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糖尿病性视网膜病的特征分割，而无需使用计算机视觉模型yolov8和yolov9
摘要：计算机视觉是医学图像分析中的强大工具，支持对眼部疾病的早期检测和分类。糖尿病性视网膜病（DR）是继发于糖尿病的严重眼科疾病，伴随着危险性疾病的几个早期迹象，例如微型神经疗法（MAS），出血（Hemos）和渗出液（EXS），这些症状已被广泛研究并靶向由计算机视觉模型检测的对象。在这项工作中，我们测试了最先进的Yolov8和Yolov9 Architectures DR Feldus功能分割的表演，而无需编码经验或编程背景。我们从公共Messidor数据库中获取了一百个DR图像，并手动标记并准备了它们以进行像素分割，并测试了不同模型变体的检测能力。我们通过数据增强增加了训练样本的多样性，包括平铺，翻转和旋转眼底图像。在检测诸如MA，Hemo和ex之类的DR病变时，提出的方法达到了可接受的平均平均精度（MAP），以及眼睛后极的标志，例如视盘。我们将我们的结果与涉及不同神经网络的文献中的相关作品进行了比较。我们的结果是有希望的，但尚未准备好进入临床实践。必须进行准确的病变检测，以确保早期和正确的诊断。未来的工作将进一步研究病变检测，尤其是MA分割，并通过改进的提取技术，图像预处理和标准化数据集进行研究。
![arxiv：2408.16219v1 [cs.cv] 2024年8月29日](/simg/0/0502b021f1893f24939ba12f4be822eae58da4bd.webp)
arxiv：2408.16219v1 [cs.cv] 2024年8月29日
在过去的几年中，Yolo系列模型已成为对象检测领域中的主要方法之一。许多研究通过修改其体系结构，提高数据质量并开发新的损失功能来提出这些基线模型。但是，当前模型仍然在处理特征图中表现出缺陷，例如俯瞰跨尺度特征的融合以及缺乏动态功能调整功能的静态融合方法。为了解决这些问题，本文介绍了E ffi cient细粒度的多尺度动态选择模块（FMDS模块），该模块采用了更具EFF的动态功能选择和融合方法，可在细粒的多尺度特征图中进行，从而显着增强了中小型，中等，中等和大型环境的检测精度。此外，本文提出了一个自适应门控的多分支焦点融合模块（AGMF模块），该模块利用多个平行分支执行由封闭式单位分支，FMDS模块分支和三重线分支进行互补的融合。这种方法进一步增强了特征融合的全面，多样性和完整性。本文将FMDS模块AGMF模块集成到Yolov9中，以开发一种名为FA-Yolo的新型对象检测模型。广泛的实验结果表明，在相同的实验条件下，FA-YOLO在Pascal VOC 2007数据集上达到了66.1％的平均平均精度（MAP），比Yolov9的65.1％提高了1.0％。此外，与Yolov9的42.1％，51.5％和69.9％相比，小型，中和大型目标的FA-YOLO的检测准确性分别为44.1％，54.6％和70.8％。
使用Yolo
针对传统的车牌识别方法精确和速度的缺陷所带来的挑战，已经引入了一种新颖的端到端深度学习模型。该模型在实际情况下采用Yolo-NAS的准确检测和识别。采用Yolo-NAS模型，我们的车牌识别方法涉及对各种数据集的全面培训，涵盖小规模，中和大尺度，以实现最佳的准确性。Yolo-Nas引入了一种创新的量化基本块，从而减轻了早期Yolo模型的关键限制。通过结合高级训练方法和训练后量化技术，进一步提高了性能。结合使用，Yolov8将车辆分类为特定类型，例如汽车或自行车。该排序算法为车辆分配了不同的身份号码，从而促进了无缝连接的相应检测到的车牌。此关联数据系统地存储在CSV文件中以供参考。为了可视化，EasyORC将部署以识别车牌上的字母数字字符。此识别输出在视觉上表示为已确定车辆上方的盒子。利用Yolo-NAS进行车牌检测，不仅可以确保卓越的准确性，而且还通过量化支持和战略准确的胶粘度权衡来优化性能，从而有助于更加精致，更有效的识别系统。我们为Yolo-NAS（小）模型获得的准确性为90.2％。使用Yolo-NAS进行车牌检测，我们能够开发一种将高速与精度相结合的模型。
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又称试图利用Yolo承诺的揭露功能，但没有收到任何响应。卡森（Carson）认真地搜索了互联网，以揭露给他骚扰消息的人，但没有成功。卡森的父母去世后继续努力，在他去世后大约两周后，首先在其客户支持页面上使用Yolo的“联系我们”表格。没有答案。大约三个月后，他的母亲克里斯汀·新娘（Kristin Bride）发了另一条消息，这次是给尤洛（Yolo）的执法电子邮件，详细介绍了卡森（Carson）发生了什么以及他去世前几天收到的信息。电子邮件被反弹为无法交付，因为电子邮件地址无效。她向客户服务电子邮件发送了同样的内容，并收到了自动响应，承诺一个永远不会出现的答案。大约三个月后，克里斯汀（Kristin）与一位专业朋友联系，他在专业网络网站LinkedIn上与Yolo的首席执行官联系，没有成功。她还再次与Yolo的执法电子邮件联系，结果与以前相同。
