为使得所涉及的检测器更适合于单GPU,作者还进行了其他几项额外设计与改进: 引入一种新的数据增广方法:Mosaic与自对抗训练; 通过GA算法选择最优超参数; 对现有方法进行改进以更适合高效训练和推理:改进SAM、改进PAN,CmBN。 作者在现有实时网络的基础上提出了两种观点: 对于GPU而言,在组卷积中采用小数量的groups(1-...
YOLOv8是一款先进的、最新的模型,基于之前YOLO版本的成功,并引入了新的特性和改进,进一步提高了性能和灵活性。 YOLOv8的一个关键特性是其可扩展性。它被设计为一个框架,支持所有之前的YOLO版本,使得在不同版本之间切换并比较它们的性能变得非常容易。这使得YOLOv8成为那些想要利用最新的YOLO技术同时仍能够使用现有YOLO...
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引入一种新的数据增广方法:Mosaic与自对抗训练; 通过GA算法选择最优超参数; 对现有方法进行改进以更适合高效训练和推理:改进SAM、改进PAN,CmBN。 作者在现有实时网络的基础上提出了两种观点: 对于GPU而言,在组卷积中采用小数量的groups(1-8),比如CSPResNeXt50/CSPDarknet53; ...
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