从模型训练过程损失曲线上看,YOLOv8n/s/m/l/x这5个不同尺寸大小的模型训练过程的收敛速度相差不大;【val验证集训练曲线逐渐平滑代表训练过程基本收敛】 从训练结果的性能精度上看,YOLOv8m/l/x > YOLOv8s > YOLOv8n。 从训练结果的性能精度上看,YOLOv8m/l/x这三种模型的训练结果精度相差不大,并没有出现随...
YOLOv8n算法的结构图如图1所示。 在原始YOLOv8n主干网络中,C2f模块由标准卷积和多个瓶颈(Bottleneck)模块组成,进而造成原模型复杂度高,推理速度慢,不适用于光伏电池缺陷检测任务,因此,为了最大程度的减少计算冗余并优化主干部分的参数量,研究者使用FasterBlock模块替换C2f模块中的 Bottleneck模块,降低模型的参数量和计算...
ultralytics — YOLOv8-OpenCV-ONNX-Python目标:基于ultralytics开源代码,快速完成 Yolov8n昇腾推理迁移调测结论:最终可以在昇腾推理芯片达到如下推理效果 (CPU)验证原始onnx模型推理,以此推理效果为精度标…
YOLOv8n 是 YOLOv8 系列中的一个模型,通常用于资源受限环境下的目标检测任务。关于 YOLOv8n 的大小,可以从以下几个方面来理解: 模型文件大小: YOLOv8n 的模型文件大小(即磁盘上存储的权重文件的大小)通常在 7 MB 到 10 MB 之间,具体大小取决于保存格式和优化程度。 这是一个相对较小的模型,非常适合在资源...
MAF-YOLO在COCO数据集上取得了42.4%的AP,仅需3.76M可学习参数和10.51G FLOPs,相比YOLOv8n提升了约5.1%。 此外,提出的重参数化异构高效层聚合网络(RepHELAN)模块确保了模型架构和卷积设计中异构大卷积核的利用,从而在保留小目标信息的同时实现多尺度感受野。
📚 Yolov8n模型由四个主要部分组成:输入端、主干网、Neck模块和输出端。🔍 输入端改进:引入数据增广技术,如mixup和copy paste,以提升模型的泛化能力。💪 主干网改进:融合了GhostNet V2和Next Vit,使得模型更加轻量级,同时保持了高性能。🤝 Neck模块改进:结合了biFPN双向网络和PAN网络,并引入了双向Transformer模...
论文短视频 |面向探地雷达常见地下目标的GDS-YOLOv8n检测方法 背景介绍 探地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)作为一种高效的无损探测方法,具有检测精度高、穿透性强和技术成熟等优势,而且易于与人工智能等数据处理技术相结合,已在...
面向密集行人场景的YOLOv8n改进算法 引言 近年来随着自动驾驶、视频监控系统的高速发展,现实需求对行人检测要求越来越高。传统的行人检测算法根据检测方法的不同,分为双阶段检测算法和单阶段检测算法。常见的双阶段目标检测算法主要包含目标定位和目标分类两个步骤。首先,提取出图像中所有可能包含目标的区域,即目标定位...
YOLOV8n模型Tensorrt推理onnx和wts方式性能对比: 1、目前tensorrt推理方式分为2中:以杜老为主流的调用API解析onnx对象转trt推理和以王星宇为主流的直接模型硬解析插件wts方式推理; 2、onnx解析方式相对容易,调用API解析;wts模型硬解析插件方式难度大,开发插件和模型硬
为了解决自然课堂中由于目标遮挡和小目标导致的课堂学习行为的漏检和误检问题,本研究在 YOLOv8n 的基础上提出了一种改进的 YOLOv8n_BT。YOLOv8n_BT 的改进主要包括两个方面。一方面,对于课堂学习行为的遮挡问题,它在骨干网络中引入了 BRA,以更好地捕获细粒度、全局和丰富的特征。另一方面,对于后排学生课堂学习行为...