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cib-se-yolov8
摘要 - 安全设备是确保在施工地点安全的关键组成部分，头盔对于减少伤害和死亡尤为重要。传统方法，例如负责人和项目经理的手动检查，效率低下且劳动力密集，通常无法防止与缺乏安全装备有关的事件。为了解决这个问题，利用实时检测技术，特别是Yolo，已经开发了一种新的方法来利用计算机视觉和深度学习。本研究利用公开可用的SHEL5K数据集用于头盔检测任务。所提出的CIB-SE-YOLOV8模型通过结合了注意机制并用C2FCIB块替换某些C2F块来建立在Yolov8n上。与Yolov8n相比，我们的模型获得了88.4％的MAP50，占3.2％的提高。它还表明精度增加了0.5％，召回率增加了3.9％，从而显着提高了头盔检测性能。此外，与Yolov8n的300万参数和8.1 GFLOPS相比，具有268万参数和7.6 GFLOPS的拟议模型在实时检测任务方面具有更高的效率，从而使其成为改善施工现场安全的更有效解决方案。
撤稿说明：使用 YOLOv3 和深度学习进行计算机辅助脑肿瘤检测和分类
出版商已与主编达成协议，撤回了这篇文章。这篇文章是作为客座编辑期刊的一部分提交的。出版商的调查发现，包括这篇文章在内的多篇文章存在一些问题，包括但不限于编辑处理和同行评审过程受损、引用不恰当或不相关，或者不在期刊或客座编辑期刊的范围内。根据调查结果，
Yolocs：基于特征空间固化的密集通道压缩的对象检测
在这项研究中，我们在特征纯化和逐渐反向传播过程中检查了通道特征与卷积内核之间的关联，重点是网络内的向前和向后传播。因此，我们提出了一种称为特征空间固化的称为密集的Channel压缩的方法。利用了该方法的中心概念，我们引入了两个用于主链和头部网络的创新模块：特征空间固化结构（DF）的密集通道压缩和不对称的多级压缩解耦头（ADH）。集成到Yolov5模型中时，这两个模块表现出了出色的性能，从而导致修改的模型称为Yolocs。在MSCOCO数据集，大型，中和小型Yolocs模型上评估的AP分别为50.1％，47.6％和42.5％。保持推理速度与
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。
用Yolov9的在线多对象跟踪和通过光流优化的DeepSort
To ensure reliable environmental perception in the realm of autonomous driving, precise and robust multi- object tracking proves imperative.This study proposes an innovative approach to multi-object tracking by combining YOLOv9's sophisticated detection capabilities with an enhanced DeepSORT tracking algorithm, enriched through the integration of optical flow.In the proposed method, the YOLOv9 detector acutely identifies objects in input images, and these detected entities are subsequently transmitted to the optimized DeepSORT tracking algorithm.The principal contribution of this study lies in improving the Kalman filter measurement model within DeepSORT by incorporating robust local optical flow, thus adding a velocity dimension to the filter's update vector.这种新颖的方法可显着提高遮挡，快速运动和外观变化的追踪弹性。Evaluations on MOT17 and KITTI show substantial improvement gains of 2.42%, 2.85%, and 1.84% for HOTA, MOTA, and IDF1, respectively, on MOT17, and 1.94% in MOTA and 2.09% in HOTA on KITTI.The proposed method particularly excels in managing scenarios involving dense traffic and light variations, which are recurrent problems in dynamic urban environments.This enhanced performance positions the proposed solution as an essential component of future perception architectures for autonomous vehicles, promising safer and more efficient navigation in the complex real world.
使用Yolov8算法的交通拥堵检测与...
根据中央Java统计局的数据，社区发展和增长有关2021年中部爪哇省车辆数量的数据是20 320 743。社会增长的增长导致了车辆密度，这在城市地区是一个严重的问题。这项研究使用Yolov8算法开发了一种拥塞检测系统，以分析CCTV素材的交通密度。自动检测交通拥堵是城市运输管理中的一个关键挑战。Yolov8是一种快速准确的对象检测算法，用于识别车辆并在高速公路各个区域计数数量。然后处理此信息以评估道路拥堵条件，目的是检测拥塞。在两个道路方案和交通状况上测试了获得的数据，以评估系统的性能。结果表明，在训练测试中，Yolov8的准确性在96％时显示出很高，但是在几种不同的样本测试中，检测准确率在所有测试的框架样品中均显示59.2％。使用Yolov8的使用可以通过有效的计算资源实时检测，从而使其成为大规模部署的潜在解决方案。本研究表明，将高级对象检测算法（例如Yolov8）与CCTV数据合并可以为大城市的交通管理提供有效的解决方案。预计该系统将改善对拥塞的反应，帮助控制交通，并减少城市地区拥塞的负面影响。
yolov8加权盒子融合
这项研究调查了通过将加权盒融合（WBF）整合在KERAS CV框架中，从而提高了Yolov8对象检测性能的潜力。Yolov8由于其速度，准确性和现实世界中的良好声誉而被选择。KERAS CV：简化WBF实施这项工作的关键方面涉及利用KERAS CV库。这个用户友好的框架有助于开发自定义的WBF层，无缝集成到Yolov8架构中。该创新层通过基于置信度得分策略性地组合边界框，在完善对象检测结果中起着至关重要的作用。Python：开发基础Python是该项目的主要编程语言。其广泛的计算机视觉库生态系统为数据操作和模型开发提供了重要的工具。开发和评估过程是在配备GPU的工作站上进行的。此设置确保了有效的处理和实验。但是，该方法可以适应利用基于云的资源来用于大规模培训和部署方案。评估WBF严格评估WBF整合有效性的影响，采用了全面的评估策略。这种策略涉及利用可可公开可用数据集的组合，并可能由针对特定对象的感兴趣类别定制的自定义数据集补充。标准对象检测指标（例如平均平均精度（MAP））用于量化模型的性能。评估的关键方面涉及将WBF增强的Yolov8模型与没有WBF的基线Yolov8模型进行比较。
使用 YOLOv10 进行脑肿瘤检测和分类...
