YOLOv8分析与改进-专栏介绍

最新推荐文章于 2024-12-09 00:06:32 发布
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分类专栏： YOLOv8分析与改进 文章标签： YOLO 人工智能 深度学习 计算机视觉 目标检测
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#YOLOv8# #目标检测# #计算机视觉3

本专栏会继续陆续更新，暂定包含一下注意力机制的添加、模块的改进等。

注意力机制篇

现有注意力机制篇16篇，包含目标检测中16种注意力机制代码及YOLOv8的添加方式。

注意力机制模块传送门：

YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入CBAM注意力机制

YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入ECA注意力机制

YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入SK网络注意力机制

YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入(A2-Nets)Double Attention Networks注意力机制

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2024最新YOLOv8改进：HS-FPN融合层提升精度、降低参数的独家方案【附保姆级代码】
一键难忘的博客
11-08 2811
在YOLOv8的Neck部分，我们将标准的FPN替换为基于MFDS-DETR的HS-FPN层。MFDS-DETR是一个多尺度解码器，专注于减少特征维度并聚焦于目标特征提取，同时可以减少参数量。HS-FPN进一步融合多层次的空间特征，通过降维操作，避免过多卷积运算，从而降低了模型的计算复杂度。MFDS-DETR主要由一个多尺度解码器（Multi-Scale Decoder）和动态注意力模块（Dynamic Attention）组成。
【YOLOv8改进】Inner-IoU: 基于辅助边框的IoU损失(论文笔记+引入代码)
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
01-29 8440
随着检测器的迅速发展, 边框回归取得了巨大的进步。然而，现有的基于 IoU 的边框回归仍聚焦在通过加入新的损失项来加速收敛，忽视 IoU 损失项其自身的限制。尽管理论上 IoU 损失能够有效描述边框回归状态，在实际应用中，它无法根据不同检测器与检测任务进行自我调整，不具有很强的泛化性。基于以上，我们首先分析了 BBR 模式，得出结论在回归过程区分不同回归样本并且使用不同尺度的辅助边框计算损失能够有效加速边框回归过程。对于高 IoU 样本，使用较小的辅助边框计算损失能够加速收敛，而较大辅助边框适用于低 IoU
YOLOv8知识蒸馏：提升物体检测性能的新利器
gitblog_09744的博客
10-21 1051
YOLOv8知识蒸馏：提升物体检测性能的新利器 【下载地址】YOLOv8知识蒸馏源码 本仓库提供了一个关于YOLOv8知识蒸馏的源码资源文件。知识蒸馏是一种通过将复杂模型的知识迁移到简单模型中的技术，从而提高简单模型的性能。YOLOv8是一种先进的物体检测模型，通过知识蒸馏技术，可以进一步提升其性能和效率 ...
YOLOv8原理与源码逐行讲解
08-07
        本课程将手把手地带着大家详细解读YOLOv8架构的基本原理，并对基于Pytorch的源代码进行逐行地调试和讲解。本课程将从三个方面来讲解，分别是深度学习环境的安装、基本原理的介绍和源代码的逐行解读。其中源代码解读是本课程的最重要内容，分detect、test和train三个主线来进行。为了方便大家更好的理解，无论是原理还是源代码的讲解，都是本着由浅入深的原则，必要时还加入了一些基础程序的讲解。        值得一提的是，本课程在程序上理解的难点有：DFL基本原理、锚点的自适应计算、NMS的计算、模型结构yaml文件的导入、mAP的计算、卷积和BN的融合、损失函数的计算、AMP训练框架等，这些在本课程里都进行了从原理到程序的详细分析和讲解。        可以说，经过本课程的学习，大家对YOLOv8源代码的理解将达到融会贯通的程度，也将对学习YOLO系列的其它框架以及后续的工作和科研提供都打下坚实的基础。
yolo v8环境搭建与简单使用
shgg2917的博客
04-29 2万+
YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个深度学习框架，用于实现实时对象检测。它是 YOLO 系列的最新迭代，旨在提供更高的准确性和速度。YOLOv8 继承了前代模型的优点，并在此基础上进行了多项改进，包括更复杂的网络架构、更优化的训练流程和更强大的特征提取能力。这些改进共同作用，使得 YOLOv8 在多个标准数据集上达到了前所未有的检测性能。
YOLOv8 在 C 中的部署教程
gitblog_00944的博客
08-08 640
YOLOv8 在 C# 中的部署教程 Csharp_deploy_Yolov8Deploying Yolov8-det, Yolov8-pose, Yolov8-cls, and Yolov8-seg models based on C # programming language.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cs/Csharp_deploy_Yolo...
YOLOv8 的简介 及C#中如何简单应用YOLOv8
Hellc007的博客
06-26 2462
YOLOv8 是 YOLO（You Only Look Once）系列中的最新版本，是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称，广泛应用于实时应用程序中。
基于YOLOv8的实时目标检测与优化实践（附带详细代码）
qq_20245171的博客
11-05 2985
