YOLOv8改进 | 细节创新篇 | 最新双时相特征聚合模块BFAM助力yolov8有效涨点（二次创新C2f全网独家首发）

已于 2025-03-08 05:40:53 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉 目标检测 人工智能 python YOLOv8
于 2025-03-08 03:22:32 首次发布
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 一、本文介绍

本文给大家带来的最新改进机制是2024年的双时相特征聚合模块BFAM，其中双时相特征聚合模块（BFAM）基于空间-时间特征聚合多种感受野的特征，同时保留了细粒度信息和纹理信息，增强了变化检测的准确性，我将其用于二次创新yolov8中的C2f模块，目的是为了提高了图像变化检测的准确性，解决噪声和信息丢失的问题，本文的内容为独家创新，下图为BFAM网络的结构图。

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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

目录

 一、本文介绍

二、原理介绍

三、核心代码 

四、添加教程

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、正式训练

5.1 yaml文件1

5.2 yaml文件2 

5.3 训练代码 

5.4 训练过程截图 

五、本文总结

二、原理介绍

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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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YOLOv8改进 | SPPF篇 | 利用YOLOv9最新的SPPELAN模块改进SPPF（全网独家创新，附手撕结构图）
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本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的YOLOv9其中提出的SPPELAN模块来改进SPPF，其中YOLOv9针对于这个模块并没有介绍，只是在其项目文件中用到了，我将其整理出来用于我们的YOLOv8的项目，同时空间金字塔池化作为我们YOLOv8中的一个比较独特的存在其的改变并不会影响我们的模型其它的改进太多，所以如果你融合方面比较困难，可以尝试替换一下SPPF来改变模型的结构从而达到一个创新的目的，同时本文的内容目前网络上并无其它人总结大家可以尝试以下在自己数据集上的效果。
YOLOv10全网最新创新点改进系列：融合BiFPN加权双向特征金字塔网络，亲测显著涨点！
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YOLOv10全网最新创新点改进系列：融合BiFPN加权双向特征金字塔网络，亲测显著涨点！
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YOLOv11改进 | 细节创新篇 | 最新双时相特征聚合模块BFAM助力yolov11有效涨点（二次创新C3k2全网独家首发）
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本文给大家带来的最新改进机制是2024年的双时相特征聚合模块BFAM，其中双时相特征聚合模块（BFAM）基于空间-时间特征聚合多种感受野的特征，同时保留了细粒度信息和纹理信息，增强了变化检测的准确性，我将其用于二次创新yolov11中的C3k2模块，目的是为了提高了图像变化检测的准确性，解决噪声和信息丢失的问题，本文的内容为独家创新，下图为BFAM网络的结构图。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO，购买专栏读者联系读者入群获取进阶项目文件！
YOLOv11改进 | 细节涨点篇 | 2024最新高效上采样模块EUCB助力yolov11有效涨点（全网独家创新）
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易拉罐凹陷，变形等缺陷识别数据集，1326张标注图片，正确识别率可达98.5%,支持yolo，coco json，pascal voc xml格式的标注
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数据集介绍：类别为8类，包括：刀（knife）、剪刀（scissors）、打火（lighter）、优盘（USBFlashDisk）、压力容器（pressure）、带喷嘴塑料瓶（plasticBottleWithaNozzle）、公章（seal）、电池（battery）。我们团队最近尝试用YOLOv5解决这个问题时发现，最刺激的不是调参，而是看着模型把公章认成电池的瞬间——这要是真在机场，怕是得引发全员手检了。推理阶段的骚操作才叫精彩。先看这个奇葩数据集：8类物品里既有锋利的刀剪，又有看似无害的优盘。
MAR-YOLOv9：革新农业检测，YOLOv9的“低调”逆袭
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基于深度学习的35种鸟类检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
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本文介绍了一个基于YOLO系列算法的鸟类识别系统，支持35种鸟类的实时检测。系统采用Python3.10开发，前端界面使用PyQt5，数据库为SQLite。通过对比YOLOv5/v8/v11/v12模型性能，发现YOLO12n精度最高(mAP40.6%)，YOLO11n速度最优(56.1ms)。系统功能包括多模态检测(图片/视频/摄像头)、模型切换、用户管理等，在4000张图片的数据集上训练后，mAP@0.5达到99.5%。该技术为生态监测和科普教育提供了高效工具。
LabelImage+YOLOv8 图片单一目标检测模型训练
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基于深度学习的火焰检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
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本文介绍了一款基于YOLO系列算法的火焰检测系统，旨在解决传统检测方法效率低、现有系统操作复杂等问题。系统集成YOLOv5/v8/v11/v12多版本模型，支持图片、视频及实时摄像头检测，提供可视化交互界面和参数调节功能。通过实验对比，YOLO12n精度最高（mAP40.6%），YOLO11n速度最优（56.1ms）。系统采用Python3.10开发，前端使用PyQt5，数据库为SQLite，实现了"检测-管理-训练"闭环，有效降低了技术门槛，提升了火焰检测的实用性和扩展性。
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