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YOLO11检测结果中的类别过滤技巧：讲解如何只检测指定类别，提升推理效率
🎬 Clf丶忆笙：个人主页 🔥 个人专栏：《YOLOv11全栈指南：从零基础到工业实战》 ⛺️ 努力不一定成功，但不努力一定不成功！ 文章目录 一、YOL...
标签：目标检测
小论文/大论文必备| YOLO多模态热力图可视化| 引入多种热力图可视化GradCAMPlusPlus, GradCAM, XGradCAM, EigenCAM, HiResCAM等方法，助力论文加分
一、介绍增加热力图的可视化解释 YOLO多模态融合检测模型中加入热力图（Heatmap）可视化，无论是在小论文、还是大论文（如毕业论文或科研论文）中，都是一个...
信而有征——模型评估、验证与可信部署的完整体系
“一个未经验证的模型，无论多么精巧，都只是空中楼阁。 真正的智能，不在于预测本身，而在于对预测不确定性的...
【IEEE能源方向会议】第二届能源系统与电气工程国际学术会议（ESEE 2026)
第二届能源系统与电气工程国际学术会议（ESEE 2026) 2026 2nd International Conference on Energ...
改进的基于Yolov8的目标检测与单目测距 相对速度估计 yolo速度测量 pyqt界面yolo添加注意力机制
当设计一个结合了 YOLOv8 目标检测、单目测距与速度测量以及 PyQt 界面的毕业设计时，需要考虑以下几个方面的具体细节： 计...
CVPR 2026 Oral实测｜YOLO-DRONE：无人机低空巡检的“性能天花板”，小目标召回率狂升39%（清华团队力作，电力部署实操全解析）
前言：作为长期深耕无人机计算机视觉落地的算法工程师，我始终认为，无人机低空巡检场景的核心痛点，从来不是“模型精度多高”，而是“能否适配复杂飞行工况下的实战需求”...
无人机多模态航拍马铃薯目标检测数据集 红外目标检测无人机土豆航拍巡检数据集第10471期
马铃薯作物胁迫航空数据集 马铃薯作物航空数据集，专为深度学习领域的作物胁迫检测任务设计，提供高质量标注数据支持模型训练与研究。 往期...
YOLO26涨点改进 | 独家创新,特殊场景检测篇 | TGRS 2025 | 引入FAENet特征自适应增强网络，专注于恶劣天气条件下的目标检测（低光场景、雾天场景、雨雪场景、复杂环境等）即插即用
一、本文介绍 🔥本文给大家介绍利用 FAENet 特征自适应增强网络 改进 YOLO26网络模型，专注于恶劣天气条件下的目标检测，可以在特征提取初期对退化环境...
YOLOv13全面解析与安卓平台NCNN部署实战：超图视觉重塑实时目标检测的精度与效率边界
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 一、前言二、YOLOv13的核心创新1. ...
YOLO26改进 | 自研篇 | 融合FSConv频率-空间卷积模块 | 空域捕结构+频域提升细节，深层特征明显增强！
0. 前言 本文介绍2025 TGRS最新提出的频率-空间卷积（frequency–spatial convolution，FSConv），并集成到ultra...
