的重要任务。这个初学者研讨会将指导您从开放源数据库下载图像，并在使用Roboflow或LabelBox等工具标记图像时提供动手体验。您还将学习训练和调整对象检测模型，以解决精确农业中的实际挑战，例如使用软件检测昆虫，杂草和疾病。此外，我们将检查当前用例，包括对昆虫和其他相关农业问题的检测和鉴定。参与者有望带上笔记本电脑。目的是让参与者在离开研讨会时拥有一些可用的代码。•会议前研讨会2（10:00 AM - 12:00 PM）在磨坊宴会厅
印度场景的车辆检测：增强的Yolo- ...
1* Autdr-Hub，Andhra University，Visakhapatnam，AP，印度。2 Inder Technology，Anits，Anits，印度Visakhapatnam。 *通讯作者。 电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。 车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。 车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。 它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。 具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。 文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。 所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。 为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。 实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。 关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度2 Inder Technology，Anits，Anits，印度Visakhapatnam。*通讯作者。电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。 车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。 车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。 它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。 具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。 文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。 所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。 为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。 实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。 关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度
人工智能辅助夜视技术模拟
摘要——提出了一种新的自然色彩映射方法，将目标图像的渲染图像输出与庞大的参考图像数据库进行匹配。已经在使用的方法最终会产生假色。如果目标图像的“全局”颜色统计数据与实际夜视场景的统计数据差别太大，就会导致视觉不自然。在当今情况下，美国军方使用最先进的夜视系统，该系统结合了图像增强、可见图像和热图像。然后通过“图像超分辨率”用深度卷积网络处理融合数据。然后使用 YOLO 算法识别视觉中的主体（即背景、前景和物体），这有助于 AI 根据参考图像数据库识别和匹配颜色。由于系统 AI 结合了庞大的数据库学习，因此夜视图像中目标场景的预测配色方案匹配的概率很高。有许多可用的颜色映射方法，但本研究论文使用的是直方图匹配。