(配合教程将代码复制粘贴到你自己的代码中即可运行)给大家,该卷积模块主要具有更小的计算量和更高的精度,其中添加ODConv模块的网络(只替换了一处C2f中的卷积)参数量由8.9GFLOPS减小到8.8GFLOPS,精度也有提高->下面的图片是精度的对比(因为训练成本我只是用了相同的数据集100张图片除了修改了ODConv以后其他配置都相同...
指针式表盘指针关键部位分割系统源码&数据集分享 [yolov8-seg-C2f-ODConv等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示]【关注】我们并且【一键三连】后评论区留言私发 【图像分割源码+WebUI界面+50种创新点源码、数据集、训练、调试教程】链接,感谢大家的支持!, 视
ODConv卷积主要的改进机制就是在上面的地方体现出来的,这个变量名aggregate_weight就是文中提到的四个维度的卷积核,其中的通道数[16,16,3,3]的含义为其具有16个卷积核,每个卷积核有16个通道,卷积核的大小是3x3,所以这处就是体现其具体改动的地方,这处的代码可以在我文末提供的代码中可以找到如果想要了解可以自己...
该卷积可以即插即用,可以直接替换网络结构中的任何一个卷积模块,在本文的末尾提供可以直接替换卷积模块的ODConv,添加ODConv模块的C2f和Bottleneck(配合教程将代码复制粘贴到你自己的代码中即可运行)给大家,该卷积模块主要具有更小的计算量和更高的精度,其中添加ODConv模块的网络(只替换了一处C2f中的卷积...
(配合教程将代码复制粘贴到你自己的代码中即可运行)给大家,该卷积模块主要具有更小的计算量和更高的精度,其中添加ODConv模块的网络(只替换了一处C2f中的卷积)参数量由8.9GFLOPS减小到8.8GFLOPS,精度也有提高->下面的图片是精度的对比(因为训练成本我只是用了相同的数据集100张图片除了修改了ODConv以后其他配置都相同...