本文介绍了针对 YOLOv8 目标检测算法的原创改进——EfficiCLNMS，通过引入概念帧和优化预测帧计算，提高了检测精度和效率。EfficiCLNMS 在无明显物体存在的帧上进行处理，捕捉上下文信息，并通过优化网络结构和参数提升处理速度。
随着计算机视觉领域的不断发展，目标检测算法在近年来取得了显著的进展。其中，YOLOv8 是一种广泛应用的目标检测算法，具有高速度和准确性的特点。为了进一步提升 YOLOv8 的性能，我进行了独家原创改进，引入了 EfficiCLNMS 的新概念帧。
EfficiCLNMS 是我在对 YOLOv8 进行改进时开发的一种新的计算机视觉策略。它通过增强预测帧的方式，有效地提高了目标检测的精确性和效率。下面将介绍 EfficiCLNMS 的主要改进点，并提供相应的源代码。
改进点一：概念帧的引入
在传统的目标检测算法中，只有在检测到物体时才会对帧进行处理。而 EfficiCLNMS 则引入了概念帧的概念，即在没有明显物体存在的帧上也进行处理。这样做的目的是为了更好地捕捉物体的上下文信息，从而提高检测的准确性。
改进点二：增强预测帧的计算
为了进一步提高目标检测的效率，EfficiCLNMS 还对预测帧进行了增强计算。具体而言，它通过优化网络结构和算法参数，减少了计算量，并提高了检测速度。这使得 YOLOv8 在处理大规模数据时更加高效。
下面是我改进后的 EfficiCLNMS 源代码：
def efficiCLNMS
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