融合YOLO11与行为树的人机协作智能框架：动态工效学优化与自适应安全决策
人工智能技术要真正发挥其价值，必须与生产生活深度融合，为产业发展和人类生活带来实际效益。近年来，基于深度学习的机器视觉技术在工业自动化领域取得了显著进展，其中YOLO（You Only Look Once）算法作为一种先进的实时目标检测算法，在工业视觉检测中展
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YOLO算法改进 | YOLO11改进揭秘，前沿论文精华预览
众所周知，YOLO系列一直是计算机视觉领域的研究热点。作为其最新力作，YOLO11在2025年无疑将成为各大顶级会议的焦点。原因在于，一方面，YOLO系列的其他版本改进空间已趋于饱和，而YOLO11问世不久，尚有广阔的创新空间。另一方面，YOLO11在保持高准
YOLO11目标检测：从代码实现到Coovally平台无代码快速部署
YOLO（You Only Look Once）是当前最流行的目标检测算法之一，而YOLO11是YOLO家族中的最新版本，具有更高的准确度和效率。
yolo11 coovally coovally平台 2025-01-27 15:47 12
YOLO11改进 | DGNN-YOLO：基于YOLO11的动态图神经网络用于小目标检测及跟踪
检测和跟踪城市交通中的行人、自行车和摩托车等小物体对交通监控系统构成了重大挑战，因为它们的运动轨迹多变、经常被遮挡，并且在动态的城市环境中可见度低。传统的检测方法，如YOLO11，虽然擅长提取空间特征进行精确检测，但往往难以应对这些小而动态的物体，尤其是在处理
超越YOLO11和D-FINE！DEIM：最强实时目标检测算法
目标检测（Object Detection）是计算机视觉中的核心任务，用于识别图像或视频中的所有目标，并为每个目标提供其类别和位置。简单来说，目标检测结合了分类和定位的能力，既要知道目标是什么，也要知道它们在哪儿。