YOLOv8改进 | 融合改进篇 | 轻量化CCFM + SENetv2进行融合改进涨点 (全网独家首发)

已于 2024-01-11 13:31:24 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 神经网络 python
于 2024-01-11 07:56:14 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135516920
本文介绍了一种融合改进方法，结合轻量级的CCFM模块和SENetv2，用于提升YOLOv8目标检测模型的性能。通过SENetv2的Squeeze aggregated excitation（SaE）模块增强特征表示，CCFM则提供轻量化设计。文章详细阐述了SENetv2的框架原理和核心代码，并指导如何在YOLOv8中添加这些模块。实验证明，该融合机制能降低模型参数量，减少计算量，并提高精度。

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一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是轻量化的Neck结构CCFM配合SENetv2改进的网络结构进行融合改进，其中CCFM为我本人根据RT-DETR模型一比一总结出来的，文中配其手撕结构图，其中SENetV2为网络结构重构化模块，通过其改进主干从而提取更有效的特征，这两个模块搭配在一起，一个轻量化，一个进行有效涨点，搭配在一起效果十分良好，如果在你的数据上有涨点的效果，可以在其基础加一个其它机制配合上我的损失函数即可编写论文。

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修改完融合机制参数量直接下降百分之三十GLOPs下降两个点，精度还有提升在我的数据集上该机制可以说非常的有效果，同时该机制我提供两个融合版本提供给大家使用,一个精度更高，一个参数量更少!

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、SENetV2核心代码

2.1 SENetV2的框架原理 

2.2 SENetV2的核心代码 

三、手把手教你添加SENetV2模块

3.1 SENetV2添加步骤

3.1.1 步骤一

3.1.2 步骤二

3.1.3 步骤三

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YOLOv5改进 | 融合改进篇 | 轻量化CCFM + SENetv2进行融合改进涨点 (全网独家首发)
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本文给大家带来的改进机制是轻量化的Neck结构CCFM配合SENetv2改进的网络结构进行融合改进，其中CCFM为我本人根据RT-DETR模型一比一总结出来的，文中配其手撕结构图，其中SENetV2为网络结构重构化模块，通过其改进主干从而提取更有效的特征，这两个模块搭配在一起，一个轻量化，一个进行有效涨点，搭配在一起效果十分良好，如果在你的数据上有涨点的效果，可以在其基础加一个其它机制配合上我的损失函数即可编写论文。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
YOLOv8改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)
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本文给大家带来的改进机制是CCFM配合Dyhead检测头实现融合涨点，这个结构配合在一起只能说是完美的融合，看过我之前的检测头篇的读者都知道Dyhead官方版本支持的输入通道数是需要保持一致的，但是CCFM作为RT-DETR的Neck结构其输出通道数就是一致的，所以将这两种模块结合起来可以说是完美融合，我也将其进行了实验，在我的数据上已经做到了完美涨点！ ，我之前发的Damo-YOLO和CCFM-SENetV2均有人和我反应已经涨点了，均有聊天记录证明，所以想要发文章的读者可以趁早入手本专栏，快人一步，同时
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YOLOv5改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)
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01-15 2290
本文给大家带来的改进机制是CCFM配合Dyhead检测头实现融合涨点，这个结构配合在一起只能说是完美的融合，看过我之前的检测头篇的读者都知道Dyhead官方版本支持的输入通道数是需要保持一致的，但是CCFM作为RT-DETR的Neck结构其输出通道数就是一致的，所以将这两种模块结合起来可以说是完美融合，我也将其进行了实验，在我的数据上已经做到了完美涨点！ ，我之前发的Damo-YOLO和CCFM-SENetV2均有人和我反应已经涨点了，均有聊天记录证明，所以想要发文章的读者可以趁早入手本专栏，快人一步，同时
YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进
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Hello，各位读者们好.本文为最新YOLOv11有效涨点专栏目录，YOLOv11以及发布了一个月左右，这个过程中我也是给大家整理了许多的机制，其中包含了C3k2、主干（均支持根据yolov11训练的版本进行二次缩放，全系列都能轻量化）、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。
Datawhale YOLO Master 第1次笔记
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guoguozgw的博客
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参考🔗：https://wvet00aj34c.feishu.cn/docx/U8STd5txXod1R5xhrrmcZh9fnTf**目标检测的背景：**目标检测是计算机视觉中一项关键任务，应用于自动驾驶、安防监控、无人机导航和智能家居等领域。主要解决2个问题：1）**物体分类：**确定图像中物体的类别2）**定位问题：**精确地找到每个物体的具体位置，通常用边界框表示**YOLO(You Only Look Once)😗*讲目标检测视为一个单一的回归问题，通过一个卷积神经网络一次性完成图像中所有物体
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【代码】使用YOLOv8结合DeepSORT实现人物追踪和体态检测。
YOLOv8新突破：FASFFHead多尺度检测的极致探索
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摘要：本文提出一种创新的辅助特征融合检测头FASFFHead，用于改进YOLOv8的目标检测性能。FASFFHead通过构建四级特征融合体系（P3-P6）和自适应空间特征融合机制，有效解决了多尺度特征融合不充分的问题。实验表明，在COCO数据集上，该模型使YOLOv8n的mAP@0.5提升2.8个百分点，参数量仅增加0.6M。消融实验验证了P6层和ASFF机制的有效性，实际应用如无人机航拍目标检测也展示了其优越性能。
YOLOv5 改进点与优化详解
guoguozgw的博客
06-17 980
改进方向内容是否论文提出是否开源实现主干网络❌ 第三方提出✅ Ultralytics 实现Neck 结构PANet❌ 第三方提出✅ Ultralytics 实现Head 结构✅ Ultralytics 设计✅ 实现损失函数CIoU + BCE✅ 官方实现✅ 实现数据增强✅ 官方实现✅ 实现标签分配SimOTA（大模型）✅ 引用 YOLOX 方法✅ 实现自动锚框AutoAnchor 聚类✅ 官方实现✅ 实现推理优化。
YOLOv8模型剪枝实战：DepGraph(依赖图)方法详解
2401_82355416的博客
06-14 1214
本文详细介绍了基于DepGraph依赖图的YOLOv8模型剪枝方法。首先概述了模型剪枝的概念、类型及其重要性，然后深入解析了DepGraph依赖图的构建原理与剪枝流程。针对YOLOv8的架构特点，提供了完整的剪枝实战指南，包括环境准备、模型加载、依赖图构建、剪枝策略设计及微调等关键步骤。通过模型大小、推理速度和精度评估验证了剪枝效果，并分享了分层剪枝、渐进式剪枝等高级技巧。最后讨论了常见问题解决方案，展望了剪枝技术的未来发展方向，为YOLOv8在边缘设备的轻量化部署提供了实用方案。
海思3519AV100上面部署yolov5-shufflenet
u012374012的专栏
06-16 878
由于海思NNIE上transpose支持的顺序是固定的,shufflenet那种x=torch.transpose(x,1,2).contiguous() 的操作一般是不支持的。#[ -1, 1, nn.Upsample, [ None, 2, 'nearest' ] ],修改为。#[ -1, 1, nn.Upsample, [ None, 2, 'nearest' ] ],修改为。将.nn.SiLU()修改为nn.ReLU()，不一定会存在，需要查找下，如果有需要修改下。
yolov8改进 ccfm原理
05-13
CCFM（Cross-Scale Feature Fusion Module）是一种轻量级的跨尺度特征融合模块，旨在通过整合来自不同尺度的特征图来增强模型对多尺度目标的检测能力[^2]。具体来说，它通过对低层细节丰富的浅层特征和高层语义信息...
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