图13展示了YOLOv8n原始结构的C2f特征提取模块和改进后的C2F-EMBC 特征提取模块在障碍物检测中的Grad-CAM对比图。从图中可以看到,原始网络结构对障碍物中心区域和边缘区域的关注度相对较低。相较而言,改进后的C2F-EM-BC结构对各种障碍物的敏感程度整体高于原模型,尤其在障碍物中心区域的热度显著提升。结合二者的mA...
图13展示了YOLOv8n原始结构的C2f特征提取模块和改进后的C2F-EMBC 特征提取模块在障碍物检测中的Grad-CAM对比图。从图中可以看到,原始网络结构对障碍物中心区域和边缘区域的关注度相对较低。相较而言,改进后的C2F-EM-BC结构对各种障碍物的敏感程度整体高于原模型,尤其在障碍物中心区域的热度显著提升。结合二者的mA...
手写数字识别系统: yolov8-seg-C2f-EMBC 1.研究背景与意义 参考博客 博客来源 研究背景与意义 手写数字识别作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向,近年来受到了广泛关注。随着深度学习技术的快速发展,尤其是卷积神经网络(CNN)的成功应用,手写数字识别的准确性和效率得到了显著提升。YOLO(You Only Look Once)系列...
人类姿态分割系统: yolov8-seg-C2f-DySnakeConv 1.研究背景与意义 参考博客 博客来源 研究背景与意义 随着人工智能技术的迅猛发展,计算机视觉领域的研究不断深入,尤其是在人体姿态识别和分割方面的应用日益广泛。人体姿态分割不仅在安防监控、智能家居、虚拟现实等领域具有重要的应用价值,同时也为人机交互、运动分析和医...
C2f_REPVGGOREPA, C3_DCNv2_Dynamic, C2f_DCNv2_Dynamic, C3_ContextGuided, C2f_ContextGuided, C3_MSBlock, C2f_MSBlock, C3_DLKA, C2f_DLKA, CSPStage, SPDConv, RepBlock, C3_EMBC, C2f_EMBC, SPPF_LSKA, C3_DAttention, C2f_DAttention, C3_Parc, C2f_Parc, C3_DWR, C2f_DWR, RFACo...
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C2f模块通过引入多个分支和shortcut连接,有效缓解了深层网络中的梯度消失问题,同时增强了浅层特征的重用。这种设计使得YOLOv8-seg在进行目标检测时,能够同时提取细节信息和高层语义信息,从而提升了对复杂场景的理解能力。在特征融合层,YOLOv8-seg采用了PAN-FPN结构,以实现多尺度特征的深度融合。该结构通过自下而上的...
在YOLOv8中,Backbone使用了C2F模块,替代了传统的C3模块,显著提升了特征提取的效率。C2F模块通过将卷积操作优化为3×3的卷积核,并在深度上进行了调整,使得模型在保持较小参数量的同时,能够提取到更加丰富的特征信息。在特征融合阶段,YOLOv8-seg采用了多尺度特征融合技术,通过结合来自Backbone不同阶段的特征图,能够更...
C2f_REPVGGOREPA, C3_DCNv2_Dynamic, C2f_DCNv2_Dynamic, C3_ContextGuided, C2f_ContextGuided, C3_MSBlock, C2f_MSBlock, C3_DLKA, C2f_DLKA, CSPStage, SPDConv, RepBlock, C3_EMBC, C2f_EMBC, SPPF_LSKA, C3_DAttention, C2f_DAttention, C3_Parc, C2f_Parc, C3_DWR, C2f_DWR, RFACo...
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