YOLOv8改进模块之C2f_Bottleneck_BoT

最新推荐文章于 2025-10-29 01:17:34 发布
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#YOLO

本文介绍了一种对YOLOv8的改进，通过在C2f模块后添加BottleneckTransformer，形成C2f_Bottleneck_BoT，实验证明新模型在颈部网络中具有提高均值平均精度的效果。
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针对YOLOv8的梯度分流模块C2f，我们在其最后一层的bottleneck之后添加了Bottleneck Transformer(BoT)，从而得到了C2f_Bottleneck_BoT模块，并且将该模块替换掉YOLOv8颈部网络中的所有C2f模块。经过实验表明，改进后的模型均值平均精度有所增加。

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YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

Lijie_yzm
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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。
05-26 11万+
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kay_545
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YOLOV8改进：LSKA注意力机制改进SPPF模块_sppf_lska模块
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04-13 2085
与标准的LKA设计相比，所提出的分解使得可以在注意力模块中直接使用具有大卷积核的深度卷积层，无需额外的块。作者还发现，随着卷积核大小的增加，所提出的LSKA设计更倾向于将VAN偏向物体的形状而不是纹理。总的来说，LSKA注意力机制通过利用大且可分离的卷积核以及空间扩张卷积来捕捉图像的广泛上下文信息，生成注意力图，并通过这个注意力图加权原始特征，以此增强网络对于重要特征的关注度，提高模型的性能。与标准的LKA设计相比，所提出的分解使得可以在注意力模块中直接使用具有大卷积核的深度卷积层，无需额外的块。
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mumuhu的博客
08-01 6304
现在利用YOLOv8作为基础模型并在其上进行改进是比较热门的一个放论文的方向，但随着相关文章数量的增多，期刊对于改进方法的创新度要求也逐渐增高，简单的添加模块发论文也变得比较困难，本文将YOLOv8中的C2f模块与EMA注意力机制结合形成新的模块（本文命名为C2f_EMA，也可用其他名字），可以提高改进的创新度。
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QQ_1309399183的博客
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2303_80218362的博客
07-12 1097
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1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。3.涨点效果：动态蛇形卷积,实现有效涨点！精确分割拓扑管状结构;如血管和道路，是各种至关重要的现场，确保下游的准确性和效率任务。然而，许多因素使任务复杂化，包括薄的局部结构和可变的全局形态。
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