一、 Wise-IoU 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进 边界框回归 (BBR) 的损失函数对于对象检测至关重要。其良好的定义将为模型带来显着的性能提升。大多数现有工作都假设训练数据中的示例是高质量的,并且侧重于加强 BBR 损失的拟合能力。如果我们盲目地在低质量示例上加强 BBR,将会危及本地化性能。...
此外,我们还通过调整模型参数和优化训练过程,进一步提高了模型的实时性,使其在实际应用中更具竞争力。总结来说,通过引入EIoU、SIoU、AlphaIoU、FocalEIoU和Wise-IoU等改进指标,我们对YOLOV8模型进行了全面优化。改进后的模型在准确性、鲁棒性和实时性方面均取得了显著提升,为实际应用提供了更可靠的技术支持。相关文章...
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However, the study also acknowledges that YOLOv8 may have lower detection precision than other models. This is an important Model implementation This section is divided into two parts, namely data collection and testing and validation. Conclusions have necessitated the adoption of new technologies to ...
原力计划YoloV8改进策略:将CIoU替换成Wise-IoU,幸福涨点,值得拥有,还支持EIoU、GIoU、DIoU、SIoU无缝替换。
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