对文章《A COMPREHENSIVE REVIEW OF YOLO: FROM YOLOV1 AND BEYOND》进行了翻译和注释，方便做论文、或者研究YOLO技术参考用。实时物体检测已经成为众多邻域应用的关键组成部分，这些领域包括：自动驾驶车辆、机器人、视频监控和增强现实等。在众多物体检测算法中，近年来，YOLO（You Only Look Once）框架以其卓越的速度和准确性脱颖而出，实际证明能够快速可靠地识别图像中的物体。自诞生以来，YOLO经过了多次迭代，每个版本都在前一版本的基础上进行改进，不断在提高性能，截至本文发稿，YOLO框架从V1已经更新到了v8。作为机器视觉技术应用的我们，有必要对YOLO的技术演进进行系统了解，熟悉YOLO每个版本之间的关键创新、差异和改进（如网络设计、损失函数修改、锚框适应和输入分辨率缩放等）。从而更好地把握YOLO的技术发展主脉搏，更好地选择应用相关的视觉识别技术。

这份资源是一份针对深度学习计算机视觉领域的实例分割源码，使用 Ultralytics YOLOv8-seg 模型和 COCO128-seg 数据集进行目标检测和实例分割任务。提供了一个亲身测试且直接可运行的实例分割解决方案。 数据集我已经准备好了，确保用户可以无需额外下载数据即可直接开始模型的训练和验证。这个资源旨在帮助用户轻松理解和应用 YOLOv8-seg 模型进行目标检测和实例分割。适合那些寻求快速部署和测试深度学习模型的开发者和研究人员，特别是在计算机视觉领域。

大图像中的小目标检测-基于YOLOV8+OnnxRuntime部署+滑动窗口+Zbar的条码检测研究

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YOLOv8改进，融合Gold-YOLO Neck

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这个项目是一个基于YOLOv8-Pose的姿态识别系统，专门用于识别和分析人体姿态。项目采用了最新的YOLOv8-Pose算法，结合了COCO数据集的8种常见姿态，能够快速准确地识别人体的各种姿态。这个可以作为一个简单的项目案例，后续可以直接换成自己的数据去进行训练。 功能特点： 高效识别：使用了先进的YOLOv8-Pose算法，确保了识别的准确性和效率。 支持多种姿态：能够识别COCO数据集中定义的8种主要姿态。 实时处理能力：项目设计支持实时姿态识别，适用于视频监控、动态分析等场景。 使用方法： 环境要求：详细说明所需的操作系统、依赖库和运行环境。 安装步骤：提供项目安装和配置的具体指导。 运行指南：说明如何启动姿态识别任务，包括命令行参数等。

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YOLOv8使用TensorRT加速！首先是YOLOv8模型训练和导出：使用YOLOv8的训练代码和数据集进行模型训练。导出YOLOv8模型的权重文件和配置文件，以便后续在C++中加载和使用。安装TensorRT和相关依赖：下载并安装NVIDIA TensorRT，TensorRT是一个深度学习推理加速库。安装CUDA和CUDNN，确保与TensorRT版本兼容。安装OpenCV，用于图像处理和预处理。将YOLOv8模型转换为TensorRT格式：使用TensorRT提供的工具和API将YOLOv8模型从常规框架（如PyTorch或）转换为TensorRT格式。这涉及模型的序列化和优化，以便在TensorRT中进行高效的推理。 本栏目使用C++编写应用程序代码来加载TensorRT格式的YOLOv8模型并进行推理。使用TensorRT的C++ API，创建推理引擎并配置相关参数。进行图像预处理，如调整尺寸、归一化等操作。将预处后的图像输入到TensorRT引擎中进行目标检测推理。 解析和处理推理结果，包括目标框的提取、类别预测和置信度计算等。构建和编译： 使用适当的构建工具进行配置。

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