YOLOv8作为YOLO家族的最新成员，在模型结构、推理速度和检测精度方面均有显著提升。YOLO系列从最初的YOLO到YOLOv4经历了不断的发展，每一代都在检测精度和速度之间寻求更好的平衡。YOLOv5引入了轻量化的策略，使得模型可以在资源受限的设备上实现较为快速的目标检测。而YOLOv8在YOLOv5的基础上进行了进一步的优化，使其在速度和精度之间找到了更理想的平衡点。YOLOv8在设计上做出了几项关键改进，包括更有效的网络结构、更优化的损失函数和更适应目标尺度的检测头。
YOLOv8改进-Dyhead替代DCNv3提升检测精度与计算效率【YOLOv8】
步入烟尘的博客
12-09 2097
YOLOv8是YOLO系列的最新版本，延续了YOLO家族的高效和快速特点。其基础架构基于自注意力机制和多尺度特征融合，但为了应对复杂场景中的目标检测需求，进一步提升模型性能显得尤为关键。本文深入探讨了YOLOv8中的创新改进，提出了通过替换DCNv3检测头为Dyhead检测头的方案，并展示了其在多目标检测任务中的显著性能提升。Dyhead不仅在计算效率上优于DCNv3，还通过其动态特性与多头自注意力机制，进一步优化了模型对小目标和密集场景的检测能力。
YOLOv8性能评估指标-＞mAP、Precision、Recall、FPS、IoU
热门推荐
Snu77的博客
11-02 9万+
这篇博客，主要给大家讲解我们在训练yolov8时生成的结果文件中各个图片及其中指标的含义，帮助大家更深入的理解，以及我们在评估模型时和发表论文时主要关注的参数有那些。本文通过举例训练过程中的某一时间的结果来帮助大家理解，大家阅读过程中如有任何问题可以在评论区提问出来，我会帮助大家解答。首先我们来看一个在一次训练完成之后都能生可以评估YOLOv8模型在目标检测任务中的准确性、召回率、速度和边界框质量等性能表现。根据具体需求，我们可以选择更适合任务场景的模型和参数配置。最后祝大家学习顺利，科研成功，多多论文！！
如何使用 YOLOv8 做对象检测
12-25 1752
在本文中，学习到了创建YOLOv8支持的 Web 应用程序的过程。我们介绍了创建模型、使用预训练模型、准备数据来训练自定义模型等步骤，最后创建了一个具有前端和后端的 Web 应用程序。
YOLOv8 简述
2403_86999529的博客
10-29 2477
与基于锚的方法相比，无锚分裂 Ultralytics 头有助于提高检测过程的准确性和效率，是 YOLOv8 的一个重要创新点。提高对不同形状和大小物体的检测能力：传统锚框的尺寸和比例是固定的，可能对一些特殊形状或大小的物体检测效果不佳。具体的分裂方式可能涉及将不同的任务或特征处理过程分开进行，以提高检测的准确性和效率。强调示例用于 YOLOv8 Detect 模型的对象检测，但对于其他支持的任务，如分割、分类、OBB 和姿势检测，可以参考相应的文档。而无锚的方法则不依赖预先定义的锚框。
探索YOLOv8：引领对象检测的新时代
gitblog_09739的博客
10-31 322
探索YOLOv8：引领对象检测的新时代 【下载地址】YOLOv8源代码下载仓库 本仓库提供了一个名为 `yolov8` 的文件夹，其中包含了 YOLOv8 的源代码。YOLOv8 是一个先进的对象检测模型，适用于各种计算机视觉任务 ...
＜项目代码＞YOLOv8路面病害识别＜目标检测＞
qq_53332949的博客
10-21 1480
YOLOv8路面病害识别项目代码
手把手教你用YOLOv8训练自己的数据集（原理解析+代码实践）
charles0902的专栏
10-22 1157
YOLOv8 是一款前沿、最先进（SOTA）的模型，基于先前YOLO版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升了性能和灵活性。YOLOv8 设计为快速、准确且易于使用，适用于广泛的目标检测、跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务。
YOLOv8：引领对象检测新时代的开源利器
gitblog_09752的博客
10-31 349
YOLOv8：引领对象检测新时代的开源利器 【下载地址】YOLOv8源代码下载仓库 本仓库提供了一个名为 `yolov8` 的文件夹，其中包含了 YOLOv8 的源代码。YOLOv8 是一个先进的对象检测模型，适用于各种计算机视觉任务 ...
YOLOv8目标检测模型介绍
huanghm88的专栏
11-06 1433
YOLOv8 是 Ultralytics 公司在 2023 年推出的目标检测模型。以下是关于它的一些主要信息：总之，YOLOv8 是一款性能优异、功能强大的目标检测模型，在计算机视觉领域有着广泛的应用前景。以下是一个使用 YOLOv8 进行目标检测的简单项目示例，这里以检测图像中的常见物体为例。 下载预训练模型权重 YOLOv8 有不同尺寸的预训练模型（如 、 等），这里假设使用最小的 。可以从 Ultralytics 的官方网站或者使用代码自动下载。 代码示例 以下是一个简单的 Python 代码，用
无人机视觉:YOLOv8无人机视觉导航的力量
AI天才研究院
06-01 1319
1.背景介绍 随着技术的不断发展，无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）已经成为现代社会中的一个重要组成部分。它们在军事、民用和商业领域中发挥着越来越重要的作用。然而，无人机的操作依赖于精确的视觉导航系统，这是实现自主飞行和避障的关键技术。在这样的背景下，YOLOv8作为一种先进的物体检测算法，为无人机视觉导航提供了强大的支
基于yolov8的水果检测系统，系统既支持图像检测，也支持视频和摄像实时检测（pytorch框架，python源码）
蓝博AI的博客
05-11 1016
基于yolov8的水果检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面等。ui界面由pyqt5设计实现。
yolov8改进专栏第一名
最新发布
04-19
### YOLOv8 改进的最佳实践与学习资料 YOLOv8 是 Ultralytics 推出的一个高效目标检测框架，其性能和灵活性得到了广泛认可。为了实现更优的效果，在实际应用中通常会结合一些改进策略和技术优化[^1]。 #### 一、...
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