YOLOv8作为目标检测领域的最新版本，在速度和精度之间取得了良好的平衡。然而，随着计算机视觉任务的复杂性不断增加，YOLOv8的标准主干网络（Backbone）在处理高分辨率图像或多尺度目标时，可能存在一定的局限性。为了进一步提升YO...
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...
【保姆级教程】【YOLOv8替换主干网络】【1】使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构_yolov8更换主干网络...
2.修改starnet.py中的forward函数，并且添加out_dices参数使其能够输出不同stage的特征向量。（元素乘法）在无需加宽网络下，将输入映射到高维非线性特征空间的能力。3.将classS...
_yolov5轻量化改进...
YOLOv8更换主干网络之StarNet_主干startnet...
接下来为每个模型提供基本结构的代码，并对其亮点进行简要描述。_主干特征提取网络...
【保姆级教程|YOLOv8改进】【5】精度与速度双提升，使用FasterNet替换主干网络_yolov8主干网络改进...
神经网络已经使得在计算机视觉任务如目标检测方面实现了令人难以置信的成果。然而，这样的成功在很大程度上依赖于昂贵的计算资源，这使得拥有廉价设备的人们无法享受到这一先进技术的好处。在本文中，我们提出了交叉阶段部分网络...
本文给大家带来的改进机制是结合目前SOTAYOLOv9的思想利用双主干网络来改进YOLOv8（本专栏目前发布以来改进最大的内容，同时本文内容为我个人一手整理全网独家首发|就连V9官方不支持的模型宽度和深度修改我都...