1.YOLOv8中添加EMA模块: 首先在ultralytics/nn/modules/conv.py最后添加EMA模块的代码。 2.在conv.py的开头__all__ = 内添加EMA模块的类别名EMA_attention: 3.在同级文件夹下的__init__.py内添加EMA的相关内容:(分别是from .conv import EMA_attention ;以及在__all__内添加EMA_attention) 4.在ultraly...
EMA模块通过通道重塑和并行子网络优化特征表示,增强长距离依赖建模,在保持效率的同时提升模型性能。适用于图像分类和目标检测任务,尤其在YOLOv8中表现出色。代码实现和详细配置可在文中链接找到。 YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及...
适用性广泛:EMA模块的模型尺寸适中,适合在移动终端上部署,并且在各种计算机视觉任务中都表现出色,具有广泛的应用前景和实际意义。 yolov8 引入 classEMA(nn.Module):def__init__(self, channels, c2=None, factor=32):super(EMA, self).__init__() self.groups = factor# 分组数,默认为32assertchannels // ...
EMA模块通过通道重塑和并行子网络优化特征表示,增强长距离依赖建模,在保持效率的同时提升模型性能。适用于图像分类和目标检测任务,尤其在YOLOv8中表现出色。代码实现和详细配置可在文中链接找到。 YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及...