YOLOv8改进 | 二次创新篇 | 结合iRMB和EMA形成全新的iEMA机制（全网独家创新）

Snu77

已于 2024-01-11 12:24:49 修改

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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏文章标签： YOLO 目标检测深度学习人工智能 pytorch 计算机视觉

于 2024-01-11 07:53:45 首次发布

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本文介绍了一种名为iEMA的二次创新机制，结合iRMB的倒置残差结构和EMA的注意力机制，用于YOLOv8目标检测模型的改进。通过详细步骤解析了如何在模型中添加iEMA，实验结果显示iEMA的效果优于单独使用iRMB或EMA。文章提供相关yaml配置文件和训练过程截图，适合对目标检测和深度学习感兴趣的读者参考。

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是二次创新的机制，二次创新是我们发表论文中关键的一环，为什么这么说，从去年的三月份开始对于图像领域的论文发表其实是变难的了，在那之前大家可能搭搭积木的情况下就可以简单的发表一篇论文，但是从去年开始单纯的搭积木其实发表论文变得越来越难，所以这个时候就需要二次创新，以此来迷惑审稿人，彰显大家的工作量，所以二次创新是非常重要的一点，因为二次创新出来的模块其实基本上就可以算作一个全新的模块了，这也是我的专栏和其它专栏不一样的点，我会站在如何发表论文的角度去替大家考虑，而不是单纯的发改进机制，后续我也会发更多的二次创新模块给大家，本文也会教大家如何二次创新，本文创新的iEMA机制经过我的实验效果非常好完胜单独用EMA或者iRMB。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！

4.1.1 步骤一

4.1.2 步骤二

4.1.3 步骤三

五、iEMA的yaml文件和运行记录

二、如何进行二次创新

这里给大家介绍以下如何进行二次创新。

我的视频中说过二次创新主要分为两种，本文介绍的是另外一种。

组合为：一种全新的结构 + 其他模块(可以是卷积，也可以是注意力机制，也可以是重参数化模块)

iRMB主要提出了一种倒置残差的结构，然后其中涉及到一种Transformer注意力机制，因为创新注意力机制是十分困难的事情大家都是炼丹师所以这肯定不现实，但是借鉴其中的结构还是一个比较容易的事情，所以我们借鉴了iRMB其中倒置残差结构结合一种即插即用的EMA注意力机制(也可以替换其它的注意力机制)，形成一个新的模块iEMA也是一种创新对于写论文来说，总比你单用iRMB或者EMA要好对吧？最起码工作量的方面我们是堆叠上去了。