本文介绍了一项针对YOLOv8的改进,重点引入了SCConv模块并优化了backbone和head的结构,从而提升了模型的性能。 1.YOLOv8的基本架构概述 YOLOv8使用了一种复合尺度的设计,支持不同的模型尺寸(如YOLOv8n, YOLOv8s, YOLOv8m, YOLOv8l, YOLOv8x),每个模型尺寸通过调整网络深度、宽度和通道数来平衡速度与精度。其backb...
使用SCConv代替YoloV8中的卷积可以实现轻量化的网络设计! YoloV8改进策略:即插即用的SCConv,YoloV8的轻量化涨点神器_静静AI学堂的博客-CSDN博客 官方结果 YOLOv8l summary (fused): 268 layers, 43631280 parameters, 0 gradients, 165.0 GFLOPs Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|█...
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: ''' Description: Date: 2023-07-21 14:36...
对融合ScConv的C2f模块的进行注册和引用,注册方式参考YOLOv8改进算法之添加CA注意力机制-CSDN博客 在tasks.py中的parse_model中添加C2f_ScConv: 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://...
简介:YOLOv8改进 | 2023 | SCConv空间和通道重构卷积(精细化检测,又轻量又提点) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进内容是SCConv,即空间和通道重构卷积,是一种发布于2023.9月份的一个新的改进机制。它的核心创新在于能够同时处理图像的空间(形状、结构)和通道(色彩、深度)信息,这样的处理方式使得SCConv在分析图像...
车牌字符分割系统源码&数据集分享 [yolov8-seg-RepHGNetV2&yolov8-seg等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示] 90 -- 1:23 App 验证码图像分割系统源码&数据集分享 [yolov8-seg-FocalModulation&yolov8-seg-C2f-Faster-EMA等50+全套改进 40 -- 0:58 App 水族馆鱼类分割系统源码&数据集分享...
食品图像分割系统源码&数据集分享 [yolov8-seg-C2f-SCConv等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示] 【关注】我们并且【一键三连】后评论区留言私发 【图像分割源码+WebUI界面+50种创新点源码、数据集、训练、调试教程】链接,感谢大家的支持!
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...
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。
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...