yolov8网络的相关内容

文章 2024-10-19 来自：开发者社区

YOLOv8优改系列二：YOLOv8融合ATSS标签分配策略，实现网络快速涨点

一、ATSS介绍论文地址：点击源码地址：点击问题阐述：多年来，目标检测一直由基于锚点的检测器主导。最近，由于 FPN 和 Focal Loss 的提出，无锚检测器变得流行起来。在本文中，我们首先指出基于anchor的检测和无anchor的检测的本质区别实际上是如何定义正负训练样本，这导致了它们之间的性能差距。如果他们在训练时采用相同的正负样本定义，那么无论从一个盒子还是一个点回归，最终的性能都....

文章 2024-10-19 来自：开发者社区

YOLOv8优改系列一：YOLOv8融合BiFPN网络，实现网络快速涨点

一、BiFPN介绍论文地址：点击源码地址：点击问题阐述：传统的自上而下的FPN在本质上受到单向信息流的限制。为了解决这个问题，PANet 添加了一个额外的自底向上的路径聚合网络。最近，NAS-FPN 采用神经结构搜索来搜索更好的跨尺度特征网络拓扑，但在搜索过程中需要数千小时的GPU，发现的网络不规则，难以解释或修改。主要思想：1. 高效的双向跨尺度连接；2. 加权特征图融合。解决方法： P...

文章 2024-10-15 来自：开发者社区

YOLOv8优改系列一：YOLOv8融合BiFPN网络，实现网络快速涨点

💥 💥💥 💥💥 💥💥 💥💥神经网络专栏改进完整目录：点击💗 只需订阅一个专栏即可享用所有网络改进内容，每周定时更新文章内容：针对YOLOv8的Neck部分融合BiFPN（双向特征金...

文章 2024-07-27 来自：开发者社区

【YOLOv8改进 - 注意力机制】c2f结合CBAM：针对卷积神经网络（CNN）设计的新型注意力机制

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要我们提出了卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM），这是一种简单但有...

文章 2024-07-27 来自：开发者社区

【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 DAMO-YOLO之RepGFPN ：实时目标检测的创新型特征金字塔网络

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在文章中，我们介绍了一种快速且准确的目标检测方法，称为DAMO-YOLO，其性能优于最先进的YOLO系列。DAMO-YOLO在YOLO的基础上扩...

文章 2024-07-27 来自：开发者社区

【YOLOv8改进 - Backbone主干】VanillaNet：极简的神经网络，利用VanillaNet替换YOLOV8主干

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要基础模型的核心理念是“更多即不同”，这一理念在计算机视觉和自然语言处理领域取得了惊人的成功。然而，Transformer 模型的优...

文章 2024-07-27 来自：开发者社区

【YOLOv8改进 - Backbone主干】VanillaNet：极简的神经网络，利用VanillaBlock降低YOLOV8参数

文章 2024-07-27 来自：开发者社区

【YOLOv8改进 - Backbone主干】ShuffleNet V2：卷积神经网络（CNN）架构

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在ShuffleNet v2的文章中作者指出现在普遍采用的FLOPs评估模型性能是非常不合理的，因为一批样本的训练时间除了看FLOP...

文章 2024-07-27 来自：开发者社区

【YOLOv8改进 - Backbone主干】FasterNet：基于PConv（部分卷积）的神经网络，提升精度与速度，降低参数量。

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要为了设计快速的神经网络，许多研究工作集中在减少浮点运算次数（FLOPs）。我们观察到，尽管减少FLOPs确实带来了一定的性能提升，但...

文章 2024-07-27 来自：开发者社区

【YOLOv8改进 - Backbone主干】EfficientRep：一种旨在提高硬件效率的RepVGG风格卷积神经网络架构

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要摘要——我们提出了一种硬件高效的卷积神经网络架构，具有类似 RepVGG 的架构。FLOPs 或参数是传统的评估网络效率的指标，但它们对...

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更新时间 2024-10-20 10:27:23

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