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每个BiFormer块通过细化特征表示,并结合多尺度信息处理,以提升模型的视觉识别能力。 小目标涨点 更新中… YOLO v5 魔改 YOLO v7 魔改 YOLO v8 魔改
作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于...
集成到YOLOv8:将BiFormer注意力模块集成到YOLOv8的backbone和neck部分。在每个特征提取层之后,添加相应的BiFormer注意力模块,以实现局部和全局特征的融合。通过调整注意力模块的参数和位置,可以进一步优化模型的性能。 实际应用效果 实验结果表明,集成了BiFormer注意力机制的YOLOv8在多种检测场景下均取得了显著的性能提升...
为减轻渔港执法人员在渔船进出港统计工作中的压力,提出了一种基于改进YOLOv8模型的渔港船舶进出港目标检测与统计模型YOLOv8n-Bi-FPN-EMA,该模型采用加权双向特征金字... 惠卓凡,李鹏龙,沈烈,... - 《大连海洋大学学报》 被引量: 0发表: 2024年 融合多尺度特征与注意力的小样本目标检测 针对现有小样本目标检...
本文通过双层路由(bi-level routing)提出了一种新颖的动态稀疏注意力(dynamic sparse attention ),以实现更灵活的计算分配和内容感知,使其具备动态的查询感知稀疏性,如图所示: 本文方法对小目标检测效果比较好。可能是因为BRA模块是基于稀疏采样而不是下采样,一来可以保留细粒度的细节信息,二来同样可以达到节省计算...
2.基于YOLOv8的训练 原始网络如下: map@0.5为0.733 2 PConv 2.1 FasterNet介绍 为了设计快速神经网络,许多工作都集中在减少浮点运算(FLOPs)的数量上。然而,作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算(FLOPS)效率低下。为了实现更快的网络,作者重新回顾了FLOPs的运算...
V. S. Chauhan International Centre for Genetic Engineering and Biotechnology New Delhi-110067
YOLOv8 基于先前 YOLO 版本的成功,引入了新功能和改进,进一步提升性能和灵活性。YOLOv8 支持目标检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务。YOLOv8使用 PyTorch开发,设计了更高效的具有丰富梯度流的骨干网络和Neck。采用了Anchor-free无锚范式、解耦头、Task Aligned正负样本分配策略和CIoU+DFL损失等前沿技术。 本...