YOLOv8改进 | 特殊场景检测篇 | 最新的多尺度特征提取DICAM（全网独家首发，增强水下图像的质量）

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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 计算机视觉 深度学习 目标检测 python YOLOv8
于 2025-03-08 03:47:40 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多尺度特征提取和通道注意力机制DICAM，深度Inception和通道注意力模块（DICAM）主要用于用于增强水下图像的质量、对比度和色偏。所提出的DICAM模型考虑了水下图像的比例退化和不均匀色偏，从而提高图像的质量。通过在两个公开的水下图像增强数据集上的广泛实验，验证了提出的模型在全参考和无参考图像质量评估指标方面。

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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 训练代码 

5.3 训练过程截图 

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【YOLOv11改进[注意力]】引入DICAM机制(多尺度特征提取和通道注意力机制) | 水下图像增强
静谧、淡雅
02-24 324
引入DICAM机制(多尺度特征提取和通道注意力机制) | 水下图像增强
YOLOv11改进 | 特殊场景检测篇 | 最新的多尺度特征提取DICAM（全网独家首发，增强水下图像的质量）
Snu77的博客
01-21 2164
本文给大家带来的最新改进机制是多尺度特征提取和通道注意力机制DICAM，深度Inception和通道注意力模块（DICAM）主要用于用于增强水下图像的质量、对比度和色偏。所提出的DICAM模型考虑了水下图像的比例退化和不均匀色偏，从而提高图像的质量。通过在两个公开的水下图像增强数据集上的广泛实验，验证了我们提出的模型在全参考和无参考图像质量评估指标方面，相比几种最先进的传统方法和深度学习方法的优越性。
YOLOV8改进：LSKA注意力机制改进SPPF模块_sppf_lska模块
2401_84010107的博客
04-13 1904
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。
YOLOv8改进 | 有效涨点 | 使用PRCV2024(Oral) MAF-YOLO中的深度卷积模块改进C2f模块
最新发布
🅽🅸🅲🅺🅴🆁🅽🅴🅻 ⓃⒾⒸⓀⒺⓇⓃⒺⓁ
06-10 962
为提升 YOLOv8 在目标检测任务中的特征表达能力，本文借鉴所提出的重参化异构高效层聚合网络（RepHELAN）模块中的DepthBottleneckUni改进YOLOv8的C2f模块。DepthBottleneckUni确保了整体模型架构和卷积设计对异构大型卷积核的利用。因此，这保证了在同时实现多尺度感受野的同时保留与小目标相关的信息。
YOLOv8改进
m0_70366090的博客
03-28 178
SPPF：SPP的变体，在Backbone的最后一层作为主干网络的池化层对输入特征图进行大尺度的特征提取，由于SPPF结构主要是池化操作，对特征图空间降维，故而这一层主要提取细粒度信息，并为后续Neck部分减少计算开销的作用。增加一个平均池化支路来补强该层对全局信息的捕捉能力，同时可以起到对特征图减噪的作用(平均池化的特点)
YOLOv8改进模块之C2f_Bottleneck_BoT
Lijie_yzm的博客
11-29 2733
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。
YOLOv8改进：融合Gold-YOLO Neck(RepGDNeck)
羲洋的博客
11-06 5284
YOLOv8改进：融合Gold-YOLO Neck(RepGDNeck)
YOLO算法改进3【中阶改进篇】：添加HorNet卷积模块
梦在黎明破晓时的博客
10-31 825
HorNet是在Swin transformer结构的基础上，结合大核思想提出的新的网络结构模块，使用该模块，作者在ImageNet-1k数据集上做分类，分割以及检测任务都在当时达到了SOTA的效果，是一个能有效增强各种网络的性能而不会引入太大参数量的一种改进思路，已经有很多博主提出将该模块用于yolo系列网络中，以期望达到更好的效果。源码地址： https://github.com/raoyongming/HorNet.论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.14284.pdf。
YOLOV8改进——添加ShuffleAttention注意力机制
qq_62047193的博客
06-23 708
在ultralytics/cfg/datasets/ 下新建data.yaml。
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Hello，各位读者们好，本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程120+余篇其中包含C2f、主干、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，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
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
Snu77的博客
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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。
《手把手教你YOLOv8/YOLOv11实战》，改进专栏目录和介绍
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
08-09 1万+
YOLOv8 是目前比较火和比较成熟的深度学习框架，是2023年1月发布的，由 Ultralytics 团队开发。Ultralytics自YOLOv5 开始一直积极维护和更新 YOLO 框架，因此 YOLOv8 也享有持续的维护与升级支持。因此我写下《手把手教你YOLOv8实战》专栏，专门为那些对计算机视觉、深度学习、以及目标检测技术感兴趣的读者设计。通过本专栏，你将深入理解 YOLOv8 的核心原理与实际应用，从0 开始学习并掌握如何使用 YOLOv8 完成各类目标检测任务，帮助你快速上手并掌握 YOLO
