YOLOv8改进 | 卷积篇 |手把手教你添加动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)

AI摘要

本文深入探讨动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution),一种针对管状结构分割任务的创新方法。文章介绍了DSConv的原理、优势,并详细阐述了在YOLOv8模型中添加DSConv的步骤,包括修复官方代码中的设备错误。实验证明,DSConv能有效提升模型在2D和3D数据集上的分割性能和拓扑连续性。

一、本文介绍

动态蛇形卷积的灵感来源于对管状结构的特殊性的观察和理解,在分割拓扑管状结构、血管和道路等类型的管状结构时,任务的复杂性增加,因为这些结构的局部结构可能非常细长和迂回,而整体形态也可能多变。
因此为了应对这个挑战,作者研究团队注意到了管状结构的特殊性,并提出了动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)这个方法。动态蛇形卷积通过自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构,准确地捕捉管状结构的特征。这种卷积方法的核心思想是,通过动态形状的卷积核来增强感知能力,针对管状结构的特征提取进行优化。

总之动态蛇形卷积是一种针对管状结构分割任务的创新方法,在许多模型上添加针对一些数据集都能够有效的涨点,其具有重要性和广泛的应用领域。

动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)适用于多种模型,可以在多种模型上添加或替换该卷积,本文主要针对的改进模型是YOLOv8模型,并修复动态蛇形卷积官方代码中存在的BUG例如: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!修复,同时以此来进行示例帮助大家理解和掌握动态蛇形卷积和YOLOv8模型。

PS->如果你只想学会如何修改如何在yolov8中添加动态蛇形卷积而不想学习其原理则可以直接忽略此下大部分,直接跳读到官方代码Bug修复的章节阅读该章节和之后的章节即可。

专栏目录:YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

专栏回顾:YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

目录

一、本文介绍

二、动态蛇形卷积背景和原理

三、动态蛇形卷积的优势

四、实验和结果

4.1 数据集

4.2 实验

4.3 实验结果

​4.4 有效性展示

五、应用和未来展望

六、在YOLOv8中添加动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)

我的环境和版本

七、官方代码bug修复 

八、需要改动代码的地方

修改一

修改二

修改三 

修改四

​编辑修改五 

修改模型配置文件

九、开始训练

十、结果对比 

十一、修改完成的文件 


二、动态蛇形卷积背景和原理

论文代码地址:动态蛇形卷积官方代码下载地址
论文地址:【免费】动态蛇形卷积(DynamicSnakeConvolution)资源-优快云文库

Yolov8小目标检测(19):动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution),增强细长微弱特征 | ICCV2023 Dynamic Snake Convolution | 亲测在红外弱小目标检测涨点,map@0.5 从0.755提升至0.77 阅读详情

相关推荐

YOLOV8改进:动态蛇形卷积,多视角特征融合策略与连续性拓扑约束损失

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。

AIcurator的博客 2380

YOLOv8改进:卷积篇 | 保姆级探索动态蛇形卷积 (Dynamic Snake Convolution) 的实现与应用

动态蛇形卷积是一种新的卷积操作,它能够更好地捕捉图像中的细节信息。传统卷积核的形状和大小是固定的,而动态蛇形卷积则允许卷积核在不同的位置动态调整其形状,以更好地适应输入数据的特点。这种灵活性使得动态蛇形卷积在处理复杂背景和细节丰富的图像时具有显著优势。我们先定义一个基本的动态蛇形卷积模块。这个模块将作为YOLOv8卷积层的替代。为了全面集成动态蛇形卷积,我们需要修改YOLOv8的模型定义,将所有的基础卷积层替换为我们的SnakeConv模块。

一键难忘的博客 5486

首发Yolov8涨点神器:动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution),实现暴力涨点 | ICCV2023

动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution),增强细长微弱的局部结构特征与复杂多变的全局形态特征

①答疑群聊服务;②YOLO大模型知识问答系统;③计算机视觉论文生成智能体; 6612

YOLOv8改进 | 卷积模块 | 在主干网络中添加蛇形卷积Dynamic Snake Convolution

yolov8改进,蛇形卷积

kay_545 2777

【YOLOv8改进-论文笔记】动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)用于管状结构分割任务

精确分割拓扑管状结构,例如血管和道路,对各个领域至关重要,可确保下游任务的准确性和效率。然而,许多因素使任务变得复杂,包括细小脆弱的局部结构和复杂多变的全局形态。在这项工作中,我们注意到管状结构的特殊特征,并利用这一知识来引导我们的 DSCNet 在三个阶段同时增强感知:特征提取、特征融合和损失约束。首先,我们提出了一种动态蛇形卷积,通过自适应地聚焦于细长和曲折的局部结构,来准确捕捉管状结构的特征。

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。 9380

YOLOv8-Seg改进:动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution) | ICCV2023

Dynamic Snake Convolution亲测在番薯破损分割任务中,maskmAP@0.5从原始的0.625提升至0.645

会AI的学姐 1265

YOLOv11改进 | Conv篇 |手把手教你添加动态蛇形卷积Dynamic Snake Convolution (辅助C3k2进行特征提取)

