目标检测算法之yolo系列_四川万物纵横

端云协同架构下，轻量化YOLO如何适配养殖场景边缘部署？

轻量化 YOLO 通过模型精简 + 部署适配 + 端云分工，在保证养殖场景核心检测需求（如畜禽计数、异常行为识别）的前提下，适配边缘设备的算力与功耗约束。1.

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YOLOv8轻量化+边缘部署实操清单——从剪枝工具选型、量化步骤到推理引擎配置

一、剪枝工具选型与操作步骤1. 工具选型（二选一）TorchPrune：适合新手，支持自动化剪枝，与 PyTorch 生态兼容YOLOv8 自带剪枝工具：需修改

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经典目标检测算法：COCO数据集性能（mAP/FPS）对比与场景选型指南

一、经典算法分类与核心性能概览经典目标检测算法主要分为两大阵营，其设计思路和性能侧重差异显著。1. 两阶段检测算法（精度优先）先生成目标候选框，再对候选框进行分

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经典目标检测算法选型与落地指南：覆盖4大场景+3大痛点

一、核心场景化选型方案不同场景的核心诉求（如实时性、小目标精度、密集目标处理）差异极大，需优先明确场景指标权重，再对应选型。1. 实时检测场景（核心指标：FPS

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目标检测类算法中YOLO和Faster R-CNN的具体原理、对比与应用

YOLO（You Only Look Once）和 Faster R-CNN 是目标检测领域的两大经典算法，分别代表 “单阶段检测” 和 “两阶段检测” 的核心

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边缘检测和目标检测两者的典型常用算法详解

边缘检测和目标检测的常用算法因任务目标不同而有显著差异，前者以传统算子为主，后者则经历了从传统方法到深度学习方法的演变。以下分别介绍两者的典型算法：一、边缘检测

边缘检测和目标检测两者的典型常用算法详解

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