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World File Search SystemYOLOv8
人造视觉 - Yolov8算法...
Coimbatore，泰米尔纳德邦，印度摘要：失明是一种残疾或无法看见的形式。缺乏视力仅是一个需要视线的人进行的活动，这只是一个劣势。盲人可能仅由于无法进入的基础设施和社会挑战而面临麻烦。在地方周围浏览并使用行人访问标志是盲人的最大挑战之一，尤其是视力为零的人。对于一个受到身体挑战的人来说，获得独立性可能最有价值的资产和视觉障碍的人可以在设计有必要适应的环境中过着独立的生活。本文使用Yolo（您只看一次）的实时对象检测系统，基于深度学习算法，以帮助视觉受损的人在日常生活中。cobotic眼镜是专为视障个体设计的剪边产品。使用Yolo算法无缝集成面部运动识别，对象识别和文本检测功能。Yolo使用卷积神经网络（CNN）和单个正向传播通过神经网络进行实时的对象检测。在此提议的系统中，Yolov8是一种在上下文（可可）数据集中对公共对象训练的实时对象检测算法，用于识别在对象识别中产生高准确性的人面前存在的对象。系统通过合成的语音传递输出，从而增强视觉感知。索引术语 - 视觉障碍，对象检测，Yolov8，文本，语音，CNN面部运动识别模块促进了改善的社会互动，而对象识别会提高环境意识。此集成解决方案结合了边缘处理和基于云的分析，以实时处理和计算效率。cobotic奇观使视觉障碍的个体能够提供最先进的智能眼镜系统，从而增强视觉感知，促进独立性并改善其整体生活质量。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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 -
基于数据增强的 YOLOv8 用于 MRI 脑肿瘤...
摘要。目的：本研究旨在使用 YOLOv8 架构和数据增强技术来检测脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体脑瘤。方法：本研究采用 YOLOv8 架构和数据增强技术来检测脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体脑瘤。该研究收集了一组 T1 加权对比增强图像。该数据集用于训练、验证和测试。应用预处理和增强来增强训练数据。结果：应用数据增强技术后，所有肿瘤类型的表现都显着改善。与增强前的结果相比，脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤的准确率、召回率和 mAP50 得分都有所提高。研究结果强调了该方法在增强模型在 MRI 扫描中准确检测脑肿瘤的能力方面的有效性。有增强和无增强的研究都遵循类似的程序：首先进行数据收集，然后进行预处理，然后进行或不进行增强。随后，将收集到的数据分成训练和验证子集，用YOLOv8架构进行训练。最后，通过测试评估模型的性能，以评估其在检测脑肿瘤方面的有效性。 新颖性：这项研究的新颖性在于YOLOv8架构和用于MRI脑肿瘤检测的数据增强技术。该研究通过展示基于深度学习的方法在自动化检测过程和提高模型性能方面的有效性，为现有知识做出了贡献。通过将YOLOv8与数据增强相结合，提出的方法提高了模型的准确性和效率。研究结果强调了这种方法在促进早期诊断和治疗计划方面的潜力，从而在脑肿瘤检测的背景下改善患者护理。 关键词：深度学习、物体检测、脑肿瘤、YOLOv8、数据增强 收到日期：2023年7月/修订日期：2023年7月/接受日期：2023年8月 本作品根据知识共享署名4.0国际许可协议进行许可。