1、在官方的yolov8包中ultralytics\ultralytics\nn\modules\__init__.py文件中的from .conv import和__all__中加入BiFPN的两个模块BiFPN_Concat2和 BiFPN_Concat3。 2、在ultralytics\ultralytics\nn\modules\conv.py文件中上边__all__中同样添加BiFPN的两个模块。 并在该conv.py文件中添加B...
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在ultralytics\ultralytics n\tasks.py文件中声明BiFPN模块，并在parse_model模块中加入BiFPN结构代码。创建yolov8+BiFPN的yaml文件。在模型结构中，已集成包含BiFPN金字塔结构，验证模型运行。
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具有BiFPN-SimAM 的增强型 YOLOv8 用于微型电容器的精确缺陷检测 在微型电容器质量控制的自动视觉检测领域,准确检测缺陷的任务提出了艰巨的挑战。这一挑战主要源于缺陷微电容器的尺寸小和样品可用性有限,这导致现有检测方法中检测精度降低、假阴性率增加等问题。为了应对这些挑战,本文提出了一种创新方法,采用增强的“只...
To address these challenges, this paper proposes an innovative approach employing an enhanced 'you only look once' version 8 (YOLOv8) architecture specifically tailored for the intricate task of micro-capacitor defect inspection. The merging of the bidirectional feature pyramid network ...
的YOLOv8m鱼眼图像目标检测模型(Fisheye-YOLOv8).首先,提出Faster-EMA模块,通过融合轻量级卷积和多尺度注意力,减少特征提取中的延时和复杂度;其次,设计了RFA-BiFPN... 王新蕾,廖晨旭,王硕,... - 《激光与光电子学进展》 被引量: 0发表: 2025年 WTBD-YOLOv8: An Improved Method for Wind Turbine Generator ...
与原始YOLO v8n-seg相比,YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN的精确率提高3.2个百分点,召回率提高2.6个百分点,平均精度均值提高3.1个百分点,改进后的模型在参数量基本保持不变的情况下具有更强的鲁棒性。遮挡情况下该模型检测结果表明,精确率为93.8%,召回率为91.67%,平均精度均值为93.15%。结果表明,YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN...
where the YOLO backbone network struggles with adaptive learning of feature distributions, leading to insufficient multi-scale feature learning capabilities and low detection accuracy for small and occluded objects, the lightweight Enhanced YOLOv8 with WBiFPN (Weighted Bidirectional Feature Pyramid Network)...
YOLOv8作为该系列的最新版本,结合了深度学习和卷积神经网络的优势,能够在复杂环境中快速而准确地识别多种物体。然而,传统的YOLOv8模型在处理厨房用品的实例分割任务时,仍面临一些挑战,例如物体之间的遮挡、光照变化以及物体形状的多样性等。因此,针对厨房用品的特定需求,对YOLOv8进行改进,构建一个高效的厨房用品分割系统...