🚀🚀🚀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，轻轻松松搞定...

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性...

  💡💡💡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...

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...

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...

 🚀🚀🚀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： ...

💡💡💡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...

💡💡💡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...

  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...

💡💡💡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...