2.基于Yolov8的SCConv 实现 2.1 加入ultralytics/nn/ScConv.py 核心代码: class ScConv(nn.Module): def __init__(self, op_channel:int, group_num:int = 16, gate_treshold:float = 0.5, alpha:float = 1/2, squeeze_radio:int = 2 , group_size:int = 2, group_kernel_size:int = 3...
YOLOv8_improve/YOLOv11.md at master · tgf123/YOLOv8_improve 4. 将SCConv引入到YOLOv11中 第一: 将下面的核心代码复制到D:\bilibili\model\YOLO11\ultralytics-main\ultralytics\nn路径下,如下图所示。 第二:在task.py中导入SCConv包 第三:在task.py中的模型配置部分下面代码 第一个改进需修改的...
然而,YOLOv8在车辆测距预警系统中存在一些问题。首先,YOLOv8在处理小目标时存在较大的误差,这对于车辆测距预警系统来说是不可接受的。其次,YOLOv8在处理目标遮挡和复杂背景时也存在一定的困难,这可能导致误报或漏报。 为了解决上述问题,本研究提出了一种改进的YOLOv8车辆测距预警系统,即融合空间和通道重建卷积(Spa...
新建相应的yaml文件,代码如下: # Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect# Parametersnc: 80 # number of classesscales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8...
一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用 YOLOv10提出的SCDown魔改YOLOv8进行下采样,其是更高效的下采样。具体而言,其首先利用点卷积调整通道维度,然后利用深度卷积进行空间下采样。这将计算成本减少到和…
YOLOv8-seg算法是YOLO系列中的最新版本,旨在进一步提升目标检测和分割的性能。该算法在YOLOv5和YOLOv7的基础上进行了优化,结合了多种先进的技术和结构,形成了一种高效、准确的目标检测和分割解决方案。YOLOv8-seg不仅继承了YOLO系列一贯的高速度和高精度特点,还在特征提取、特征融合以及损失函数等多个方面进行了创新。
7.原始YOLOv11算法讲解YOLO11 是 Ultralytics YOLO 系列的最新版本,结合了尖端的准确性、速度和效率,用于目标检测、分割、分类、定向边界框和姿态估计。与 YOLOv8 相比,它具有更少的参数和更好的结果,不难预见,YOLO11 在边缘设备上更高效、更快,将频繁出现在计算机视觉领域的最先进技术(SOTA)中。
其实也就是仿照YOLOv7 的ELAN 结构,通过更多的分支夸层链接,丰富了模型的梯度流。C3K2模块其实就是C2F模块转变出来的,它代码中有一个设置,就是当c3k这个参数为FALSE的时候,C3K2模块就是C2F模块,也就是说它的Bottleneck是普通的Bottleneck;反之当它为true的时候,将Bottleneck模块替换成C3K模块。模块中存在 Split ...
其实也就是仿照YOLOv7 的ELAN 结构,通过更多的分支夸层链接,丰富了模型的梯度流。C3K2模块其实就是C2F模块转变出来的,它代码中有一个设置,就是当c3k这个参数为FALSE的时候,C3K2模块就是C2F模块,也就是说它的Bottleneck是普通的Bottleneck;反之当它为true的时候,将Bottleneck模块替换成C3K模块。模块中存在 Split ...
其实也就是仿照YOLOv7 的ELAN 结构,通过更多的分支夸层链接,丰富了模型的梯度流。C3K2模块其实就是C2F模块转变出来的,它代码中有一个设置,就是当c3k这个参数为FALSE的时候,C3K2模块就是C2F模块,也就是说它的Bottleneck是普通的Bottleneck;反之当它为true的时候,将Bottleneck模块替换成C3K模块。模块中存在 Split ...