SENetV1（Squeeze-and-ExcitationNetworks）由JieHu等人在2017年提出。其核心思想是通过引入SE模块来自适应地重标定通道特征的重要性，从而提升网络的表示能力和性能。...
LSKNet是一种结合了大核卷积和小核卷积的网络结构，通过融合不同感受野的特征，有效提升了对目标的识别能力。大核卷积有助于捕捉全局特征，而小核卷积则在保留局部细节方面表现出色。LSKNet特别适合处理具有复杂背景和多尺度目标的遥感图像。...
在目标检测领域，YOLO系列模型一直以其快速、高效的特性广受欢迎。YOLOv8作为这一系列的最新版本，具备较高的检测速度和较强的识别能力。然而，随着对复杂场景和小目标检测需求的增加，进一步优化模型的特征提取和识别效率...
在本文中，我们详细探讨了如何在YOLOv8中引入轻量级跨尺度特征融合模块（CCFM），旨在提升目标检测模型的性能。CCFM模块通过利用深度可分离卷积和自适应通道注意力机制，有效融合不同尺度的特征。CCConv：一个轻量级的深度可分离卷积...
在本文中，我们详细探讨了如何通过集成双向特征金字塔网络（BiFPN）来提升YOLOv8模型的性能。BiFPN的多尺度特征融合能力使其在各类场景中表现出色，无论是自动驾驶、安防监控还是无人机图像识别，都显著提高了目标检测的精度和鲁棒...
为了对改进后的YOLOv8模型进行训练，我们可以使用PyTorch的标准训练流程，并且结合前面提到的动态学习率调整和混合损失函数策略。#定义模型和损失函数#自定义数据增强])#训练循环。...
PP-HGNetV2是一个经过优化的轻量级主干网络，旨在平衡计算效率和检测精度。相比传统的ResNet或CSPDarknet，PP-HGNetV2在计算量上大幅降低，同时保持了较高的特征提取能力。它通过引入HybridConvolutio...
IoU是最基本的损失函数，计算预测框与真实框的交集面积与并集面积之比。DIoU考虑了预测框与真实框中心点之间的距离，有助于更快地收敛并提高定位精度。CIoU不仅考虑了中心点距离，还引入了长宽比的惩罚项，使得边界框的形状更加接近真实...
在本文中，我们深入探讨了SCConv（空间和通道重构卷积）对YOLOv8的改进与优化。通过分析SCConv的工作原理及其在不同卷积层级中的应用，展示了该模块如何在保持轻量化的同时，显著提升模型的检测精度和特征提取能力。具体而言，SCCo...
DiverseBranchBlock（DBB）是一种具有多分支结构的卷积模块，其核心思想是在训练阶段通过多个不同的分支进行特征提取，从而增强模型的表达能力。在推理阶段，这些分支通过重参数化技术合并为一个卷积层，从而保证了推理效率。DBB...