实验结果表明:原始YOLOv8n map0.5为 0.768,DCNv4为,SPPF结合DCNv4为0.775 1.NEU-DET钢材表面缺陷检测任务 由中国东北大学(NEU)发布的表面缺陷数据库,收集了热轧钢带的六种典型表面缺陷,即轧制氧化皮(RS),斑块(Pa),开裂(Cr),点蚀表面( PS),内含物(In)和划痕(Sc)。该数据库包括1,800个灰度图像:六种不同...
DCNv4比DCNv3有明显的加速,并且超过了其他常见的视觉算子。(b)在相同的网络架构下,DCNv4收敛速度快于其他视觉算子,而DCNv3在初始训练阶段落后于视觉算子。 4.2 对应yaml # Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license # YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs...
2.基于yolov8的道路缺陷识别 2.1 实验结果 原始map为0.739 检测结果 2.2 加入WIOU map从0.739提升至0.781 2.3 加入DCNV2 map从0.739提升至0.783 2.5 MobileViTAttention 原始0.739提升至 0.772 ,涨点明显 原文详见: https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/130222098 ...
综上，通过整合WIoU、DCN V2、PConv和MobileViTAttention等技术，基于YOLOv8的道路缺陷检测系统实现了平均精度的提升，为道路维护和安全管理提供了更精准的解决方案。
3.DCNv4加入YOLOv8 3.1 yolov8_DCNV4.yaml 详细原理见:YOLOv8全网首发:DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能,效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ,助力检测-CSDN博客 # Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license # YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com...
2.基于YOLOv8的暗光低光检测 2.1 修改ExDark_yolo.yaml 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 path:./data/ExDark_yolo/# dataset root dirtrain:images/train # trainimages(relative to'path')1411imagesval:images/val # valimages(relative to'path')458images #test:images/test # testima...
2.基于yolov8的道路缺陷识别 2.1 实验结果 2.2 加入WIOU 2.3 加入DCNV2 2.4 加入PConv 2.5 MobileViTAttention 1.数据集介绍 缺陷类型:crack 数据集数量:195张 1.1数据增强,扩充数据集 通过medianBlur、GaussianBlur、Blur3倍扩充得到780张图片