4. 修改后的结构图 5. 完整代码 [YOLOv8改进 | 主干网络 | 增加网络结构增强小目标检测能力【独家创新——附结构图】——点击即可跳转] 6.总结 本专栏所有程序均经过测试,可成功执行 在目标检测领域内,尽管YOLO系列的算法傲视群雄,但在某些方面仍然存在改进的空间。在YOLOv8提取特征的时候,由于卷积的缘故,会...
专栏目录:YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制 二、框架图 这张图(图3)展示了可编程梯度信息(PGI)及其相关网络架构和方法。图中展示了四种不同的网络设计: a) PAN (Path Aggregation Network):这种网络结构主要用于改进特征融合,以提高目标检测的性能。然而,由于信...
GELAN的原理涉及广义高效层聚合网络，它扩展了ELAN，允许使用不同计算块，以适应各种任务和硬件需求。通过GELAN，YOLOv9旨在提供一个通用且高效的深度学习架构。关于GELAN的详细结构和YOLOv9的yaml文件，都已在文中提供链接，如有疑问，可通过链接联系作者。进一步的改进和结构图分析也在文章中分享。点击链接...
https://github.com/WongKinYiu/yolov7/blob/main/cfg/training/yolov7d6.yaml 在YOLOv7仓库中,通过观察YOLOv7.yaml可以发现,原始的640 × 640 的图像进入ReOrg操作,先变成320 × 320的特征图,在通过拼接(Concat)后,会经过一次卷积(CBL)操作,最终变成320 × 320 ...
YOLOv8改进 | 主干网络 | 增加网络结构增强小目标检测能力【独家创新——附结构图】——点击即可跳转 6.总结 小目标检测更适合小的特征图,因为在大特征图上,小目标的特征更加明显,更容易被检测到,并且有助于保留细节信息,提高检测准确性。为了优化小目标检测性能,本文采用在大的特征图上检测的方法:利用多尺度特征...
本文给大家带来的改进机制是利用YOLOv10提出的SCDown魔改YOLOv8进行下采样,其是更高效的下采样。具体而言,其首先利用点卷积调整通道维度,然后利用深度卷积进行空间下采样。这将计算成本减少到 和参数数量减少到 。同时,这最大限度地保留了下采样过程中的信息,从而在减少延迟的同时实现竞争性性能。本文附网络结构图,完...
本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的YOLOv9其中提出的GELAN模块来改进YOLOv8中的C2f,GELAN融合了CSPNet和ELAN机制同时其中利用到了RepConv在获取更多有效特征的同时在推理时专用单分支结构从而不影响推理速度,同时本文的内容提供了两种版本一种是参数量更低涨点效果略微弱一些的版本(参数量V8n下降80...
只是在其项目文件中用到了,我将其整理出来用于我们的YOLOv8的项目,同时空间金字塔池化作为我们YOLOv8中的一个比较独特的存在其的改变并不会影响我们的模型其它的改进太多,所以如果你融合方面比较困难,可以尝试替换一下SPPF来改变模型的结构从而达到一个创新的目的,同时本文的内容目前网络上并无其它人总结大家可以尝试...