YOLOv8蒸馏 | 知识蒸馏 | 利用模型蒸馏改进YOLOv8进行无损涨点 | 在线蒸馏 （附代码 + 完整文件 + 解析教程）
文章给大家带来的是模型的蒸馏，利用教师模型指导学生模型从而进行模型的涨点，本文的内容不仅可以用于论文中，在目前的绝大多数的工作中模型蒸馏是一项非常重要的技术，所以大家可以仔细学习一下本文的内容，本文从YOLOv8的项目文件为例，进行详细的修改教程， 文章内包括完整的修改教程，针对小白我出了视频修改教程，如果你还不会我提供了修改后的文件大家直接运行即可，所以说不用担心不会适用！模型蒸馏真正的无损涨点，蒸馏你只...
Yolov8项目实践——基于yolov8与OpenCV实现目标物体运动热力图
ection它可以依赖于目标检测器来识别视频中的每个目标，然后使用跟踪算法来关联检测结果，形成目标的连续轨迹。这种方法的关键在于如何有效地关联来自不同帧的检测框，以便为每个目标创建准确且连贯的轨迹。 Yolov8集成了BYTE方法，BYTE是一种创新的数据关联方法，它旨在提高多目标跟踪的准确性和连贯性。BYTE方法通过利用检测框和跟踪轨迹之间的相似性，可以在保留高置信度检测结果的同时，从低置信度检测结果中去...
基于YOLOv5s的电动车入梯识别系统（数据集+权重+登录界面+GUI界面+mysql）
1.UI界面 本人训练的yolov5s模型，准确率在98.6%左右，可准确完成电梯内检测电动车任务，并搭配了GUI检测界面，支持权重选择、图片检测、视频检测、摄像头检测、识别结果拍照和在线标注数据集等功能。 2.注册登录 并且为用户提供了登录注册功能，使用mysql数据库进行存储和校验。 3.算法准确率 训练的模型准确率在98.6%左右。 4.数据集 本数据集用于电梯禁...
YOLOv8改进 | Conv篇 | CVPR2024最新DynamicConv替换下采样（包含C2f创新改进，解决低FLOPs陷阱）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是CVPR2024的最新改进机制DynamicConv其是CVPR2024的最新改进机制，这个论文中介绍了一个名为ParameterNet的新型设计原则，它旨在在大规模视觉预训练模型中增加参数数量，同时尽量不增加浮点运算（FLOPs），所以本文的DynamicConv被提出来了，使得网络在保持低FLOPs的同时增加参数量，从而允许这些网络从大规模视觉预训练中获益，下面的...
YOLOv9(5):YOLOv9可编程梯度信息PGI（Programable Gradient Infomation）
1. 简述 PGI是YOLOv9的一大特色。为了丰富网络训练过程中，梯度反馈的路径（主要是梯度反馈宽度），尽量减少在训练过程中的网络信息丢失，作者添加了一个PGI（Programable Gradient Infomation）模块。 PGI模块的引入，从宏观上看，就像是网络新加了一条Detect分支（此处将类似以往YOLOv3/5/8等的3条不同分辨率的head路线称为一个...
YoloV9改进策略：下采样改进|自研下采样模块（独家改进）|疯狂涨点|附结构图
务的主干网络中，也可以用在分割和超分的任务中。已经有粉丝用来改进ConvNext模型，取得了非常好的效果，配合一些其他的改进，发一篇CVPR、ECCV之类的顶会完全没有问题。 本次我将这个模块用来改进YoloV9，实现大幅度涨点。 自研下采样模块及其变种 第一种改进方法 将输入分成两个分支，一个分支用卷积，一个分支分成两部分，一部分用MaxPool，一部分用AvgPool。然后，在最后合并起来。代码如下： ...
YoloV9实战：从Labelme到训练、验证、测试、模块解析
模型实战 训练COCO数据集 本次使用2017版本的COCO数据集作为例子，演示如何使用YoloV8训练和预测。 下载数据集 Images: 2017 Train images [118K/18GB] ：http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip2017 Val images [5K/1GB]：http://images.cocodataset.org...
YOLOv8 目标检测项目实操
一 yolov8 背景介绍 YOLOv8是一种尖端的、最先进的(SOTA)模型，建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的特性和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLOv8被设计为快速、准确、易于使用，这使它成为一个很好的选择，用于范围广泛的目标检测和跟踪、实例分割、图像分类和姿势估计任务。 一个不错的参考：yolov8官方代码训练模型 github yolov8 官网地址 地址： GitHub ...
YOLOV8逐步分解(4)_模型的构建过程
yolov8逐步分解(1)--默认参数&超参配置文件加载 yolov8逐步分解(2)_DetectionTrainer类初始化过程 yolov8逐步分解(3)_trainer训练之模型加载 接上篇模型加载文章，本节将详细介绍yolov8检测模型DetectionModel()的实例化过程及模型的解析构造过程。 1. DetectionModel()初始化 class DetectionMod...
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 自研超分辨率检测头HATHead助力超分辨率检测（混合注意力变换器检测头）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是由由我本人利用HAT注意力机制（超分辨率注意力机制）结合V8检测头去掉其中的部分内容形成一种全新的超分辨率检测头。混合注意力变换器（HAT）的设计理念是通过融合通道注意力和自注意力机制来提升单图像超分辨率重建的性能。通道注意力关注于识别哪些通道更重要，而自注意力则关注于图像内部各个位置之间的关系。HAT利用这两种注意力机制，有效地整合了全局的像素信息。本文中均有添加方...