首先,YOLOv8在处理小目标时存在较大的误检率和漏检率。其次,YOLOv8在处理遮挡目标时也存在一定的困难。因此,为了进一步提高车道抛洒物检测系统的性能,需要对YOLOv8进行改进。 为了解决上述问题,本研究提出了一种改进的车道抛洒物检测系统,该系统融合了RT-DETR骨干网络和HGNetv2。RT-DETR是一种新型的目标检测模型,它...
本文给大家带来利用RT-DETR模型主干HGNet去替换YOLOv8的主干,RT-DETR是今年由百度推出的第一款实时的ViT模型,其在实时检测的领域上号称是打败了YOLO系列,其利用两个主干一个是HGNet一个是ResNet,其中HGNet就是我们今天来讲解的网络结构模型(亲测这个HGNet网络比YOLO的主干更加轻量化和精度更高的主干,非常适合轻量...
【改进YOLOv8】车道抛洒物检测系统:融合RT-DETR骨干网络HGNetv2 #改进YOLOv8 - 群山科技工作室于20231219发布在抖音,已经收获了169个喜欢,来抖音,记录美好生活!
YOLOv8模型使用了预训练的权重,其中在COCO数据集上进行了训练。这意味着该模型已经通过大规模数据集的学习,具有一定的目标检测能力。 RT-DETR骨干网络HGNetv2简介 RT-DETR横空出世 前几天被百度的RT-DETR刷屏,参考该博客提出的目标检测新范式对原始DETR的网络结构进行了调整和优化,以提高计算速度和减小模型大小。这...
YOLOv8简介 YoloV8模型结构 YOLOv3之前的所有YOLO对象检测模型都是用C语言编写的,并使用了Darknet框架,Ultralytics发布了第一个使用PyTorch框架实现的YOLO (YOLOv3);YOLOv3之后,Ultralytics发布了YOLOv5,在2023年1月,Ultralytics发布了YOLOv8,包含五个模型,用于检测、分割和分类。 YOLOv8 Nano是其中最快和最小的...
一、 PPHGNetv2 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进 在这里插入图片描述 网络结构 看到RT-DETR的性能指标,指标最好的两个模型backbone都是用的HGNetv2,毫无疑问,和当时的picodet一样,骨干都是使用百度自家的网络。 该网络结构没有单独出一篇论文,该主干思想用在了RT-DETR网络上面 核心 百度paddlepa...
YOLOv8-seg的整体架构可以分为输入层、主干网络、颈部网络和头部网络四个主要部分。输入层负责对图像进行预处理,包括缩放和归一化,以满足模型的输入要求。此步骤确保了模型能够处理不同尺寸和格式的图像,同时也为后续的特征提取奠定了基础。 主干网络是YOLOv8-seg的核心部分,采用了CSPDarknet结构,这一结构通过将特征图...
YOLOv8作为该系列的最新版本,结合了多种先进的技术,具有更高的准确性和更快的推理速度。然而,针对叉车图像分割的特定需求,YOLOv8仍存在一些改进空间,尤其是在处理复杂背景、遮挡情况以及多叉车同时出现的场景时。因此,基于改进YOLOv8的叉车图像分割系统的研究具有重要的现实意义。 本研究将使用包含1300张图像的叉车...
YOLOv8作为该系列的最新版本,具备更强的特征提取能力和更高的处理速度,适合用于复杂的医学影像分析任务。通过对YOLOv8进行改进,结合骨折图像的特征,可以有效提升骨折分割的精度和效率,为临床提供更为精准的影像信息。本研究将基于改进的YOLOv8模型,构建一个针对骨折图像的分割系统。所使用的数据集包含2100幅骨折相关...
因此,基于改进YOLOv8的大坝水位识别水域图像分割系统的研究显得尤为重要。 本研究将利用“FLOOD SEPTEMBER 25 DATASET”这一数据集进行模型训练和评估。该数据集包含5000幅图像,专注于洪水场景的实例分割,且类别数量为1,主要针对洪水的识别。这一数据集的选择为本研究提供了丰富的训练样本,能够有效支持模型在不同水位...