YOLOv8全网首发：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ，助力检测
💡💡💡本文独家改进：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，完美和YOLOv8结合，助力涨点 DCNv4优势：(1) 去除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态性和表达能力；(2) 优化存储器访问以最小化冗余操作以加速。这些改进显著加快了收敛速度，并大幅提高了处理速度，DCNv 4实现了三倍以上的前向速度。 💡💡💡难点：如何编译DCNv4，提供windows编译环境。 收录 YOLOv8原创自研 ht...
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DBB重参数化模块魔改检测头实现暴力涨点 (支持检测、分割、关键点检测)
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是二次创新的机制，二次创新是我们发表论文中关键的一环，本文给大家带来的二次创新机制是通过DiverseBranchBlock(DBB)模块来改进我们的检测头形成一个新的检测头Detect_DBB，其中DBB是一种重参数化模块，其训练时采用复杂结构，推理时使用单分支结构，从而能够在训练的时候提取更高效的特征，还不影响推理时候的速度，同时本文的检测头支检测、分割和关键点检测，...
海思SD3403,SS928/926,hi3519dv500,hi3516dv500移植yolov7,yolov8（9）
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 = """ #include...
YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22 Spotlight
🚀🚀🚀本文改进：GhostNetV2 是 GhostNet 的增强版本，GhostBottleneckV2与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckV2 🚀🚀🚀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...
YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock轻量化网络结构（既轻量又长点）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块)，我们将其用于C2f中组合出一种新的结构，来替换我们网络中的模块可以达到一种轻量化的作用，我将其用于我的数据集上实验，包括多个类别的数据集，其在轻量网络结构的同时，却能够提高一定的mAP精度，所以这是一种十分高效的模块，该网络结构非常适合那些模型精度已经无法...
YOLOv8改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)
一、本文改进 本文给大家带来的改进机制是CCFM配合Dyhead检测头实现融合涨点，这个结构配合在一起只能说是完美的融合，看过我之前的检测头篇的读者都知道Dyhead官方版本支持的输入通道数是需要保持一致的，但是CCFM作为RT-DETR的Neck结构其输出通道数就是一致的，所以将这两种模块结合起来可以说是完美融合，我也将其进行了实验，在我的数据上已经做到了完美涨点！ ，我之前发的Damo-YOLO和CCFM...
YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为Ghostnet，超越谷歌MobileNet | CVPR2020
🚀🚀🚀本文改进： Ghost bottleneck为堆叠Ghost模块 ，与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneck 🚀🚀🚀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.Ghostne...
YOLOv8优化策略：轻量化改进 | 华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22 Spotlight
🚀🚀🚀本文改进：GhostNetV2 是 GhostNet 的增强版本，GhostBottleneckV2与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckV2 🚀🚀🚀YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研； 1.Ghostnetv2介绍 论文：https://arxiv.org/pdf/2211.1...
YOLOv8改进 | 二次创新篇 | 在Dyhead检测头的基础上替换DCNv3 (全网独家首发)
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是在DynamicHead上替换DCNv3模块，其中DynamicHead的核心为DCNv2，但是今年新更新了DCNv3其作为v2的升级版效果肯定是更好的，所以我将其中的核心机制替换为DCNv3给Dyhead相当于做了一个升级，效果也比之前的普通版本要好，这个机制我认为是我个人融合的算是，先用先得全网无第二份此改进机制，同时我发布的一比一复现版本Dyhead也是收获了多个...
YOLOv8改进 | 损失篇 | VarifocalLoss密集目标检测专用损失函数 (VFLoss，原论文一比一复现)
大家带来的是损失函数改进VFLoss损失函数，VFL是一种为密集目标检测器训练预测IoU-aware Classification Scores（IACS）的损失函数，我经过官方的版本将其集成在我们的YOLOv8的损失函数使用上，其中有很多使用的小细节(否则按照官方的版本使用根本拟合不了，这也是为啥网上的版本拟合不了的原因，其中需要设置一些参数)，后面我也会给大家讲解到底模型改到什么地步的时候引入损失函数改进...