MPDIoU通过在目标框和预测框上分别选取多个特征点，并计算这些特征点之间的距离来衡量框之间的差异。具体公式如下：其中，(p_i)和(g_i)分别表示预测框和目标框上的第(i)个特征点，(d)表示两个点之间的...
yolov8模型搭建，yolov8详细解读，yolov8创新必会内容_yolov8网络结构图...
YOLOv8环境配置，数据集划分，启动命令_yolov8下载数据集...
PPHGNetV2是由百度飞桨团队提出的一种轻量化特征提取网络，专为实时检测任务设计。其在架构上采用了深度可分离卷积、通道注意力机制和多尺度特征融合策略，使得网络在轻量化的同时保持了较高的特征提取能力。PPHGNetV2的这种设计思想非...
YOLOv8继承了YOLO系列的轻量化和高效性，通过优化网络架构和训练策略，实现了在主流数据集上的领先表现。然而，YOLOv8的检测头仍采用经典的anchor-based设计，这在处理高密度或多尺度目标时可能存在局限性。RT...
长久以来，我对香橙派AIpro开发板充满了憧憬，今天非常荣幸拿到OrangePiAIpro开发板！！这次介绍它的功能、性能与应用场景，以及带大家移植操作系统并演示这块开发板学习简单、开发软件易学的特点。开发板附...
FocalModulation是一种改进的空间金字塔池化（SPPF）方法，旨在更好地处理不同尺度的目标。与传统的SPPF不同，FocalModulation通过引入注意力机制，调整特征图的权重，从而更精确地关注重要的区域。FocalMo...
CARAFE是一种基于内容感知的特征重组上采样方法。它主要通过利用特征图的局部上下文信息来进行内容感知的特征重组，从而提高上采样的精度。与传统的上采样方法（如转置卷积、双线性插值）相比，CARAFE能够更好地保留和增强特征图中的细节信息...
直接去下载官方的yolov8源码就行，那里面集成了obb。...
DWRSeg机制：通过动态权重调整和扩张卷积有效提升了小目标的检测能力。C2f和Bottleneck模块修改：通过集成DWRSeg模块，增强了特征提取和残差学习能力。实验结果：在多个应用场景中，改进后的YOLOv8展现了更高的检测精度，...