简介:YOLOv8改进主干 -> ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是ConvNeXtV2网络,ConvNeXt V2是一种新型的卷积神经网络架构,它融合了自监督学习技术和架构改进,特别是加入了全卷积掩码自编码器框架和全局响应归一化(GRN)层。我将其替换YOLOv8的特征提取网络,用于提取更有用的特征。
一、 ConvNeXtv2 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进 请添加图片描述 本文的重点是探讨如何在同一框架下共同设计网络架构和掩码自编码器,目的是使基于掩码的自监督学习对 ConvNeXt 模型有效,并获得与使用 Transformer 相当的性能。 论文方法 请添加图片描述 论文具体细节可以看原论文 网络设计 请添加图...
本文给大家带来的改进机制是ConvNeXtV2网络,ConvNeXt V2是一种新型的卷积神经网络架构,它融合了自监督学习技术和架构改进,特别是加入了全卷积掩码自编码器框架和全局响应归一化(GRN)层。我将其替换YOLOv8的特征提取网络,用于提取更有用的特征。经过我的实验该主干网络
在本研究中,我们采用了名为“beard_Segmentor”的数据集,以支持对胡须图像分割系统的训练,旨在改进YOLOv8-seg模型的性能。该数据集专门针对胡须图像的分割任务而设计,具有独特的特征和结构,能够有效地为模型提供丰富的训练样本和标注信息。数据集的类别数量为1,具体类别列表中仅包含一个类别,标记为“0”。这一简单而...
简介:YOLOv8改进 | 主干篇 | ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是ConvNeXtV2网络,ConvNeXt V2是一种新型的卷积神经网络架构,它融合了自监督学习技术和架构改进,特别是加入了全卷积掩码自编码器框架和全局响应归一化(GRN)层。我将其替换YOLOv8的特征提取网络,用于提取更有用...