YOLOV8逐步分解(2)_DetectionTrainer类初始化过程
接上篇文章yolov8逐步分解(1)--默认参数&超参配置文件加载继续讲解。 1. 默认配置文件加载完成后，创建对象trainer时，需要从默认配置中获取类DetectionTrainer初始化所需的参数args，如下所示 def train(cfg=DEFAULT_CFG, use_python=False): """Train and optimize YOLO model given tr...
YOLOv9改进策略：IoU优化 | Wasserstein Distance Loss，助力小目标涨点
的小目标检测评估方法 Wasserstein Distance Loss | 亲测在多个数据集能够实现涨点，对小目标、遮挡物性能提升明显 💡💡💡MS COCO和PASCAL VOC数据集实现涨点 YOLOv9魔术师专栏 ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ 包含注意力机制魔改、卷积魔改、检测头创新、损失&IOU...
YoloV8改进策略：Neck和Head改进|ECA-Net：用于深度卷积神经网络的高效通道注意力|多种改进方法|附结构图
摘要 本文使用ECA-Net注意力机制加入到YoloV8Neck和Head中。我尝试了多种改进方法，并附上改进结果，方便大家了解改进后的效果，为论文改进提供思路。 论文：《ECA-Net：用于深度卷积神经网络的高效通道注意力》 arxiv.org/pdf/1910.03151.pdf 最近，通道注意机制已被证明在改善深度卷积神经网络（CNN）的性能方面具有巨大潜力。然而，大多数现有方法致力于开发更复杂的注...
YOLOv8-Seg改进：多创新点魔改设计 | 双层路由注意（BRA）+广义特征金字塔网络（GFPN）+多头检测器，全面提升检测精度
🚀🚀🚀本文改进：设计了一种提供了新颖的YOLO改进网络，其中三个优化点为：1）CVPR2023双层路由注意（BRA）；2）广义特征金字塔网络（GFPN）3）多头检测头整合到YOLOV8中； 🚀🚀🚀脑肿瘤检测数据集BR35H上MAP50绝对提高了4.7% 结构图如下： 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞...
YOLOv5全网独家改进: 红外小目标 | 注意力改进 | 多膨胀通道精炼（MDCR）模块，红外小目标暴力涨点| 2024年3月最新成果
MDCR）模块，解决目标的大小微小以及红外图像中通常具有复杂的背景的问题点,2024年3月最新成果 💡💡💡红外小目标实现暴力涨点，只有几个像素的小目标识别率大幅度提升 改进结构图如下： 收录 YOLOv5原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合paper ！！！ &#...
YOLOv9改进策略：卷积魔改 | SPD-Conv，低分辨率图像和小物体涨点明显
onv由一个空间到深度(SPD)层和一个无卷积步长(Conv)层组成,特别是在处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时。 💡💡💡SPD-Conv在多个数据集验证能够暴力涨点，适合急需要涨点的项目 YOLOv9魔术师专栏 ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ 包含注意力机制魔改、卷积魔改、检测头创新、损失&IOU...
YoloV8改进策略：BackBone改进|ECA-Net：用于深度卷积神经网络的高效通道注意力
摘要 本文使用ECA-Net注意力机制加入到YoloV8中。我尝试了多种改进方法，并附上改进结果，方便大家了解改进后的效果，为论文改进提供思路。 论文：《ECA-Net：用于深度卷积神经网络的高效通道注意力》 arxiv.org/pdf/1910.03151.pdf 最近，通道注意机制已被证明在改善深度卷积神经网络（CNN）的性能方面具有巨大潜力。然而，大多数现有方法致力于开发更复杂的注意模块以实现更好的...
主干网络篇 | YOLOv5/v7 更换骨干网络之 HGNetv2 | 百度新一代超强主干网络
论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.08069 代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection 中文翻译：https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/131353118 文章目录 HGNetv2网络结构 1.1 主干网络 1.2 颈部网络 1.3 数据增强和...
基于深度学习的生活垃圾智能分类系统（微信小程序+YOLOv5+训练数据集+开题报告+中期检查+论文）
摘要 本文基于Python技术，搭建了YOLOv5s深度学习模型，并基于该模型研发了微信小程序的垃圾分类应用系统。本项目的主要工作如下： （1）调研了移动端垃圾分类应用软件动态，并分析其优劣势；分析了深度学习在垃圾分类领域的相关应用，着重研究了YOLO系列的工作原理和YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四大模型的优缺点，最终选择了轻量级深度学习模型Y...
YOLOv8独家改进：backbone改进 | TransXNet：聚合全局和局部信息的全新CNN-Transformer视觉主干| CVPR2024
💡💡💡本文独家改进：CVPR2024 TransXNet助力检测，代替YOLOv8 Backbone 改进结构图如下： 收录 YOLOv8原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.5482 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合paper ！！！ 💡💡💡 2024年计算机视觉顶会创新点适用于...