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Object Detection Script

这个项目主要是提供一些关于目标检测的代码和改进思路参考.

Project <需要入手请加企鹅1615905974/1069614715,如添加不上可bilibili私聊直发企鹅号码,最好好友请求也设置不需要验证就可以加上>

  1. 基于Ultralytics的yolov8、yolov10改进项目.(69.9¥)

    目前已有的改进方案和更新详细公告
    项目简单介绍,详情请看项目详解.

    1. 提供修改好的代码和每个改进点的配置文件,相当于积木都给大家准备好,大家只需要做实验和搭积木(修改yaml配置文件组合创新点)即可,装好环境即可使用.
    2. 后续的改进方案都会基于这个项目更新进行发布,在群公告进行更新百度云链接.
    3. 购买了本项目的都会赠送yolov5-PAGCP通道剪枝算法代码和相关实验参数命令.
    4. 购买后进YOLOV8V10交流群(代码视频均在群公告),群里可交流代码和论文相关,目前1群已满3000人,现在进的是2群,气氛活跃.
    5. 项目因为(价格问题)不附带一对一私人答疑服务,群里附带答疑服务,平时我有时间都会回复群里部分问题.
    6. 里面配备使用说明(部分改进点使用复杂度高、二次创新、原创的模块都会有对应的视频进行说明)
  2. 基于Ultralytics的yolov11改进项目.(69.9¥)

    目前已有的改进方案和更新详细公告
    项目简单介绍,详情请看项目详解.

    1. 提供修改好的代码和每个改进点的配置文件,相当于积木都给大家准备好,大家只需要做实验和搭积木(修改yaml配置文件组合创新点)即可,装好环境即可使用.
    2. 后续的改进方案都会基于这个项目更新进行发布,在群公告进行更新百度云链接.
    3. 购买了本项目的都会赠送yolov5-PAGCP通道剪枝算法代码和相关实验参数命令.
    4. 购买后进YOLOV11交流群(代码视频均在群公告),群里可交流代码和论文相关,气氛活跃.
    5. 项目因为(价格问题)不附带一对一私人答疑服务,群里附带答疑服务,平时我有时间都会回复群里部分问题.
    6. 里面配备使用说明(部分改进点使用复杂度高、二次创新、原创的模块都会有对应的视频进行说明)
  3. 基于YOLOV5,YOLOV7的(剪枝+知识蒸馏)项目.(129.9¥)项目详解

    1. 模型轻量化,部署必备之一!
    2. 项目里面配套几个剪枝和蒸馏的示例,并且都配有视频讲解,供大家理解如何进行剪枝和蒸馏.
    3. 购买后进YOLOV5V7轻量化交流群(代码视频均在群公告),轻量化问题都可在群交流,因为剪枝蒸馏问题比较困难,所以剪枝蒸馏问题可以群里提问,我都会群里回复相关问题.
  4. 基于Ultralytics的RT-DETR(CVPR2024)改进项目.(89.9¥)

    目前已有的改进方案和更新详细公告
    项目简单介绍,详情请看项目详解.

    1. 提供修改好的代码和每个改进点的配置文件,相当于积木都给大家准备好,大家只需要做实验和搭积木(修改yaml配置文件组合创新点)即可,装好环境即可使用.
    2. 后续的改进方案都会基于这个项目更新进行发布,在群公告进行更新百度云链接.
    3. 购买了RT-DETR项目的都会赠送yolov5-PAGCP通道剪枝算法代码和相关实验参数命令.
    4. 购买后进RT-DETR交流群(代码视频均在群公告),群里可交流代码和论文相关.
    5. 项目因为(价格问题)不附带一对一私人答疑服务,群里附带答疑服务,平时我有时间都会回复群里部分问题.
    6. RT-DETR项目包含多种基准模型改进方案(RT-DETR-R18,RT-DETR-R50,RT-DETR-L,Yolov8-Detr,Yolov5-Detr),具体可点击目前已有的改进方案和更新详细公告看详细.
    7. 里面配备使用说明(部分改进点使用复杂度高、二次创新、原创的模块都会有对应的视频进行说明)
  5. 基于YOLOV8V10V11的剪枝蒸馏项目.
    注意:

    1. 本次项目就直接提供几个文件,到时候会提供教程,自行复制到项目一/二上即可跑,原理上其他版本应该也可以跑,但是开发的时候我是基于项目一/二的(ultralytics版本号:v8.1.9、v8.2.50、v8.3.1)上开发的,附近的版本的话应该也可以跑,但是没办法一一验证,所以需自行考虑!
    2. 里面会提供一个官方纯净版的(ultralytics版本号:8.1.9、8.2.50、8.3.1)的ultralytics以及其对应的剪枝蒸馏代码,以便没有购买项目一/二的同学使用。

