YOLOv8全网独家改进: 小目标 |新颖的多尺度前馈网络(MSFN) | 2024年4月最新成果
💡💡💡本文独家改进:多尺度前馈网络(MSFN),通过提取不同尺度的特征来增强特征提取能力,2024年最新的改进思路 💡💡💡创新点:多尺度前馈网络创新十足,抢先使用 💡💡💡如何跟YOLOv8结合:1)放在backbone后增强对全局和局部特征的提取能力;2)放在detect前面,增强detect提取能力;提供多种改进方案 💡💡💡多个私有数据集涨点明显,如缺陷检测NEU-DET、农业病害检测等; 改进...
YoloV8实战:YoloV8-World应用实战案例
摘要 YOLO-World模型确实是一个突破性的创新,它结合了YOLOv8框架的实时性能与开放式词汇检测的能力,为众多视觉应用提供了前所未有的解决方案。以下是对YOLO-World模型的进一步解读: 模型架构与功能 YOLO-World模型充分利用了YOLOv8框架的先进特性,并引入了开放式词汇检测功能。这一创新使得模型能够识别并检测图像中任何由描述性文本指定的物体,无需预先定义对象类别。这一功能使得YOL...
即插即用篇 | YOLOv8 引入 NAM 注意力机制 | 《NAM: Normalization-based Attention Module》
论文名称:《NAM: Normalization-based Attention Module》 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2111.12419.pdf 代码地址:https://github.com/Christian-lyc/NAM 文章目录 1 原理 2 源代码 3 添加方式 4 模型 yaml 文件 template-backbone.yaml template-smal...
YOLOv8-Seg改进:特征融合篇 | GELAN(广义高效层聚合网络)结构来自YOLOv9
🚀🚀🚀本文改进:使用GELAN改进架构引入到YOLOv8 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏:http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8,从入门到创新,轻轻松松搞定科研; 1)手把手教你如何训练YOLOv8-seg; 2)模型创新,提升分割性能; 3)独家自研模块助力分割; 1.YOLOv9介绍 论文: ...
Yolov8-pose关键点检测:原创自研&涨点系列篇 | 一种新颖的轻量化网络,用于提升遥感图像中的小物体检测 | 2024年二区YOLOv5改进最新成果
💡💡💡本文独家改进:现将本文思想迁移到YOLOv8-pose做二次创新 ,提出了三个创新的轻量级即插即用模块:特征增强模块(FEM)、特征融合模块(FFM)和空间上下文感知模块(SCAM) Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍:https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12398833.html ✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的y...
Yolov8-pose关键点检测:原创自研&涨点系列篇 | 空间上下文感知模块(SCAM)结合超轻量高效动态上采样DySample
💡💡💡本文独家改进:YOLOV8-pose head创新,1)一种超轻量高效动态上采样DySample, 具有更少的参数、FLOPs,效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample;2)加入空间上下文感知模块(SCAM)进一步提升检测精度; 改进结构图如下: Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍:https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_1239...
海思hi3519dv500,hi3516dv500移植yolov8-模型处理
上一节yolov8的训练已经完成了,现在要开始做模型的转换了,这里和yolov7方式相似,但是有一些差异,尤其是yolov7的不带NMS部分的输出顺序和yolov8的输出顺序与格式是有差异的。 首先还是要自己手动加入rpn_op,这里包含了filter,sort,nms部分。 我们一个一个看,首先filter.py里 要先增加个Filter的自定义层。 op_source = """ #inclu...
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Y...
特征融合篇 | YOLOv8 引入通用高效层聚合网络 GELAN | YOLOv9 新模块
今天的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数,以使模型的预测结果最接近真实情况。同时,必须设计一个合适的架构,以便为预测提供足够的信息。现有方法忽视了一个事实,即当输入数据经过逐层特征提取和空间转换时,会丢失大量信息。本文将深入探讨数据通过深度网络传输时出现的数据丢失的重要问题,即信息瓶颈和可逆函数。我们提出了可编程梯度信息(PGI)的概念,以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI可以为目标任务...
海思SD3403,SS928/926,hi3519dv500,hi3516dv500移植yolov7,yolov8(15)-Yolov9探索
SS928移植yolov8问题暂未解决,对比SVP NNN和NNN两个NPU核,SVP NNN是不支持transpose层,仅支持CPU里运行,去掉这个层认为不现实,NNN里倒是写的在onnx模型里支持transpose,应该是在NPU里运行。 一种方式是转caffe模型,transpose对应的是permute,是支持的。另一种是希望NNN里支持NPU里运行transpose。这两种方式都消耗时间比...