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最新实时目标检测YOLOv13添加PyQt可视化界面

在计算机视觉领域，目标检测是一个非常重要的任务。随着深度学习技术的发展，目标检测算法也在不断进步。YOLO（You Only Look Once）系列算法因其速度快、精度高而广受好评。最近，YOLOv13的推出再次引起了广泛关注。本文将介绍如何使用YOLOv13进行实时目标检测，并展示其在YOLOv13-PyQt界面中的应用。

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YOLOv13简介

YOLOv13，这是一个最新的实时目标检测模型，它通过引入基于超图的自适应相关性增强（HyperACE）机制来提高检测性能。YOLOv13旨在解决早期YOLO版本在处理复杂场景时由于只能捕捉局部信息和成对关联而无法有效建模全局多对多高阶关联的问题。

主要贡献和特点：

1. HyperACE机制：提出了一种新的基于超图的自适应相关性增强机制，该机制能够自适应地利用潜在的高阶关联，并克服了以往方法中基于超图计算的成对关联建模的限制。这实现了高效的全局跨位置和跨尺度特征融合与增