空洞卷积是一种用于扩大感受野而不增加计算量的卷积操作。通过在卷积核的权重之间引入空洞（即间隔），空洞卷积能够捕捉更大范围的信息，同时保持计算效率。空洞卷积的公式为：其中，(r)是空洞率，控制了感受野的大小。...
ShuffleNetV2是一种通过分组卷积（GroupConvolution）和通道洗牌（ChannelShuffle）技术来减少计算量和内存访问成本的轻量级网络。分组卷积：通过减少卷积核的计算量来降低整体的计算复杂度。通道洗牌：通...
1.首先克隆rknn修改后的ultralytics版本项目到本地主要是修改了源码的ultralytics/nn/modules/head.py和ultralytics/engine/exporter.py两个文...
YOLOv8继承了YOLO系列的核心思想，即通过单次前向传播同时完成分类和定位任务。它的模型架构进一步优化了CSPDarknet作为骨干网络，并在此基础上引入了多尺度特征融合和改进的损失函数。然而，这些改进仍未能完全...
RevColV1的引入显著提高了YOLOv8在小目标检测任务中的性能。虽然模型的计算开销略有增加，但相较于其带来的性能提升，这种增加是值得的。RevColV1通过特征解耦和列网络设计有效地提升了模型对小目标的检测能力。...
本文介绍了如何将TripletAttention注意力机制集成到YOLOv8中，并详细讲解了集成的原理、实现步骤、代码示例以及模型部署与应用的细节。通过引入TripletAttention机制，我们能够显著提升YOLOv8在目标检测任务...
YOLOv8在结构上依旧延续了自YOLOv4以来的CSPNet（CrossStagePartialNetwork）和FPN（FeaturePyramidNetwork）的设计，结合了PANet（PathAggregation...
YOLOv8是YOLO系列中的最新版本，其主要改进包括更深的网络结构、更高效的特征提取、更准确的目标定位等。YOLOv8通过优化特征金字塔网络（FPN）和改进的锚点机制，在多个标准数据集上表现出色。然而，尽管如此，Y...
深度可分离卷积：将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积，大幅降低计算复杂度。线性瓶颈：使用线性激活函数而非ReLU，在瓶颈层的输入和输出之间避免了非线性变换。反向残差块：在网络中引入反向残差模块，改善了特征的流动和信息传递。首先，我们需要定...
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~...