    剪枝:项目详解(89.9¥)

    1. 模型轻量化,部署必备之一!
    2. 项目里面配套剪枝示例(示例中是基于项目一/二的改进代码进行剪枝,如没有入手项目一/二是不包含这部分代码的,但对你理解剪枝操作没影响),并且都配有视频讲解,供大家理解如何进行剪枝.
    3. 购买后进YOLOV8V10V11剪枝交流群(代码视频均在群公告),因为剪枝操作有一定的难度,所以剪枝问题可以群里提问,我都会群里回复相关问题.
    4. 支持yolov8中的目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测剪枝、yolov10目标检测剪枝、yolo11(目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测剪枝)。

    蒸馏:项目详解(89.9¥)

    1. 模型轻量化,部署必备之一!
    2. 项目里面配套蒸馏示例(部分示例中是基于项目一/二的改进代码进行蒸馏,如没有入手项目一/二是不包含这部分代码的,但对你理解蒸馏操作没影响),并且都配有视频讲解,供大家理解如何进行蒸馏.
    3. 购买后进YOLOV8V10V11蒸馏交流群(代码视频均在群公告),因为蒸馏操作有一定的难度,所以蒸馏操作问题可以群里提问,我都会群里回复相关问题.
    4. 支持yolov8中的目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测蒸馏、yolov10目标检测蒸馏、yolo11(目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测蒸馏)。
    5. 实例分割、姿态检测、旋转目标检测暂不支持BCKD蒸馏方法.
  6. 基于Ultralytics的RT-DETR(CVPR2024)的剪枝蒸馏项目. 注意:

    1. 基于Ultralytics的RT-DETR的剪枝蒸馏项目是基于项目四上进行开发的,所以入手剪枝蒸馏项目也需要项目四才能使用。

    剪枝:项目详解(89.9¥)(目前还在开发中,预计在2025年一月完工)

    1. 模型轻量化,部署必备之一!
    2. 项目里面配套剪枝示例,并且都配有视频讲解,供大家理解如何进行蒸馏.
    3. 购买后进RTDETR剪枝交流群(代码视频均在群公告),因为剪枝操作有一定的难度,所以剪枝操作问题可以群里提问,我都会群里回复相关问题.

    蒸馏:项目详解(69.9¥)

    1. 模型轻量化,部署必备之一!
    2. 项目里面配套蒸馏示例,并且都配有视频讲解,供大家理解如何进行蒸馏.
    3. 购买后进RTDETR蒸馏交流群(代码视频均在群公告),因为蒸馏操作有一定的难度,所以蒸馏操作问题可以群里提问,我都会群里回复相关问题.
    4. 知识蒸馏整体修改难度大,代表少人使用,物以稀为贵,增加文章的创新度!

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人工智能-工作室长期对外接单,范围主要是:

  1. 目标检测.
  2. 图像分类.
  3. 图像分割.
  4. NLP领域.
  5. 图像超分辨.
  6. 图像去噪.
  7. GAN.
  8. 模型部署.
  9. 模型创新.
  10. 目标跟踪.

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Explanation

  • yolo
    yolo文件夹是针对yolov5,yolov7,yolov8的数据集处理脚本,具体可看readme.md.
    视频教学地址:哔哩哔哩.

  • damo-yolo
    damo-yolo文件夹是针对DAMO-YOLO的数据集处理脚本,具体可看readme.md.
    目前只支持voc转coco.
    视频教学地址:哔哩哔哩.

  • yolo-improve
    yolo-improve文件夹是提供一些关于yolo系列模型改进思路的源码,具体可看readme.md.

  • yolo-gradcam
    yolo-gradcam文件夹是提供一些关于可视化yolo模型的热力图的源码,具体可看readme.md.

  • cv-attention
    cv-attention文件夹是关于CV的一些经典注意力机制,具体可看readme.md.

  • objectdetection-tricks
    objectdetection-tricks文件夹是关于目标检测中各种小技巧,具体可看readme.md.

  • mmdet-course mmdet-course文件夹是提供mmdet教程相关资料,具体可看readme.md

  • data-offline-aug data-offline-aug文件夹是关于图像任务的离线数据增强脚本,具体可看readme.md

Forkers repo roster for @z1069614715/objectdetection_script Stargazers repo roster for @z1069614715/objectdetection_script

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