YOLOV8改进：soft-nms、DIOU-nms、SIOU-nms、EIOU-nms、WIOU-nms
weixin_45303602的博客
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NMS（Non-Maximum Suppression，非极大值抑制）是一种常用的目标检测算法，用于抑制冗余的边界框，保留最具代表性的目标框。在目标检测任务中，通常会生成多个候选边界框（bounding box），每个边界框都对应着一个可能的目标。然而，由于图像中可能存在多个重叠的边界框，为了提取出最准确的目标框，需要使用NMS来进行筛选。首先，根据目标框的置信度（或者其他评分指标），按照降序排列所有的候选框。选择具有最高置信度的框，并将其添加到最终输出的结果列表中。
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
AIcurator的博客
10-08 2199
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。
YOLOv8改进 添加新型卷积注意力框架SegNext_Attention
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本文在yolov8中加入新型卷积注意力框架SegNext_Attention，能够更好地利用全局上下文信息，并且能够对感兴趣的区域进行更加准确的注重，从而提高图像分割的性能。
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注意力机制：ShuffleAttention、ECA、EffectiveSE、SE，并最终引入到Yolov8。同时在数据集下测试，均能涨点，涨点幅度为ShuffleAttention＞ECA＞EffectiveSE＞SE
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2201_76125261的博客
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凭借速度和精度之间的良好平衡，前沿的YOLO框架已成为最有效的目标检测算法之一。然而，使用YOLO网络在脑肿瘤检测中的性能研究很少。提出了一种新的基于信道Shuffle的重参数化卷积YOLO架构(RCS-YOLO)。我们提出了RCS和RCS的一次聚合(RCS- osa)，将特征级联和计算效率联系起来，以提取更丰富的信息并减少时间消耗。在脑肿瘤数据集Br35H上的实验结果表明，该模型在速度和精度上均优于YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8。
YOLOv8改进 更换轻量级网络结构
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手把手教你在yolov8原始结构中加入轻量化网络结构GhostNet，具有较低的计算复杂度和较高的准确性。
YOLOV8改进-添加Dynamic Snake Convolution-动态蛇形卷积
qq_69854365的博客
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ICCV 2023 | 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）用于管状结构分割。能够完美添加到YOLOv8网络中，提高对细长目标的检测效果。
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### 将YOLO与DICAM集成用于目标检测或图像处理 #### 集成背景 YOLO（You Only Look Once）作为一种高效的实时物体检测算法，在多个领域得到了广泛应用。而DICAM（Digital Image Correlation and Analysis Method），即数字图像相关分析方法，则主要用于材料科学中的应变测量和位移场计算等领域。 当两者结合时，可以利用YOLO快速定位并识别感兴趣区域内的特定对象，随后通过DICAM技术对该区域内发生的细微变化进行精确量化分析[^1]。 #### 应用实例 一种典型应用场景是在工业自动化生产线上的质量监控系统中。具体来说： - **数据采集阶段**：安装摄像头于生产线上方，持续拍摄产品表面图片； - **预处理环节**：采用Python脚本读入视频流帧，并调用训练好的YOLOv5模型完成初步筛选工作，标记出待测零件位置； ```python import torch from PIL import Image, ImageDraw model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # 加载官方提供的小型版YOLOv5模型 img_path = "path_to_image.jpg" image = Image.open(img_path) results = model(image) # 对输入图片执行预测操作 boxes = results.xyxy[0].numpy() # 获取边界框坐标信息 ``` - **特征匹配过程**：对于每一个被选中的ROI (Region of Interest)，应用DICAM算法来追踪其内部纹理模式的变化情况，从而评估产品质量是否合格。 ```matlab % 假设已获取到两个时刻t1,t2下同一ROI处的灰度图I1,I2作为MATLAB矩阵形式存储 [u,v]=dic_analysis(I1,I2); % 调用自定义函数实现DIC运算求解像素级位移向量u(x,y),v(x,y) strain_field=strain_calculation(u,v); % 计算得到该区域整体变形程度分布状况 if max(abs(strain_field(:)))>threshold_value disp('Defect detected!'); else disp('Pass inspection.'); end ``` 上述流程展示了如何借助YOLO强大的目标感知能力辅助传统DICAM技术更好地服务于实际工程项目之中[^2]。
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