该损失函数既考虑了预测盒与GT盒之间的几何关系,又考虑了IoU权值和置信度信息,充分利用了已知信息,故称其为统一IoU (Unified-IoU, UIoU)。特别地,我们保留了原始YOLO中盒回归损失的代码,包括GIoU、DIoU、CIoU等,可以简单地切换损失函数的计算方法,方便后续研究者进行对比实验或进一步改进实验 实验结果如下 2....
专栏目录 :《YOLOv8改进有效涨点》专栏介绍 & 专栏目录 | 目前已有40+篇内容,内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进——点击即可跳转近年来,基于深度学习的人脸检测算法取得了很大进步。这些算法大致可以分为两类,即类似于Faster R-CNN的两阶段检… ...
YOLOv8改进 | 2023主干篇 | 替换LSKNet遥感目标检测主干 (附代码+修改教程+结构讲解) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进内容是LSKNet(Large Kernel Selection, LK Selection),其是一种专为遥感目标检测设计的网络架构,其核心思想是动态调整其大的空间感受野,以更好地捕捉遥感场景中不同对象的范围上下文。实验部分...
通过这样的设计,CGNet能够在局部和全局上下文之间建立联系,这对于准确分类图像中的每个像素至关重要。 具体改进方法可访问如下地址 YOLOv8改进 | Conv篇 | 轻量级下采样方法ContextGuided(大幅度涨点),点击此处即可跳转
这样的设计允许研究者和开发者将DBB直接应用到现有的深度学习模型中,而无需进行大规模的架构调整。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv8改进 | 2023 | DiverseBranchBlock多元分支模块(有效涨点)点击此处即可跳转
改进4)基于MDSConv和CA改进版,构建了保持原始信息深度可分离层(MDSLayer)结构,以不降级的方式保护了通道之间的丰富信息; 收录 YOLOv8原创自研 💡💡💡全网独家首发创新(原创),适合paper !!! 💡💡💡 2024年计算机视觉顶会创新点适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列,专栏文章提供每一步步骤和源码...
芒果YOLOv8改进:检测头篇ShareSepHead:即插即用|原创改进ShareSepHead新颖检测头升级版,更省参数量,更高效,打造新型YOLOv8检测器,精度高效涨点 阅读全文 芒果YOLOv8改进:动态标签分配策略篇之Nanodet:使用NanoDet动态标签分配策略,同时集成Generalized Focal Loss损失,进行模型轻量化,来打造新颖YOLOv8检测器 ...
YOLOV8作为YOLO系列的最新版本,在速度和精度上都取得了显著的提升。然而,为了进一步提升模型性能,我们仍然需要对其进行改进。本文将介绍一些针对YOLOV8的改进技术,包括添加注意力机制、优化主干网络等,并通过源码示例和图表来详细解释这些技术的实现和应用。 一、注意力机制介绍 注意力机制(Attention Mechanism)是深度学习...
在进行目标检测时,小目标会出现漏检或检测效果不佳等问题。YOLOv8有3个检测头,能够多尺度对目标进行检测,但对微小目标检测可能存在检测能力不佳的现象,因此添加一个微小物体的检测头,能够大量涨点,map提升明显; 2.HIC-YOLOv8复现 2.1加入ultralytics/nn/attention/attention.py ...
在ultralytics/cfg/models/v8文件夹下新建yolov8-BiLevelRoutingAttention.yaml文件,内容如下: # Parameters nc: 80 # number of classes scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n' ...