动态蛇形卷积的灵感来源于对管状结构的特殊性的观察和理解,在分割拓扑管状结构、血管和道路等类型的管状结构时,任务的复杂性增加,因为这些结构的局部结构可能非常细长和迂回,而整体形态也可能多变。因此为了应对这个挑战,作者研究团队注意到了管状结构的特殊性,并提出了动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)这个方法。动态蛇形卷积通过自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构,准确地捕捉管状结构的特征。这种卷积方法的核心思想是,通过动态形状的卷积核来增强感知能力,针对管状结构的特征提取进行优化。

Snu77的博客 3228

即插即用篇 | YOLOv8 引入Dynamic Snake Convolution | 动态蛇形卷积

YOLOv8 引入动态蛇形卷积

Coding... 5075

YOLOv8改进:卷积变体系列篇 | 动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution) | ICCV2023

动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution),增强微小特征提取能力,引入到YOLOv8,与C2f结合实现二次创新

会AI的学姐 1224

YOLOv10改进 | Conv篇 |手把手教你添加动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)

动态蛇形卷积的灵感来源于对管状结构的特殊性的观察和理解,在分割拓扑管状结构、血管和道路等类型的管状结构时,任务的复杂性增加,因为这些结构的局部结构可能非常细长和迂回,而整体形态也可能多变。因此为了应对这个挑战,作者研究团队注意到了管状结构的特殊性,并提出了动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)这个方法。动态蛇形卷积通过自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构,准确地捕捉管状结构的特征。这种卷积方法的核心思想是,通过动态形状的卷积核来增强感知能力,针对管状结构的特征提取进行优化。

Snu77的博客 1523

动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)

准确分割拓扑管状结构、血管和道路等拓扑管状结构在各个领域都至关重要,确保下游任务的准确性和效率。然而,许多因素导致任务复杂化,包括局部结构薄和全局形态多变。在这项工作中,我们注意到管状结构的特殊性并利用这一知识指导我们的 DSCNet,在特征提取、特征融合和损失约束三个阶段同时增强感知。首先,我们提出了首先,我们提出了一种动态蛇形卷积法,通过自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构来准确捕捉管状结构的特征。随后,我们提出了一种多视角特征融合策略,以补充在特征融合过程中关注来自多个视角的特征,确保保留来自不同全局形态的重要信息。不同全局形态的重要信息。最后,我们提出了一种连续性基于持久同源性的连续性约束损失函数最后,提出了一种基于持久同源性的连续性约束损失函数,以更好地约束分割的拓扑连续性。 

Titans:谷歌新型神经记忆架构,突破 Transformer 长序列处理的瓶颈

Titans 是谷歌推出的新型神经网络架构,通过神经长期记忆模块突破 Transformer 在处理长序列数据时的瓶颈,支持并行计算,显著提升训练效率。

士多啤梨先生の博客 994

SC8F073单片机串口通信保姆级教程:从寄存器配置到完整收发Demo(附避坑指南)

本文详细解析了SC8F073单片机串口通信的寄存器配置与调试技巧,涵盖TXSTA、RCSTA和SPBRG寄存器的逐位设置,提供精确的波特率计算方法和工业级抗干扰策略。通过完整的收发Demo和避坑指南,帮助开发者快速掌握底层串口通信技术,适用于工业控制等严苛环境。

weixin_33724046的博客 486

S7-200SMART系列全套接线说明

SMART200接线方法,输入,输出,模拟量,面板,扩展糟等,并且详细说明接线原理。

文都龙哥 1万+

华为交换机密码策略配置避坑指南:明文/密文、长度、复杂度,一个命令就出错

本文详细解析华为交换机密码策略配置的关键要点,包括密码长度、复杂度及等保合规要求。通过实战案例揭示常见配置误区,如明文/密文密码格式差异、复杂度检查联动机制等,帮助网络工程师避免安全漏洞。特别针对等保二级和三级要求,提供可直接落地的安全加固方案。

weixin_30879169的博客 371

【AI蛋白预测实战】零门槛在Colab上运行AlphaFold2全流程解析

本文为零基础用户提供了在谷歌Colab平台上运行AlphaFold2进行蛋白质结构预测的完整实战指南。通过ColabFold项目,用户无需本地高性能硬件,即可免费利用云端GPU完成从序列输入到3D结构生成和结果可视化的全流程,大幅降低了AI蛋白预测的技术门槛。

mqtt6iot的博客 913

【TIDB】TiDB认证考试PTCA 练习题 题库

TiDB认证考试PTCA 练习题 题库

DBA之路的博客 4721

STM32F407上优化CAN总线通信(500kbps速率,多终端系统)需要从硬件设计、软件配置和实时性能三个方面进行综合优化

STM32F407上优化CAN总线通信(500kbps速率,多终端系统)需要从硬件设计、软件配置和实时性能三个方面进行综合优化

a_zxswer的博客 383

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册,内含HL7和ASTM)

上一篇: 浅谈GPT的使用和对我们的影响
下一篇: YOLOv8性能评估指标->mAP、Precision、Recall、FPS、IoU
Snu77
Snu77 优质创作者: 人工智能技术领域 优质创作者: 人工智能技术领域
博客等级 码龄5年 11万+粉丝 934原创
评论 17
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Snu77

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值