在大脑肿瘤数据集Br35H上的实验结果显示,所提出的模型在速度和准确性上均优于YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8。 值得注意的是,与YOLOv7相比,RCS-YOLO的精度提高了2.6%,推理速度提高了60%,达到每秒114.8张图像检测。作者提出的RCS-YOLO在大脑肿瘤检测任务上实现了最先进的性能。 代码:https://github.com/mkang315/RCS-...
通过在C3K2模块中引入RCS模块,利用RCS的通道混洗和重参数化特性,增强特征提取能力,同时保持计算复杂度较低。这样可以提高模型的特征表达能力和推理速度。 3. RCS代码部分 YOLOv8_improve/YOLOv11.md at master · tgf123/YOLOv8_improve 4. 将RCS引入到YOLOv11中 第一: 将下面的核心代码复制到D:\bilibili\mod...
4. 特征级联:RCS-OSA模块通过堆叠RCS,确保特征的复用并加强不同层之间的信息流动。 2.2RCS RCS(基于通道Shuffle的重参数化卷积)是RCS-YOLO的核心组成部分,旨在训练阶段通过多分支结构学习丰富的特征信息,并在推理阶段通过简化为单分支结构来减少内存消耗,实现快速推理。此外,RCS利用通道分割和通道Shuffle操作来降低计算...
表2中RepVGG-CSP的结果,其中RCS-YOLO中的RCS-OSA被替换为现有的YOLOv4-CSP架构中使用的CSPNet),除了GFLOPs外,都低于RCS-YOLO。由于RepVGG-CSP的参数(22.2M)不到RCS-YOLO(45.7M)的一半,因此RepVGG-CSP的计算量(即GFLOPs)也相应较小。然而,RCS-YOLO在实际推理速度(以FPS为单位)上仍然表现更好。 4、参考 [1]....
简介:YOLOv8专栏探讨了YOLO系列的创新改进,提出RCS-YOLO模型,它在脑肿瘤检测中超越YOLOv6/v7/v8,精度提升1%,速度增快60%(达到114.8 FPS)。RCS-OSA模块结合RepVGG/ShuffleNet优点,通过通道重参数化和混洗优化卷积,提升速度和准确性。代码和论文可在提供的链接获取。
Our proposed RCS-YOLO achieves state-of-the-art performance on the brain tumor detection task. The code is available at https://github.com/mkang315/RCS-YOLO .Kang, MingMonash UniversityTing, Chee-MingMonash UniversityTing, Fung FungMonash UniversityPhan, Raphal C.-W....
【改进YOLOv8】杂草识别系统:融合YOLO-MS的MS-Block改进YOLOv8 3917 2 01:25 App 基于混沌算法的图像加密解密系统 774 1 01:29 App 遥感图像分割系统:融合空间金字塔池化(FocalModulation)改进YOLOv8 2964 1 01:22 App 改进YOLOv5&OpenCV的PCB板缺陷检测系统(源码和部署教程) 5022 6 01:29 App 基于深度学...
航拍遥感场景图像分割系统: yolov8-seg-RCSOSA 1.研究背景与意义 参考博客 博客来源 研究背景与意义 随着遥感技术的迅速发展,航拍图像在环境监测、城市规划、农业管理等领域的应用日益广泛。尤其是在全球气候变化和生态环境保护的背景下,精准的土地利用和覆盖类型识别显得尤为重要。传统的图像处理方法在复杂场景下的表现...
甲虫身体图像分割系统源码&数据集分享 [yolov8-seg-RCSOSA等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示] - YOLOv8-YOLOv11-Segmentation-Studio/ground-beetles23
#yolo音乐节##中国新说唱# 黑怕本就是少数人的热爱,切勿让饭圈文化玷污了这片净土 û收藏 1 9 ñ12 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候...音乐博主 4 毕业于 国立高雄大学 3 公司 HIPHOPPA 查看更多 a 1144关注 2.2万粉丝 3258微博 微关系 ...