1.Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2性能比较 引入到yolov8,Bottleneck与c2f结合,代替backbone中的所有c2f。 2.Ghostnet介绍 论文:https://arxiv.org/pdf/2211.12905.pdf 尽管Ghost 模块可以大幅度地减少计算代价,但是其特征的表征能力也因为 "卷积操作只能建模一个窗口内的局部信息" 而被削弱了。在 GhostNet 中,...
1.Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2性能比较 引入到yolov8,Bottleneck与c2f结合,代替backbone中的所有c2f。 layers parameters GFLOPs kb YOLOv8s 168 11125971 28.4 21991 YOLOv8_C2f_GhostBottleneckV2s 279 2553539 6.8 5250 YOLOv8_C2f_GhostBottlenecks 267 2553539 6.8 5248 YOLOv8_C2f_g_ghostBottlenecks 195 25...
本文提出一种高效、轻量的Ghost-YOLOv8网络模型来对交通标志进行检测和识别, 引入GhostConv模块以及设计的全新模块C2fGhost, 减小了模型的参数量及模型大小; 添加了GAM注意力模块, 提升了模型的特征融合能力; 并增加了小目标检测层, 提高了模型检测小目标的精确度; 使用GIoU作为损失函数, 提升了网络模型的边界框回归...
酒瓶类型分类图像分割系统: yolov8-seg-C2f-DiverseBranchBlock 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,计算机视觉在各个领域的应用日益广泛,尤其是在物体检测与图像分割方面。YOLO(You Only Look Once)系列模型因其高效的实时处理能力和优越的检测精度,成为了当前目标检测领域...
本研究基于改进的YOLOv8模型,旨在构建一个专门针对食品与硬币的实例分割系统。YOLO(You Only Look Once)系列模型因其高效的实时检测能力而广受欢迎,而YOLOv8在此基础上进行了多项改进,进一步提升了模型的精度和速度。通过对YOLOv8的改进,我们希望能够在复杂背景下实现对食品和硬币的高效分割,满足实际应用中的需求。