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World File Search SystemYOLOv8
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。
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
基于RFACONV和TRIPLET的注意自主驾驶图像检测的优化
Yolov8由于其高速目标检测，精确的识别和定位以及多个平台的多功能兼容性，在自主驾驶领域中起着至关重要的作用。通过实时处理视频流或图像，yolov8迅速准确地确定了诸如车辆和行人在公路上的障碍，为自主驾驶系统提供了必要的视觉数据。此外，Yolov8支持各种任务，包括实例细分，图像分类和态度估计，从而为自主驾驶提供了全面的视觉感知，最终提高了驾驶安全性和效率。认识到对象检测在自主驾驶场景中的重要性以及现有方法所面临的挑战，本文提出了一种整体方法来增强Yolov8模型。该研究引入了两个关键修改：C2F_RFACONV模块和三重态注意机制。首先，在方法论部分中详细阐述了所提出的修改。C2F_RFACONV模块替换了原始模块以提高特征提取效率，而三重态注意机制则增强了功能焦点。随后，实验过程描述了培训和评估过程，涵盖了培训原始的Yolov8，整合了修改的模块以及使用指标和PR曲线评估性能改进。结果证明了修饰的功效，改进的Yolov8模型表现出显着的性能提高，包括增加的MAP值和PR曲线的改善。最后，“分析”部分阐明了结果并将其归因于引入的模块。C2F_RFACONV提高了特征提取效率，而三重态注意力提高了功能焦点，以增强目标检测。C2F_RFACONV提高了特征提取效率，而三重态注意力提高了功能焦点，以增强目标检测。
“智能”供应链的兴起：AI和自动化如何革新物流基于Yolov8的多级交通标志检测方法
认识到交通标志是自动驾驶汽车的至关重要的任务，以提高道路安全性。在这项研究中，我们建议一本小说您只能看一次版本8（Yolov8）模型来识别交通标志。该模型已在Kaggle数据集上进行了培训，该数据集包含不同环境下的多个流量标志。Yolov8模型的准确性为80.64％，测试数据的召回率为65.67％。这些指标强调了该模型识别流量标志的能力。值得注意的是，Yolov8对早期版本进行了一些显着改进，例如在困难情况下增强的检测和增强的小规模标志识别。本文还探讨了整个模型训练阶段产生的困难，并提供了可行的解决方案，这些解决方案用于克服这些困难，从而提高了模型的性能。令人鼓舞的结果表明，实施基于YOLOV8的策略在实际交通管理系统中的生存能力，这是建立更复杂和可靠的交通信号识别技术的积极进步。
基于对象检测性能评估的YOLO变体的比较分析
摘要。本研究的重点是分析和探索您只看一次（YOLO）算法。具体来说，本文分析了对象检测中三个版本（Yolov1，Yolov5和Yolov8）的演变和性能。研究开始于详细介绍对象检测的基本概念以及该领域常用的数据集。然后，它深入研究了与每个Yolo版本相关的特定体系结构和实验结果。分析表明，尽管Yolov8引入了高级功能和改进，但诸如Yolov5之类的早期版本在某些条件下可能会提供卓越的稳定性和性能，尤其是在特定任务（例如汽车检测）中。讨论强调了批处理大小等因素对模型性能的重要影响，这表明对这些参数进行微调可以优化特定应用的算法。该研究得出的结论是，Yolo发展的未来在于探索和完善不同的变体，尤其是Yolov8的变体，以更好地满足各种要求。通过专注于五个不同的Yolov8变体，该研究旨在增强Yolo框架在各种物体检测挑战中的适应性和有效性，从而对这项技术的持续发展产生宝贵的见解。
对双重疼痛的调查
nuri.dudak@amasya.edu.tr摘要车辆是重要的发明，可以极大地改善人类生活的各个方面，并在几乎每个领域找到使用。一旦将工具引入了人类的存在，它们就可以节省时间，并且是复杂或无法通过人类权力来完成的任务。可以在诸如车辆分类和逃脱驾驶员的跟踪之类的情况下使用。在品牌和模型的帮助下跟踪车辆将为交通官提供独特的信息。此外，可以将不同尺寸和功能功能的车辆引向不同的车道。本研究研究了基于Yolov8（您只看一次版本8）的使用，并评估其对车辆品牌和模型分类的性能。yolov8在对象检测领域被称为一种有效方法，在本研究中用于对车辆的品牌和模型进行分类。在分类中，达到了94.3％的分类精度。关键字：车辆构成和模型识别，深度学习，Yolov8，分类
参考矢量处理
