本文详细介绍了如何通过引入RFAConv改进YOLOv8的检测性能。通过在C2f模块中集成RFAConv，模型不仅在复杂场景下表现出色，还在小目标检测任务中有显著提升。RFAConv的引入为未来的目标检测研究提供了新的思路，未来的工作可以探...
FocusedLinearAttention是一种改进的注意力机制，旨在通过线性复杂度计算注意力权重，从而在保持高效性的同时提高模型的表现。其主要思想是通过限制注意力计算的范围，使得注意力计算更加集中和高效。在本文中，我们详细探讨了如何通过...
动态蛇形卷积是一种新的卷积操作，它能够更好地捕捉图像中的细节信息。传统卷积核的形状和大小是固定的，而动态蛇形卷积则允许卷积核在不同的位置动态调整其形状，以更好地适应输入数据的特点。这种灵活性使得动态蛇形卷积在处理复...
InnerIoU（内部交并比）损失函数考虑了目标框内部的重叠区域，旨在更加精确地评估检测框与真实框之间的重叠程度。本文介绍了四种新型损失函数：InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU和FocusIoU，并详细分析了它们的...
YOLOv8保姆级动手把手攻略_yolov8训练coco数据集...
YOLOv8是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列的最新版本，它在图像或视频帧中能够快速准确地识别和定位多个对象，并能够跟踪它们的移动，同时将其分类。YOLOv8还可以区分对象的确切轮廓，进...
本文介绍了如何将FasterNet应用于YOLOv8，以提高模型速度并降低计算成本。FasterNet通过部分卷积(PConv)提供更高的FLOPS效率，同时减少了冗余计算和内存访问。作者提供了代码实现细节，包括...
模型和完整仿真测试代码，放在github上参考链接。因为之前写了几篇yolov8模型部署的博文，存在两个问题：部署难度大、模型推理速度慢。该篇解决了这两个问题，且是全网部署难度最小、模型运行速度最快的部署方式。相...
BiFormer（Bi-levelRoutingAttention）是一种新颖的注意力机制，它通过双层路由机制来捕捉局部和全局特征，从而提高模型的检测性能。其主要思想是在特征提取过程中，分别对局部特征和全局特征...
YOLOv8的网络结构大致分为四个部分：Backbone、Neck、Head和输出层。Backbone用于提取图像特征，Neck用于特征融合和增强，Head用于目标分类和定位。...