首页 > 其他分享 >YOLOv8改进 | 模块缝合 | C2f融合卷积重参数化OREPA【CVPR2022】

YOLOv8改进 | 模块缝合 | C2f融合卷积重参数化OREPA【CVPR2022】

时间：2024-08-31 17:21:07浏览次数：14  
标签：weight orepa self OREPA YOLOv8 channels 1x1 C2f

秋招面试专栏推荐 ：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转

标签：weight,orepa,self,OREPA,YOLOv8,channels,1x1,C2f
From： https://blog.csdn.net/m0_67647321/article/details/141751778

相关文章

  • YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入CA注意力机制
    1.CA介绍摘要：最近关于移动网络设计的研究已经证明了通道注意力（例如，挤压和激励注意力）对于提升模型性能的显着有效性，但它们通常忽略了位置信息，而位置信息对于生成空间选择性注意力图很重要。在本文中，我们通过将位置信息嵌入到通道注意力中，提出了一种新颖的移动网络注意力机制，......
  • YOLOv8改进 | Neck篇 | YOLOv8引入BiFPN双向特征金字塔网络
    1.BiFPN介绍摘要：模型效率在计算机视觉中变得越来越重要。在本文中，我们系统地研究了用于目标检测的神经网络架构设计选择，并提出了几个提高效率的关键优化。首先，我们提出了一种加权双向特征金字塔网络（BiFPN），它可以轻松快速地进行多尺度特征融合；其次，我们提出了一种复合缩放方法......
  • YOLOv8改进 | 模块缝合 | C2f融合多尺度表征学习模块 【含OD、RTDETR、OBB等yaml文件
    秋招面试专栏推荐 ：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转......
  • YOLOv8改进 | 模块融合 | C2f融合 ghost + DynamicConv 【两次融合 + 独家改进】
    秋招面试专栏推荐 ：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转......
  • win10 yolov8 训练问题集锦
    1.win10cmd命令行训练 要先激活虚拟环境，命令如下：D:cdD:\\ultralytics-main\\venv\\Scriptsactivate.batcd..\\..yolotraindata=D:\\ultralytics-main\\datasets\\zmbh.yamlmodel=D:\\ultralytics-main\\yolov8mepochs=5000imgsz=640batch=2workers=......
  • YOLOv8添加DCNv4可变性卷积(windows系统成功编译)，全网最详细教程
    原论文摘要引入了可变形卷积v4(DCNv4)，这是一种为广泛视觉应用设计的高效且有效的操作算子。DCNv4通过两项关键增强解决了其前身DCNv3的局限性：1.移除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态特性和表达能力；2.优化内存访问以最小化冗余操作，从而加速计算。这些改进使得DC......
  • YOLOv8超详细环境搭建以及模型训练（GPU版本）
    目录1.安装CUDA和cuDNN1.1安装CUDA1.1.1查看当前你的电脑显卡支持的最高CUDA版本，后面的安装不能超过它1.1.2下载CUDA（官网或者百度网盘）1.1.3安装CUDA11.81.2配置cuDNN1.2.1下载cuDNN（官网或者百度网盘）1.2.2配置cuDNN2.安装Anaconda2.1下载Anaconda2.2安装Anacon......
  • yolov8行人车辆检测与计数系统 （行人车辆跟踪计数）
     yolov8行人车辆检测与计数系统（Python+YOLOv8+deepsort车辆追踪深度学习模型+清新界面）（1）YOL v8算法实现，模型一键切换更新；（2）检测图片、视频等图像中的各目标数目；（3）摄像头监控实时检测，便携展示、记录和保存；（4）支持切换目标，各目标位置切换查看；（5）提供数据集和训练代码可重新训练；......
  • YOLOv8改进系列，YOLOv8添加BiFormer注意力机制，助力小目标检测能力
    原论文摘要作为视觉Transformer的核心构建模块，注意力机制是捕捉长距离依赖关系的强大工具。然而，这种能力伴随着高昂的代价：由于需要计算所有空间位置之间的成对标记交互，导致巨大的计算负担和高内存占用。一系列工作试图通过引入手工设计的与内容无关的稀疏性来缓解这一问......
  • YOLOv8改进系列，YOLOv8添加MLCA注意力机制(混合局部信道注意)
    原论文摘要注意力机制是计算机视觉中最广泛使用的组件之一，能够帮助神经网络突出重要元素并抑制不相关的部分。然而，大多数通道注意力机制只包含通道特征信息，忽略了空间特征信息，导致模型的表示效果较差或目标检测性能不佳，并且空间注意力模块往往复杂且代价高昂。为了在性能......

赞助商

阅读排行

网站主页关于我们联系我们网站地图

本网站内容转载自其他媒体，侵权联系[admin##ips99.com]。

Copyright © 2020-2023 IPS99 版权所有 IPS99