yolov1到Yolov10：最快，最准确的实时对象检测系统
对象检测是一项基本的计算机视觉任务，可以支持各种下游任务。例如，它可用于协助实例细分，多对象跟踪，行为分析和识别，面部识别等。因此，在过去的几十年中，它一直是一个受欢迎的研究主题。近年来，由于移动设备的流行，在边缘上执行实时对象检测的能力已成为各种现实世界应用程序的必要组件。属于此类应用程序的任务包括自动驾驶，工业机器人，身份认证，智能医疗保健，视觉监视等。在许多实时对象检测算法中，Yolo（您只看一次）系列（从V1到V10）[1] - [10]近年来开发的是特别出色的。它在计算机视觉领域已经极大地影响了各种研究。本文将回顾Yolo的技术家族及其对当代实时计算机视觉系统发展的影响。通过在对象检测领域成功实现分裂的第一个基于深度学习的方法是R- CNN [11]。r-CNN是一种两阶段的对象检测方法，将对象检测过程分为两个阶段：对象提案生成和对象提案分类。R-CNN的作用是首先使用选择性搜索[12]，该搜索通常在图像处理中使用，以提取建议。在此阶段，CNN仅用作提取建议特征的特征提取器。至于识别部分，使用SVM [13]。随后的快速R-CNN的开发[14]
nörodejeneratİfHastaliklara bi所以
前言在神经退行性疾病的生物学机制，诊断和治疗策略方面存在重要差距，受到世界各地数百万人的影响，并且该领域的研究正在迅速持续。研究这些误差基本科学领域的分子和遗传基础设施；启发解剖学，组织学，生化，免疫学和病理生理特性对于发展诊断和治疗策略至关重要。的“神经退行性疾病的生物学方法”'我们的书将从其他窗口中提供一个在健康科学领域工作或工作的窗口。我们要感谢伊卡德出版社（Iksad Publishing House）和他的团队的尊敬的作家和团队对出版《生物学临近神经培养疾病的生物学方法》的贡献，其中包括与书籍中文本著作相关的所有学术和法律责任的14章。
工业环境下用于龙虾部位检测的主动 YOLO
工业 4.0 通过人工智能、物联网 (IoT)、云计算、信息物理系统 (CPS) 和认知计算彻底改变了制造业，创造了“智能”环境，互联的机器可以自主优化生产。这种转变显著提高了生产力和性能。然而，工业 5.0 进一步发展，强调人与机器人之间的协作，利用人类的创造力和先进的机械。它旨在提高效率并实现大规模个性化，产品可根据个人需求量身定制。工业 5.0 的核心价值是以人为本，机器处理重复性任务，人类专注于认知和批判性思维任务 [2]。一方面，根据 [3]，支持以人为本的制造业人工智能的关键技术包括 i) 主动学习 (AL)：人工智能系统不断从人类反馈中学习，增强人机协同作用；ii) 可解释人工智能 (XAI)：确保人工智能决策透明易懂，促进信任和协作；iii) 模拟现实：使用虚拟环境模拟真实场景进行训练和决策； iv) 对话界面：实现人机之间的自然语言交互，提高可用性；v) 安全性：数字化增加了攻击面，因此需要确保数据和系统的安全。另一方面，在这种转变中，物体检测 (OD) 发挥着至关重要的作用 [4]，它应用于不同的系统，例如质量控制的缺陷检测、协作机器人 (cobots)、用于码垛和自动拾取和放置系统的机械臂以及视频监控系统。此外，值得一提的是，这些系统的最新发展是基于 YOLO 检测器，以实现精度和推理速度效率的平衡 [5]。
Yolov9：使用可编程梯度信息学习要学习的内容
摘要。今天的深度学习方法着重于如何设计目标函数以使预测尽可能接近目标。同时，必须设计适当的神经网络体系结构。现有方法忽略一个事实，即当输入数据逐层特征转换时，会丢失大量信息。本文深入研究了信息瓶颈和可逆功能的重要问题。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深网所需的各种更改以实现多个目标。PGI可以为目标任务提供完整的输入信息来计算目标函数，以便可以获取可靠的梯度信息以更新网络参数。此外，设计了轻巧的网络体系结构 - 一般有效的层聚合网络（GELAN）。Gelan确认PGI在轻量级模型上取得了卓越的成绩。我们在MS可可对象检测数据集上验证了所提出的Gelan和PGI。结果表明，与基于深度卷积开发的状态方法相比，Gelan仅使用常规召集操作员来实现更好的参数利用。PGI可用于从轻量级到大型的各种型号。它可用于获取完整的信息，因此，与使用大型数据集进行预训练的最新模型可以实现训练范围的模型，比较结果如图1。源代码在https://github.com/wongkinyiu/yolov9上发布。
引用：Wenzhong Yang和Zhifeng Lu，使用改良的Yolov8s改进了棉田中的杂草检测
在输出图像中分别k Depthise（I，J，K）和k点（i，j，k）代表可分开的卷积的操作。
YOLO用于射频信号分类
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