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YOLOv8改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

时间：2024-12-24 13:28:58浏览次数：5

标签：SPPF 流程 Backbone YOLOv8 改进专栏模块论文

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标签：SPPF,流程,Backbone,YOLOv8,改进,专栏,模块,论文
From： https://blog.csdn.net/qq_42591591/article/details/144419670

YOLO11改进-模块-引入空间自适应特征调制网络SAFMN(Spatial Adaptive Feature Modulat
尽管基于深度学习的解决方案在图像超分辨率（SR）中取得了令人瞩目的重建性能，但这些模型通常较大且架构复杂，使其与许多具有计算和内存限制的低功耗设备不兼容。为了克服这些挑战，我们提出了一种用于高效SR设计的空间自适应特征调制（SAFM）机制。具体来说，SAFM层使用......
YOLOv11模型改进-模块-引入多尺度大核注意力Multi-scale Large Kernel Attention
MLKA的提出源于图像超分辨率任务的挑战性，该任务需重建低质量图像缺失的高频信息，但因LR与HR图像对应关系复杂，寻找像素相关性困难。此前模型扩展容量的方法增加了训练负担和数据收集成本，而采用的注意力机制无法同时获取局部与长距离信息且感受野固定。受视......
YOLOv8改进与创新：模块优化与应用展示
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.NET 9 New features-AOT相关的改进
上一篇文章给大家介绍了.NET9Newfeatures-JSON序列化本篇文章，研究分享一下关于AOT方面的改进1.什么是AOTAOT（Ahead-of-Time）编译是一种在应用程序部署之前，将高级语言代码直接编译为本机机器代码的技术。与传统的即时编译（Just-In-Time，JIT）不同，AOT在应用程序运行之前完成编......
YOLOv11/10/8算法改进【NO.158】使用一种名为 PRepBN 的新方法，在训练过程中逐步用重新
前言 YOLO算法改进系列出到这，很多朋友问改进如何选择是最佳的，下面我就根据个人多年的写作发文章以及指导发文章的经验来看，按照优先顺序进行排序讲解YOLO算法改进方法的顺序选择。具体有需求的同学可以私信我沟通：首推，是将两种最新推出算法的模块进行融合形......
YOLOv8模型改进第二十四讲添加多尺度大核注意力（MLKA）提高多尺度检测能力
在单图像超分辨率任务中，之前的SR模型采用的注意力机制虽能获取信息特征，但存在不足。它们无法同时兼顾局部与长距离信息，且多考虑固定感受野。大核注意力（LKA）虽能构建长距离关系，但存在空洞卷积导致的块状伪影及固定大小不够灵活的问题。受视觉注意力研究启发，本文......
使用PyTorch实现GPT-2直接偏好优化训练：DPO方法改进及其与监督微调的效果对比
基于人类反馈的强化学习(RLHF)已成为大型语言模型(LLM)训练流程中的关键环节，并持续获得研究界的广泛关注。本文将探讨RLHF技术，特别聚焦于直接偏好优化(DirectPreferenceOptimization,DPO)方法，并详细阐述了一项实验研究：通过DPO对GPT-2124M模型进行调优，同时与传统监督微调(Supe......
YOLOv10改进，YOLOv10添加BiLevelRoutingAttention双层路由注意机制、CSPStage广义特征
摘要新型的BGF-YOLO模型，在YOLOv8的基础上进行优化，用于准确检测MRI中的脑肿瘤。作者证明，BGF-YOLO模型通过优化GFPN特征融合结构、引入BRA注意力机制以及增加检测头，显著提升了YOLOv8的物体检测能力。理论介绍BiLevelRoutingAttention（简称BRA）是一种动态、查询感知的稀......
RSTP相对STP的改进之处
希望以更简单的大家都能理解的方式了解网络这里排版比较乱，可以参考我的有道笔记（点我跳转的有道笔记）这里有时间会整理一下的！！！！不是卖课的！！！！有道笔记不需登录、即点即看—————————————————正文————————————————————相对STP，RSTP在原有的......
YOLOv8模型改进第二十三讲添加自适应特征增强（AFE）模块提高复杂场景中的检测精度
随着计算机视觉技术的发展，语义分割在诸多领域发挥着关键作用，但现有方法在复杂场景下面临困境。传统CNN方法受限于固定结构，难以处理长程依赖；视觉变换器方法虽引入新机制，却在语义级上下文、细节捕捉和数据需求上存在问题；混合注意力模型在杂乱背景及半透明对象......

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