乳腺癌是全球健康的主要关注点之一，其管理始于早期诊断。本文使用深度学习Yolo算法介绍了高级机器学习方法（您只看一次）。Yolov8是Yolo深度学习算法的确定版本。乳腺癌检测Yolov8模型基于超声图像。在给定的情况下，深度学习技术的结尾是为了提供高精度，速度和性能。本文介绍了使用超声成像实时乳腺癌检测深度学习算法的应用。相比，该模型比RESNET50和VGG16都代表更高的准确性和回忆，从而代表了其整合到临床环境中的良好潜力。我们的模型显示出93％的准确性和92％的召回结果，分别超过了RESNET50和VGG16的结果6％和10％。最后，我们描述了该系统的集成将如何在实时基于Web的界面上在临床层面上实施，结束了我们的工作，并在临床水平上展示了未来的工作，这项研究如何成为早期发现乳腺癌的进步的来源。
自动驾驶汽车中实时对象检测的深度学习
近年来，自动驾驶汽车的发展迅速发展，这是由于人工智能和深度学习的进步所推动。这些技术正在彻底改变车辆如何感知和与周围环境相互作用，从而为更安全，更有效的运输系统奠定了基础。自动驾驶汽车依靠传感器，相机和计算模型的复杂相互作用来实时解释其环境。在这些组件中，对象检测起着关键作用，充当车辆的“眼睛”，以识别和应对障碍，交通状况和道路信号。这些系统的安全性和效率的关键组成部分是实时对象检测，它可以准确地识别和定位必需物体，例如行人，车辆，车辆，车辆，交通范围，以及动态驾驶的环境，以及动态的环境，以及一个动态驾驶。但是，挑战在于在高度动态和不可预测的道路条件下达到速度和准确性。传统的计算机视觉技术通常很难满足实时处理的需求，从而导致延迟或错过的检测，这可能会危及乘客安全性。这项研究通过引入基于Yolov8的深度学习模型来解决这些问题，专门针对对象检测的速度和准确性进行了优化。Yolov8代表“您只看一次”（Yolo）系列的下一代，该系列以其效率和实时性能而闻名。在各种城市和农村场景中进行的广泛模拟表明，Yolov8的表现优于Alexnet，Densenet，Vggnet，Igcnet和Resnet等建筑。具体来说，它的精度为81.98％（至少比其他模型高1.94％），同时还显示了更快的处理时间。这项研究强调了YOLOV8提供的检测效率和可靠性的实质性提高，增强了其适合于增强自动驾驶汽车系统安全性和可靠性的可靠性。通过解决实时对象检测中的关键挑战，这项研究促进了使自动驾驶汽车成为更安全，更实用的替代方案的更广泛目标。
无人机的实时对象检测和跟踪...- ijarcce
摘要：无人机新闻自主系统的发展代表了现代媒体报道中的一个重大飞跃。它旨在通过使用Yolov8算法整合实时对象检测和跟踪功能来彻底改变新闻实践。的主要目标是创建一个可靠且用户友好的系统，使无人机能够自主捕获行动中的记者的镜头，消除了对新闻业无人机操作的手动驾驶和提高效率和安全性的需求。将YOLOV8算法的效率和安全性范围捕获，从而自动识别和跟踪新闻记者的范围，并自动捕获新闻范围。拟议系统的关键特征包括自动飞行控制，用户友好的无人机操作和监控的接口以及强大的安全措施，以最大程度地减少事故和错误的风险。通过简化无人机试验的技术方面，记者可以将精力集中在内容创造上，从而导致更高的质量和更相关的新闻业范围。总而言之，使用YOLO算法将实时对象检测和与无人机进行跟踪的整合代表了自动无人机新闻业中的一个重大飞跃，使记者有能力有效，安全地捕捉引人注目的镜头，同时为全球受众的讲故事体验丰富。关键字：自主，系统，无人机新闻，实时对象检测，跟踪功能，yolov8算法。
利用人工智能增强脑肿瘤诊断
本研究探索了人工智能 (AI) 在增强脑肿瘤诊断方面的潜力，具体是通过对两种先进的深度学习 (DL) 模型 ResNet50 和 YOLOv8 进行比较分析，这两种模型用于检测和分类 MRI 图像中的脑肿瘤。鉴于脑肿瘤的复杂性和多样性，该研究解决了医学领域对快速准确诊断工具的迫切需求。这项研究的动机是人工智能可以为医学诊断带来的潜在好处，特别是在速度和准确性方面，这对于有效的患者治疗和结果至关重要。在四种肿瘤类型的 7023 张 MRI 图像数据集上评估了 ResNet50 和 YOLOv8 模型的性能。使用的关键指标是准确度、精确度、召回率、特异性、F1 分数和处理时间，以确定哪种模型在检测和分类脑肿瘤方面表现更好。研究结果表明，尽管两种模型都表现出高性能，但 YOLOv8 在大多数指标上都超越了 ResNet50，尤其是在速度方面表现出优势。研究结果凸显了先进的深度学习模型在医学图像分析中的有效性，为脑肿瘤诊断带来了重大进步。通过对两种常用的深度学习模型进行全面的比较分析，结合当前将人工智能融入实际医疗应用的方法，并强调其潜在用途，这项研究推动了医学人工智能领域的发展，为部署未来人工智能诊断工具所需的知识提供了深刻见解。