2.具体步骤(代码可参考https://github.com/airockchip/ultralytics_yolov8) 在ultralytics/engine/exporter.py内export_formats函数添加 在ultralytics/engine/exporter.py内Exporter类__call__方法添加 在ultralytics/engine/exporter.py内Exporter类添加方法 在ultralytics/nn/modules/head.py内Detect类forward方法...
DCNv3_DyHead可能是与该网络相关的动态头部(Dynamic Head)模块,用于处理特定的任务,如目标检测或图像分割。 总的来说,这个初始化文件的主要作用是组织和导入与DCNv3相关的功能模块,使得在其他地方使用这些功能时更加方便。通过这种方式,开发者可以轻松地在项目中调用这些功能,而不需要每次都手动导入具体的实现文件。
The Head section of YOLOv8 separates the classification and detection heads. The classification branch continues to use Binary Cross-Entropy (BCE) Loss, while the regression branch incorporates the Distribution Focal Loss [22]. This loss function effectively addresses issues such as class imbalance and...