之前博主发布过YOLOv8转RKNN模型并在开发板上部署的流程，但是遇到了许多问题，发现很难修补，遂决定在官方项目下进行模型转换与部署（之前的转换是在Github个人博主的项目下进行的）OK，进入正题，模型转换需...
iAFF是一种基于注意力机制的特征融合方式，旨在逐步迭代特征图中的空间和通道维度信息。通过多个层次的注意力机制，该方法能够有效地融合来自不同尺度的特征信息，增强模型对小目标和细节的捕捉能力。相比传统的融合方法，iAFF不仅考虑了特征图中...
ConvNeXtV2是ConvNeXt系列的改进版，通过优化卷积层和掩码自编码器技术，进一步提高了网络的表示能力。全卷积掩码自编码器（FCM）在处理高维特征图时具有出色的性能，尤其是在细粒度特征提取和上下文信息建模方面。YOLOv8引入...
在目标检测领域，YOLO(YouOnlyLookOnce)系列凭借其实时性和高效性得到了广泛应用。然而，YOLO在处理小目标检测时，往往表现出一定的局限性。为了解决这一问题，Gold-YOLO提出了针对...
DynamicHead是YOLOv8中一个重要的改进组件，主要用于提高检测头的灵活性和适应性。该改进通过动态调整卷积核和特征图，从而更好地适应不同大小和形状的目标物体。DynamicHead的核心思想是根据输入图像的...
ASFF是一种基于自适应特征融合的策略，能够动态调整不同尺度特征的融合权重，适应场景中不同大小的目标。传统的YOLOv8检测头使用固定的特征融合策略，而ASFF则通过引入学习参数，使得网络能够根据输入图像的特征自适应地选择不同尺度特征的...
FasterNeT是一种旨在极大优化推理速度的轻量级网络，通常用于移动设备和嵌入式系统。它通过减少参数量和计算量，提升了FPS（帧每秒），而且在不显著降低精度的前提下，提高了效率。轻量化卷积层：采用深度可分离卷积（D...
yolov8双目测距包含有前端的源码和无前端的源码Sgbm双目测距算法内含测距代码，视差图和深度图代码，以及极线矫正代码_yolov8双目测距...
VanillaNet是华为最新推出的轻量级网络架构，专为在移动端和嵌入式设备上运行而设计。轻量化设计：通过简化卷积操作和减少参数量，VanillaNet可以在保证精度的前提下，大幅降低计算复杂度。深度可分离卷积：采用深度可分离卷积（De...
FasterNeT是一种新型轻量化神经网络架构，旨在在保证精度的同时极大地提高推理速度。其通过一系列结构创新（如GroupConvolution和LayerNorm）减少了计算复杂度，同时保持了较高的模型性能。将Faster...