YOLO-ESFM：一种用于海面目标检测的多尺度YOLO算法
为解决这些问题，我们提出一种创新方案：将高效尺度融合模块（ESFM）融入先进的YOLO架构，从而得到增强模型YOLO-ESFM。ESFM在检测中既充当骨干网络，又作为头部网络，与基准模型YOLOv5、YOLOv7-tiny和YOLOv7相比，显著提升了性能。此
yolo算法
YOLO算法+关键点检测，助力牙周病精准诊断
计算骨质流失百分比是牙周病分期的一项关键检测指标，但人工计算有时并不精确且耗时。本研究评估了深度学习关键点和对象检测模型 YOLOv8-pose在自动识别局部牙周骨质流失地标、条件和分期方面的应用。YOLOv8-pose在193张有注释的根尖周放射照片上进行了
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