一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用 YOLOv10提出的C2fCIB模块助力YOLOv8进行有效涨点,其中C2fCIB模块所用到的CIB模块是一种紧凑的倒置块结构,它采用廉价的深度卷积进行空间混合,并采用成本效益高的点…
下面就直接揭晓答案吧,具体改进如下: Backbone:使用的依旧是CSP的思想,不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块; PAN-FPN:毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到,YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样...
1.Backbone。使用的依旧是CSP的思想,不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块; 2.PAN-FPN。毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到,YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了,同时...
Backbone:使用的依旧是CSP的思想,不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块; PAN-FPN:毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结...
💡💡💡本文摘要:一种基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测, 在NEU-DET和GC10-DET任务中涨点明显; 💡💡💡创新点: 1)DCNv4结合SPPF; 2)C2f创新为CSPStage; 3)三个检测头更新为四个检测头; 💡💡💡创新点:在NEU-DEU任务中mAP由原始的0.709 提升至0.737 ...
总的来说,C2f模块是YOLOv8中一个重要的组成部分,它通过引入Bottleneck设计理念和多卷积层的处理流程,有效地提高了模型的目标检测性能和准确率。在实际应用中,我们可以利用C2f模块来改进目标检测模型的表现力,进一步优化模型的性能。同时,通过对C2f模块的深入研究和实践经验的积累,我们也可以为未来更多的深度学习模型...
本期视频主要是关于C2F模块中添加Attention最简单的添加方法就是添加上保证维度不变即可其次是做对比实验建议使用notebook这样方便可视化每一次改进的结果互相学习共同进步, 视频播放量 12686、弹幕量 4、点赞数 206、投硬币枚数 100、收藏人数 629、转发人数 46, 视频作者
从模型结构看V8主要有两个大的模块构成,就是backbone和head模块,因此降低参数量我们就从这两模块开始 二、bakebone模块轻量化参数 1.CSPPC替换c2f卷积块 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2303.03667.pdf 如上图,其中利用了PConv模块大量降低参数量 其中 ...
机器人中心SCI论文上新<基于改进YOLOv8算法的工业铝片表面缺陷检测方法>,本次研究针对目前工业铝片表面缺陷检测存在误检漏检、效率低下等问题,提出一种改进YOLOv8的表面缺陷检测算法。该算法通过引入C2f-DSConv模块,小目标检测层,DyHead动态检测头,提...