文章代码仅供参考。 1.Channel Attention(CA) importtorchimporttorch.nnasnnclassChannelAttention(nn.Module):def__init__(self,in_channels,reduction=16):super(ChannelAttention,self).__init__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc=nn.Sequential(nn.Linear(in_channels,in_channels//reduction,b...
在本文的末尾提供可以直接替换卷积模块的ODConv,添加ODConv模块的C2f和Bottleneck(配合教程将代码复制粘贴到你自己的代码中即可运行)给大家,该卷积模块主要具有更小的计算量和更高的精度,其中添加ODConv模块的网络(只替换了一处C2f中的卷积)参数量由8.9GFLOPS减小到8.8GFLOPS,...
YOLOv8改进 | 2023 | DWRSeg扩张式残差助力小目标检测 (附修改后的C2f+Bottleneck)2024-01-158.YOLOv8改进 | SAConv可切换空洞卷积(附修改后的C2f+Bottleneck)2024-01-15 9.YOLOv8改进 | ODConv卷积助力极限涨点(附修改后的C2f、Bottleneck模块代码)2024-01-1510.YOLOv8改进有效涨点系列->多位置替换可...
简介:YOLOv8改进 | ODConv卷积助力极限涨点(附修改后的C2f、Bottleneck模块代码) 一、本文介绍 这篇文章给大家带来的是发表于2022年的ODConv(Omni-Dimensional Dynamic Convolution)中文名字全维度动态卷积,该卷积可以即插即用,可以直接替换网络结构中的任何一个卷积模块,在本文的末尾提供可以直接替换卷积模块的ODConv,...
具体改进方法可访问如下地址: YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLOv10提出的C2fCIB魔改YOLOv8(附代码 + 完整修改教程)),点击此处即可跳转 (大家如有任何问题,随时通过链接到CSDN我的个人主页私信我咨询,看到都会在第一时间回复大家,知乎可能回复的比较慢) ...
Yolov8改进 C2f中添加注意力机制代码 包括SE、CA、CBAM、MHSA等)的具体实现代码,以及如何将这些模块集成到YOLOv8模型中的示例。 在这里插入图片描述 @[toc] 在这里插入图片描述 为了在YOLOv8的C2f模块中添加不同的注意力机制,我们需要定义这些注意力机制并在C2f模块中集成它。以下是具体的代码实现: ...