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...
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地方 第二个改进,需修改的地方 elif m is ScConv: args = [ch[f...
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...
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。
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 和参数数量减少到 。同时,这最大限度地保留了下采样过程中的信息,从而在减少延迟的同时实现竞争性性能。本文附网络结构图,完...
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。
2. YOLOv8 C2f融合SCConv模块 加入融合ScConv的C2f模块,在ultralytics包中的nn包的modules中的block.py文件中添加改进模块。代码如下: class SRU(nn.Module):def __init__(self,oup_channels: int,group_num: int = 16,gate_treshold: float = 0.5):super().__init__()self.gn = GroupBatchnorm2d...
与之前的YOLO版本相比,YOLOv8-seg在卷积层的设计上进行了重要改进,首个卷积层的卷积核从6x6缩小至3x3,这一变化不仅减少了计算量,还提高了特征提取的精度。 在特征提取方面,YOLOv8-seg引入了C2f模块,这一模块借鉴了YOLOv7中的E-ELAN结构,通过跨层分支连接增强了模型的梯度流动性,从而改善了检测结果的准确性。C...
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 ...
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。