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The research presents the YOLOv8-C2f-Faster-EMA algorithm, which optimizes the backbone, neck layer, and C2f module for underwater characteristics and incorporates an effective attention mechanism. This algorithm improves the accuracy of underwater litter detection while simplifying the...
YOLOv11的改进:在YOLOv11中,研究者们尝试了多种改进方式,包括引入新的注意力机制、优化损失函数、调整模型结构等,以改善模型的检测精度和速度。例如,通过引入BIMAFPN(Bi-directional Interaction Multi-scale Feature Pyramid Network)和C2f-Faster-EMA(Convolutional 2D Faster Evolutionary Multi-scale Attention),显著...
以C2f-Faster-EMA为例 11. MPCA与DCNV2_ Dynamic的说明 12. DAttention(Vision Transformer with Defo...
与YOLOv5不同的是,YOLOv8将C3模块替换为C2f模块,这一变更不仅保持了模型的轻量化特性,还有效提升了检测精度。C2f模块的设计灵感来源于YOLOv7的ELAN结构,具有两个分支的特性,使得网络在特征提取时能够更好地保留梯度流信息。具体而言,C2f模块通过多个Bottleneck结构的串并联组合,能够在保持输入输出通道一致的前提下...
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他们引入了小型目标检测层,并采用了C2f-E结构,使用了EMA注意力模块。DOTAv1.0数据集[28]上的实验结果表明,在0.5方面提高了1.3%。然而,他们的方法引入了更高的计算复杂性。许等人[29]提出了YOLOv8-MPEB,专门用于UAV图像中的小型目标检测,解决了尺寸变化和复杂场景问题。改进措施包括用MobileNetV3替换CSPDarknet53...
一种基于改进YOLOv8模型的老人跌倒检测方法,其特征是:包括以下步骤,步骤一、获取跌倒图像作为原始数据集,对原始数据集进行数据增强和扩增;步骤二、构建跌倒数据集,将经步骤一增强和扩增后的数据集按照8:1:1划分为训练集、测试集和验证集;对图像人体所在区域进行标注后进行数据读取;步骤三、构建融合C2f_faster_EMA...
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