AI:293-提升YOLOv8性能 | 集成iRMB倒置残差块注意力机制的轻量化改进

一键难忘 2024-10-15 11:01:04 阅读 77

本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集

https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html

从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。

每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中

文章目录

提升YOLOv8性能 | 集成iRMB倒置残差块注意力机制的轻量化改进

1. iRMB倒置残差块注意力机制概述

2. YOLOv8与iRMB的集成

2.1 网络结构调整

2.2 模块设计

2.3 训练和优化

3. 实验结果

4. 实验结果与性能评估

4.1 实验设置

4.2 实验结果

4.3 对比分析

5. 讨论与未来工作

5.1 模型复杂度与计算资源

5.2 适应性测试

5.3 进一步的改进

6. 结论

提升YOLOv8性能 | 集成iRMB倒置残差块注意力机制的轻量化改进

YOLOv8(You Only Look Once version 8)是一个先进的目



声明

本文内容仅代表作者观点,或转载于其他网站,本站不以此文作为商业用途
如有涉及侵权,请联系本站进行删除
转载本站原创文章,请注明来源及作者。