/githu 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...
self).__init__()self.ca=ChannelAttention(in_channels,reduction)self.sa=SpatialAttention(kernel_size)defforward(self,x):out=self.ca(x)out=self.sa(out)returnoutclassC2f_CBAM(nn.Module):def__init__(self,c1,c2,n=1,shortcut=True,g=1,e=0.5):super(C2f_CBAM,self).__init__()...
YOLOv8 C2f模块是YOLOv8网络架构中的一个重要组成部分,代表Cross-Stage Partial Structure with 2 Convolutional Operations(具有两个卷积操作的跨阶段部分结构)。它是YOLOv8在目标检测任务中提高精度和速度的关键组件之一。 2. YOLOv8 C2f模块的主要功能和用途 C2f模块的主要功能是特征提取和特征融合。它通过一系列的...
C2f模块是YOLOv8中的一个重要组成部分,它通过一系列的卷积层和池化层来提取特征,并通过上采样操作将特征图放大到与原始输入图像相同的大小。在这个过程中,C2f模块使用了一种名为“shortcut”的连接方式,这种连接方式能够直接将较低层次的特征图连接到较高层次的特征图上,从而有效地保留了更多的空间信息。相比之下,...
1.训练结果 2.weights 里面有两个权重文件:best.pt和last.pt。best为训练的最好的一次权重,用于预测。last为最后一次训练的权重。 3.args.yaml(记录了任务、模型、轮数、配置文件、是否保存等一些文件) 4.confusion_matrix.png(混淆矩阵) 行
e. for Classify() output) c2 = make_divisible(min(c2, max_channels) * width, 8) if m is C2fAttn: args[1] = make_divisible(min(args[1], max_channels // 2) * width, 8) # embed channels args[2] = int( max(round(min(args[2], max_channels // 2 // 32)) * width, 1)...
YOLOv8改进:注意力机制、C2f、卷积、Neck与检测头的融合实践 引言 随着计算机视觉领域的不断发展,目标检测技术在众多实际应用中发挥着越来越重要的作用。作为一种先进的实时目标检测系统,YOLO(You Only Look Once)系列算法在速度和精度方面均取得了显著的成绩。然而,为了进一步提高检测性能,我们需要对YOLOv8进行一系列...
yolov8是一个目标检测算法,支持图像分类、物体检测和实例分割等多种视觉AI任务,它可以在从CPU到GPU的各种硬件平台上运行。 2.yolo的优点 (1)yolo属于单阶段算法、速度快可用于实时数据处理 (2)yolo能够基于整张图片进行边界预测,其他传统方法只能根据图片的局部进行预测 ...
在本文的末尾提供可以直接替换卷积模块的ODConv,添加ODConv模块的C2f和Bottleneck(配合教程将代码复制粘贴到你自己的代码中即可运行)给大家,该卷积模块主要具有更小的计算量和更高的精度,其中添加ODConv模块的网络(只替换了一处C2f中的卷积)参数量由8.9GFLOPS减小到8.8GFLOPS,...
YOLOv8_C2f_g_ghostBottlenecks 195 2581091 6.9 5283 2.G_ghost介绍 论文:https://arxiv.org/abs/2201.03297 GhostNet作为近年来最流行的轻量级神经网络架构,其在ARM和CPU端的应用已经非常广泛。而在GPU和NPU这种并行计算设备上,原版GhostNet并没有体现出优势。最近,华为诺亚的研究者针对GPU等设备的特点,巧妙...