XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemYOLOv8
基于改进的yolov8
Methods: This paper aims at the problem of target detection of Yunnan Xiaomila under complex background environment, in order to reduce the impact caused by the small color gradient changes between xiaomila and background and the unclear feature information, an improved PAE-YOLO model is proposed, which combines the EMA attention mechanism and DCNv3 deformable convolution is integrated into the YOLOv8 model, which improves the model ' s feature extraction capability and小米在复杂环境中的推理速度，并实现了轻巧的模型。首先，EMA注意机制与Yolov8网络中的C2F模块结合使用。C2F模块可以很好地从输入图像中提取本地特征，而EMA注意机制可以控制全局关系。两者相互补充，从而增强了模型的表达能力；同时，在骨干网络和头网络中，引入了DCNV3卷积模块，该模块可以根据输入特征映射自适应地调整采样位置，从而有助于针对不同尺度和轻量级网络的目标目标更强的功能捕获功能。它还使用深度摄像头来估计小米的姿势，同时分析和优化不同的遮挡情况。通过消融实验，模型比较实验和态度估计实验验证了所提出的方法的有效性。
使用改进的 YOLOv8 进行脑肿瘤识别
摘要 — 确定脑肿瘤的范围是脑癌治疗中的一项重大挑战。主要困难在于对肿瘤大小的近似检测。磁共振成像 (MRI) 已成为一种重要的诊断工具。然而，从 MRI 扫描中手动检测脑肿瘤的边界是一项劳动密集型任务，需要广泛的专业知识。深度学习和计算机辅助检测技术已导致机器学习在这方面取得了显着进步。在本文中，我们提出了一种改进的 You Only Look Once (YOLOv8) 模型来准确检测 MRI 图像中的肿瘤。所提出的模型用检测头中的实时检测变压器 (RT-DETR) 取代了非最大抑制 (NMS) 算法。NMS 会滤除检测到的肿瘤中的冗余或重叠的边界框，但它们是手工设计和预设的。RT-DETR 删除了手工设计的组件。第二项改进是通过用鬼卷积替换正常卷积块进行的。 Ghost Convolution 降低了计算和内存成本，同时保持了高精度并实现了更快的推理速度，使其成为资源受限环境和实时应用的理想选择。第三项改进是在 YOLOv8 的主干中引入视觉变换器模块来提取情境感知特征。我们在提出的模型中使用了公开的脑肿瘤数据集。所提出的模型比原始 YOLOv8 模型表现更好，也比其他物体检测器（Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLO、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、SSD、RetinaNet、EfficientDet 和 DETR）表现更好。所提出的模型实现了 0.91 mAP（平均精度）@0.5。
比较车辆中的yolov5和yolov8性能...
摘要印度尼西亚道路上的移动车辆数量每年都在增加。因此，出于各种原因，必须验证这些车辆的身份，包括找到被盗的车辆，执行交通法，管理停车场和收集通行费。然而，手动检查这些大量车辆是一项具有挑战性的任务。机动车辆板板检测和识别在智能运输系统中起着至关重要的作用。通常，在机动车上的数字板的检测和识别需要三个主要阶段。基于机器学习的对象检测是一系列可以自动识别并在图像或视频中定位对象的算法的范围。这些模型利用多层处理单元从输入数据中提取复杂的特征，从而提高了对象检测目的的总体效率。Yolo算法是一种流行的对象检测算法，可以使用自定义数据集实时从图像或视频中检测对象。在这项研究中，我们直接比较了Yolov5和Yolov8模型，这些模型接受了平等的训练时期，达到了稳定性，并使用了具有图像大小为640、100时代，Val 200和批次16的超参数。
印度的能源安全方案
