通过引入SCConv模块并优化backbone和head结构,改进后的YOLOv8在多个目标检测任务中表现出了显著的性能提升。尤其在细粒度特征学习和小物体检测方面,相较于原版YOLOv8,改进后的模型能够提供更高的精度和更稳定的推理速度。 改进前 改进后 7.结语 此次对YOLOv8的改进通过引入SCConv模块和优化网络结构,提升了其在复杂场...
实验结果表明SCConv 嵌入式模型能够实现更好的效果 通过减少冗余特征来显着降低复杂性和计算成本来提高性能。 SCConv 的结构包括了空间重建单元(SRU)和通道重建单元(CRU)。 下图显示了我们的 SCConv 模块添加在 ResBlock 中的确切位置 。 SRU结构: CRU结构: 2. ScConv加入到Yolov8 2.1 新建ultralytics\nn...
本章创新为融合SCconv的特征提取方法,顾名思义就是将SCconv模块融合到YOLOv8的骨干特征提取网络部分(backbone),首先我们了解一些SCconv。 SCConv是CVPR2023收录的一个即插即用的空间和通道重建卷积模块,其结构如下: SCconv论文下载地址 同时,在论文中也提供了实现代码: AI检测代码解析 ''' Description: Date: 2023...
为了解决交通标志检测中所存在的准确率低,参数量大等问题,本文提出了一种基于YOLOv8s改进的SC-YOLOv8交通标志检测算法.该算法使用下采样Adown模块替换普通下采样Conv,提升模型对目标的感知能力;使用SCConv模块替换C2f中的Bottleneck,设计全新的C2f_SC模块,大幅减少模型参数;通过增加160×160尺度的检测头去除20×20尺度...
水尺分割在水位检测极其重要,针对目前梯形渠道水位识别中对复杂环境下的水尺分割精度低,模型计算量大,难以部署等难题,提出一种轻量化的IDSC-YOLOv8-seg梯形水尺分割算法.首先使用轻量级MobileNet作为特征提取网络,并使用GhostConv卷积模块替换特征融合网络中的Conv;其次设计了ISDC-GhostC2f模块,结合了水尺高长宽比的结构...
To enhance the accuracy of detecting passenger positions inside elevators, we improved the YOLOv8 network and proposed the SC-YOLOv8 elevator passenger detection network with soft-pooling and attention mechanisms. The main improvements in this paper encompass the following aspects: Firstly, we ...
毕业设计|1小时带你用YOLOV11和YOLOV8进行对象检测、分割、姿态估计和图像分类!YOLOV11/ V10/ V9 / V8更深入的精度对比 1692 -- 24:29 App YOLOv11 原理+代码 详细剖析 1607 12 16:09:14 App 全套付费!基于YOLO目标检测、自动驾驶、人脸识别、行为识别、缺陷检测、物体分类、智慧交通、医学图像处理等八...
金融界2024年11月28日消息,国家知识产权局信息显示,中国铁塔股份有限公司重庆市分公司申请一项名为“改进YOLOv8神经网络的电力接触网异物检测方法及系统”的专利,公开号CN 119027401 A,申请…
YOLOv8作为该系列的最新版本,进一步优化了网络结构和算法性能,具备了更强的实时性和准确性。然而,尽管YOLOv8在目标检测方面表现出色,但在交通工具的图像分割任务中仍存在一定的局限性。尤其是在复杂背景、遮挡和多样化交通工具形态的情况下,现有模型的分割精度和鲁棒性仍需提升。因此,基于改进YOLOv8的交通工具图像分割...
YOLOv8作为该系列的最新版本,进一步优化了网络结构和算法性能,具备了更强的实时性和准确性。然而,尽管YOLOv8在目标检测方面表现出色,但在交通工具的图像分割任务中仍存在一定的局限性。尤其是在复杂背景、遮挡和多样化交通工具形态的情况下,现有模型的分割精度和鲁棒性仍需提升。因此,基于改进YOLOv8的交通工具图像分割...