动态蛇形卷积是一种新的卷积操作，它能够更好地捕捉图像中的细节信息。传统卷积核的形状和大小是固定的，而动态蛇形卷积则允许卷积核在不同的位置动态调整其形状，以更好地适应输入数据的特点。这种灵活性使得动态蛇形卷积在处理复...
InnerIoU（内部交并比）损失函数考虑了目标框内部的重叠区域，旨在更加精确地评估检测框与真实框之间的重叠程度。本文介绍了四种新型损失函数：InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU和FocusIoU，并详细分析了它们的...
YOLOv8保姆级动手把手攻略_yolov8训练coco数据集...
YOLOv8是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列的最新版本，它在图像或视频帧中能够快速准确地识别和定位多个对象，并能够跟踪它们的移动，同时将其分类。YOLOv8还可以区分对象的确切轮廓，进...
本文介绍了如何将FasterNet应用于YOLOv8，以提高模型速度并降低计算成本。FasterNet通过部分卷积(PConv)提供更高的FLOPS效率，同时减少了冗余计算和内存访问。作者提供了代码实现细节，包括...
模型和完整仿真测试代码，放在github上参考链接。因为之前写了几篇yolov8模型部署的博文，存在两个问题：部署难度大、模型推理速度慢。该篇解决了这两个问题，且是全网部署难度最小、模型运行速度最快的部署方式。相...
BiFormer（Bi-levelRoutingAttention）是一种新颖的注意力机制，它通过双层路由机制来捕捉局部和全局特征，从而提高模型的检测性能。其主要思想是在特征提取过程中，分别对局部特征和全局特征...
YOLOv8的网络结构大致分为四个部分：Backbone、Neck、Head和输出层。Backbone用于提取图像特征，Neck用于特征融合和增强，Head用于目标分类和定位。...
可变形卷积（DeformableConvolution）最早由Dai等人在2017年提出，其核心思想是在标准卷积操作的基础上，引入可学习的偏移量（offsets），使卷积核能够自适应调整其采样位置，从而增强模型对目...
DAttention（DAT）是一种最新的注意力机制，它通过引入动态自适应的注意力权重计算，能够更好地捕捉特征之间的关系，从而提升模型的表示能力。DAT在各种视觉任务中表现出色，尤其是在目标检测中，可以显著提高小目标...