洛克奈特戈皮纳特吉蒙德工程教育与研究学院 (LOGMIEER)，纳西克，印度 摘要：先进的医学成像技术与人工智能 (AI) 的结合极大地提高了脑肿瘤的早期发现和诊断。本文介绍了一种使用 YOLOv10（You Only Look Once）模型进行脑肿瘤检测和分类的新型系统，该系统通过由大型语言模型 (LLM) 驱动的 AI 聊天机器人进行增强。利用 YOLOv10 的实时物体检测功能，该系统可以准确地将 MRI 图像中的脑肿瘤分为四类：神经胶质瘤、脑膜瘤、垂体和无肿瘤。这种基于深度学习的方法可以确保快速准确地分析复杂的医学图像。此外，还集成了一个 AI 聊天机器人，为患者和医疗专业人员提供无缝交互和信息检索。利用 LLM，聊天机器人提供高级对话能力，根据检测到的肿瘤特征提供有关肿瘤类型、潜在治疗方法和进一步医疗建议的详细解释。这种双系统方法旨在提高诊断准确性，同时提供实时、可访问的支持，最终改善医务人员的决策并改善患者的治疗效果。所提出的系统体现了尖端人工智能技术与医疗诊断之间的协同作用，展示了彻底改变患者护理的潜力。关键词：YOLOv1o、法学硕士、聊天机器人、脑肿瘤、松果
使用Yolov8
摘要 - 本文旨在探索3D视觉技术在后勤过程自动化中的应用，并在工业环境中使用深度学习进行对象识别和操纵。这项工作开发了一个3D视觉系统，该系统采用对象和键盘检测模型，该模型训练有Roboflow和Yolov8等工具（您只看一次版本8）。该方法包括数据收集和注释，深度学习模型的开发以及对获得结果的分析。模型在块和关键点识别中表现出很高的精度和回忆，由于注释的可变性，关键点模型的精度略有降低。整合模型提出了计算挑战，但合并的方法被证明在精确检测中有效。限制包括对资源优化和注释过程改进的需求。此外，获得的准确性是由于对象检测系统经过大量数据训练以提供高精度的事实。根据平均精度（地图）和恢复的度量进行训练和评估该模型，获得98.3％的地图，精度为96.4％，召回95.6％。关键字：3D视觉；物流自动化； roboflow;对象检测；关键点； Yolov8。
现实主义中的现实主义：使用Yolov8和Deit
在医学领域，由于患者人群中肿瘤的稀有性，对图像的可靠检测和分类仍然是巨大的挑战。在异常情况下检测肿瘤病例的能力对于确保及时干预和改善患者预后至关重要。这项研究通过利用深度学习（DL）技术来检测和分类具有挑战性的情况下的脑肿瘤来解决这一挑战。本研究采用深度学习（DL）技术来应对这一挑战，利用来自国家脑图实验室（NBML）的数据集，其中包括约81例患者，其中包括30例患者，其中包括30例肿瘤病例和51例正常情况。我们的方法包括两个阶段：检测和分类。在第一阶段，广泛的数据预处理模拟现实世界的条件，调整数据集以反映每种1例肿瘤病例的9例正常情况的异常分布。接下来，对Yolov8n模型进行了微调以检测肿瘤区域。为了评估该模型在患者水平上的表现，我们引入了患者对患者（PTP）度量，该指标评估了在整个人群中识别肿瘤病例的能力，而不是测量单个切片的性能。这种方法提供了模型可靠性更临床相关的评估。该模型的F1得分为0.98，PTP-F1得分为1.0，正确分类了测试人群中的所有患者。在分类阶段，数据有效的图像变压器（DEIT）用于从RESNET152教师模型中提取视觉变压器（VIT）模型。DEIT被选为其在小数据集上有效训练的能力。蒸馏分类器在20个时期后达到0.92，而RESNET152模型达到0.97，尽管计算成本较高，但达到了0.97。这项研究表明，在具有挑战性的情况下对脑肿瘤的可靠检测和分类方面有了显着的进步，从而提供了实用应用的潜力。