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...
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...