班加罗尔。摘要该系统是一种人类检测系统，该系统是为消防操作而设计的，该系统使用最先进的深度学习和计算机视觉技术来处理烟雾真空可见性和结构障碍问题。实时对象检测是由Yolov8在OPENCV中完成的，以及其他技术，用于图像采集和视频增强，例如Clahe和Super-Jolelose。它通过用绿色边界盒环绕着实时视频供稿来检测并突出显示的用户，以促进及时的本地化。该系统的另一个目的是姿势检测，该姿势检测对撒谎，站立或蹲伏的姿势进行了分类，以帮助优先考虑个人。该技术的模块化功能使其可以轻松适应不同的环境，并与无人机安装或固定摄像机等系统兼容。因此，这项技术是强大的，可扩展的，适用于救援任务中的实时应用。引言概述有些情况证明了在火灾紧急情况下的人类检测系统，事实证明这是许多救援行动的救生员。在大多数情况下，甚至训练有素的救援手术人员由于烟雾浓而遭受严重和持久的障碍而遭受严重和持久的损害，因为烟雾浓厚，火灾和无法无法克服的结构性障碍，妨碍了他们能够找到和拯救濒临灭绝的生活的行动。这激发了使用深度学习在火灾期间开发系统检测的系统，该系统使用先进的技术来提高救援任务的效率和准确性[8] [10]。作为救援措施的一部分，该系统检测到火灾受影响地区的人的存在，并使用可见的绿色边界实时强调其位置[2]。这可以帮助救援人员可视化人们应以当地为导向的地区迅速到达。系统使用Yolov8，这是标准的最新实时对象检测框架[2]。嵌入系统中的OPENCV是用于图像处理目的[7]。与其复杂算法集成在一起，整个系统都渴望在极度降低的可见性条件下进行优化[10]。例如，使用视频升级，姿势分析可以说明被检测的人的状况，这使救援人员应如何紧急帮助[9]。基础工作的例子正在收集进一步的发展特征，例如检测面，类 -
优化术中AI：对Yolov8的评估，以实时识别机器人和腹腔镜仪器。
对手术仪器的准确识别对于术中人工智能（AI）系统的发展至关重要。在这项研究中，我们评估了Yolov8模型在识别机器人辅助腹部手术中的机器人和腹腔镜仪器方面的功效。具体来说，我们评估了其检测，分类和分段七种不同类型的手术工具的能力。从四个公共和私人来源编辑了一个多样化的数据集，其中包括代表各种手术环境和工具的7,400帧和17,175个注释。yolov8进行了训练和测试，用于二进制检测的平均平均精度为0.77，多仪器分类的平均精度为0.72。最佳性能。该模型还显示出极好的分割精度，达到0.91的平均骰子得分，平均交点为0.86，单极弯曲的剪刀得出最高的精度。值得注意的是，与腹腔镜工具相比，Yolov8对机器人仪器表现出了出色的识别性能，这可能归因于训练集中机器人仪器的更大表示。此外，该模型的快速推理速度为每帧1.12毫秒，突出了其对实时临床应用的适用性。这些发现证实了Yolov8使用全面的多源数据集对精确有效识别手术工具的潜力。
使用yolov8
摘要：本研究提出了一种开创性的方法，可以增强Yolov8模型在对象检测中的准确性，主要集中于解决各种图像类型中检测对象的局限性，尤其是对于小物体。这项工作的拟议策略结合了上下文注意块（CAB），以有效定位和识别图像中的小物体。此外，提出的工作可提高特征提取能力，而不会增加模型复杂性，从而提高了粗到1（C2F）块的厚度。此外，已经对空间注意力（SA）进行了修改以加速检测性能。增强的Yolov8模型（即Yolov8-CAB）强烈强调通过利用CAB块来利用多尺度特征图和迭代反馈来检测较小的物体的性能，从而优化了对象检测机制。因此，创新设计有助于出色的特征提取，尤其是“弱特征”，上下文信息保存和有效的特征融合。对上下文（可可）数据集中的共同对象进行了严格的测试，以证明提出的技术的功效。这对标准Yolo模型产生了显着改善。yolov8-cab模型达到的平均平均精度为97％的检测率，与常规模型相比增加了1％。本研究强调了我们改进的Yolov8方法检测对象的功能，代表了一个突破，为实时对象检测技术的进步设定了阶段。索引术语 - 人工智能，深度学习，计算机视觉，对象检测。
使用Yolov8型号在五人制录像带中的球和球员检测
摘要近年来人们对体育运动的兴趣和热情显着增加。这使人们越来越重视各种运动的高质量视频录制，以捕获最小的细节。录制和分析在诸如五人制的体育运动中变得极为重要，五人五个复杂而快速的事件。球检测和跟踪以及玩家分析，已经成为许多分析师和研究人员感兴趣的领域。教练依靠视频分析来评估团队的表现并做出明智的决定以取得更好的成绩。此外，教练和体育侦察员可以通过审查过去的比赛来使用此工具为才华横溢的玩家侦察。球检测对于帮助裁判在比赛的关键时刻做出正确的决定至关重要。但是，由于球的不断运动，其形状和外观会随着时间的流逝而变化，并且通常会被玩家所阻挡，因此在整个游戏中跟踪其位置的挑战。本文提出了一种基于深度学习的Yolov8模型，用于在广播五人制视频中检测球和玩家。关键字yolov8，roboflow，球检测，球员检测，五人
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。
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。