由于数据集的小目标数量不多,分数上升并不明显。 YoloV8改进策略:SPD-Conv加入到YoloV8中,让小目标无处遁形_静静AI学堂的博客-CSDN博客blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/132528482?spm=1001.2014.3001.5502
在实际应用中,我们发现将SPD-Conv引入到YoloV8中后,模型对小目标的检测性能得到了显著提升。为了验证这一改进的有效性,我们在多个公开数据集上进行了实验对比。实验结果表明,引入SPD-Conv后的YoloV8在保持较高检测速度的同时,对小目标的检测准确率有了明显的提高。 总结与建议 通过将SPD-Conv引入到YoloV8模型中,我...
warnings.filterwarnings('ignore')from ultralyticsimportYOLOif__name__=='__main__':model=YOLO('ultralytics/cfg/models/v8/yolov8n.yaml')model.train(data='data/ExDark_yolo/vehicle.yaml',cache=False,imgsz=640,epochs=200,batch=16,close_mosaic=10,workers=0,device='0',optimizer='SGD',# ...
改进主要源自于SPD-Conv消除了步长卷积与池化层，保留了更多信息，使模型能更有效学习特征表示。SPD-Conv是一种通用构建块，易于应用于大多数甚至所有CNN架构。官方Yolov8结果测试显示，相较于官方模型，性能有所提升，参数量也有所增加。但鉴于小目标数据集数量有限，分数提升并不显著。
我们从两个最具代表性的计算即使觉任务:目标检测和图像分类来解释这个新设计。然后,我们将SPD-Conv应用于YOLOv5和ResNet,创建了新的CNN架构,并通过经验证明,我们的方法明显优于最先进的深度学习模型,特别是在处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时。
2.YOLOv8添加SPD-Conv YOLOv8网络结构前后对比 定义FasterNet相关类 在ultralytics/nn/modules/block.py中添加如下代码块,为space_to_depth模块代码: 并在ultralytics/nn/modules/block.py中最上方添加如下代码: 修改指定文件 在ultralytics/nn/modules/__init__.py文件中的添加如下代码: ...
上图是SPD-Conv论文中的一个图表,展示了如何在YOLOv5的结构中实施SPD-Conv(在YOLOv8中同样适用)。图中标红的部分代表了SPD-Conv替换传统卷积操作的地方。YOLOv5的架构被分为三个主要部分: 1. 主干网络(Backbone):这是特征提取的核心部分,每个SPD和Conv层的组合都替换了原始YOLOv5中的步长卷积层。
即插即用模块和论文会同步更新在QQ深度学习交流群,进群永久更新中!深度学习 | 小目标任务涨点下采样模块 | 提供SPDConv_2D和SPDConv_3D两个版本即插即用下采样模块,无卷积步长和池化层操作,保留更多下采样细节特征。, 视频播放量 1891、弹幕量 0、点赞数 34、投硬币枚数
实验结果显示,在WildFish数据集上模型的整体精度达到97.2%,与YOLOv7算法相比提升了7.6%,准确率提升了8.5%,召回率提升了9.8%,与Efficientdet,SSD,YOLOv5及YOLOv8算法相比,所提模型精度分别提升了12.6%,17.8%,4%及2.9%,在Aquarium数据集上模型的整体精度达到80.5%,相比Efficientdet,SSD,YOLOv5,YOLOv7及YOLOv8分别...
YOLOv8 OBB统计 OBB统计数据在mAP 50上并不是很好,只有非常小的改进,在某种程度上小于检测中的微小改进。然而,从v8到v11的速度减半,这表明YOLOv11在速度上做了很多努力。 最后,分类:  YOLOv 11 CLS统计 ![img...