m0_47867638的博客

本专栏是讲解如何改进Yolov8的专栏。改进方法采用了2024年最新的论文提到的方法。改进的方法包括：增加注意力机制、更换卷积、更换block、更换backbone、更换head、更换优化器等；每篇文章提供了一种到N种改进方法。评测用的数据集是我自己标注的数据集，里面包含32种飞机。每种改进方法我都做了测评，并与官方的模型做对比。代码和PDF版本的文章，我在验证无误后会上传到百度网盘中，方便大家下载使用。这个专栏，求质不求量，争取尽心尽力打造精品专栏！！！！！

https://arxiv.org/pdf/2407.05128通道注意力和空间注意力分别为各种下游视觉任务在提取特征依赖性和空间结构关系方面带来了显著改进。通道注意力和空间注意力的结合使用被广泛认为有利于进一步提升性能；然而，通道注意力和空间注意力之间的协同作用，尤其是在空间引导和缓解语义差异方面，尚未得到深入研究。这促使我们提出了一种新的空间与通道协同注意模块（SCSA），该模块涉及我们在多个语义层面上对空间注意力和通道注意力之间协同关系的研究。我们的SCSA由两部分组成：可共享多语义空间注意力（SM

https://arxiv.org/pdf/2407.05128通道注意力和空间注意力分别为各种下游视觉任务在提取特征依赖性和空间结构关系方面带来了显著改进。通道注意力和空间注意力的结合使用被广泛认为有利于进一步提升性能；然而，通道注意力和空间注意力之间的协同作用，尤其是在空间引导和缓解语义差异方面，尚未得到深入研究。这促使我们提出了一种新的空间与通道协同注意模块（SCSA），该模块涉及我们在多个语义层面上对空间注意力和通道注意力之间协同关系的研究。我们的SCSA由两部分组成：可共享多语义空间注意力（SM

本文参考的论文主要介绍了DetectoRS模型，一个高性能的目标检测模型。DetectoRS通过引入递归特征金字塔（RFP）和可切换空洞卷积（SAC）两大创新点，显著提升了目标检测的精度。尽管原文并未直接提及SAConv2d模块，但基于对话上下文，我们可以将SAC（Switchable Atrous Convolution，可切换空洞卷积）理解为SAConv2d（Switchable Atrous Convolution 2D）的简化称呼，并据此进行总结。

本文介绍了一种名为DynamicHead的模块，该模块旨在通过注意力机制统一目标检测头部，以提升目标检测的性能。论文详细阐述了DynamicHead的工作原理，并通过实验证明了其在COCO基准测试上的有效性和效率。

摘要CGAFusion模块在YoloV8中的应用总结一、论文介绍论文主题：本文介绍了一种名为DEA-Net的图像去雾算法。背景信息：单幅图像去雾是一项具有挑战性的任务，旨在从观测到的雾图中恢复出潜在的清晰图像。传统的去雾方法以及现有的基于深度学习的方法都存在不足，尤其是在处理复杂场景和非均匀雾分布时。核心贡献：论文提出了一种包含细节增强卷积（DEConv）和内容引导注意力（CGA）的细节增强注意力模块（DEAB），用于提升去雾性能。二、创新点细节增强卷积（DEConv）：结合了差分卷积和

DEA-Net的提出背景：单幅图像去雾是一项具有挑战性的任务，旨在从观测到的雾图中恢复出潜在的清晰图像。传统方法存在局限性，而基于深度学习的方法通过增加卷积的深度或宽度来提高性能，但卷积神经网络（CNN）结构的学习能力仍有待充分探索。DEA-Net的核心目标：提出一种包含细节增强卷积（DEConv）和内容引导注意力（CGA）的细节增强注意力模块（DEAB），以增强特征学习，从而提升去雾性能。

量化是提升卷积神经网络（CNNs）速度并降低其内存使用量的常用方法。当存在已标记的训练数据时，网络权重和激活已成功量化到l位。然而，对于没有已标记训练数据的场景（例如，在量化预训练模型时），则不能这样说。目前的方法显示，在8位量化时，最佳情况下不会损失精度。我们介绍了DSConv，这是一种灵活的量化卷积算子，它用成本更低的整数运算代替单精度运算，同时保持内核权重和输出上的概率分布。

北京智源人工智能研究院和旷视联合推出了目标检测任务的新基准：Objects365。它的所有图像数据都是在自然场景设计和收集的。该Objects365目标检测数据集主要用于解决具有365个对象类别的大规模检测，并为目标检测研究提供多样化、实用性的基准。同时，我们围绕数据集组织了2019年智源-旷视目标检测挑战赛，以及2020年智源-旷视目标检测赛，希望这些活动可以成为一个平台，推动目标检测研究的上限。

本文介绍了EfficientNetV2，这是一系列新的卷积神经网络，其训练速度更快，参数效率更高，优于之前的模型。为了开发这些模型，我们结合了训练感知神经架构搜索和缩放技术，以共同优化训练速度和参数效率。这些模型是在包含Fused-MBConv等新操作的丰富搜索空间中搜索得到的。我们的实验表明，EfficientNetV2模型的训练速度比最先进的模型快得多，同时参数规模缩小了多达6.8倍。我们可以通过在训练过程中逐步增加图像大小来进一步加快训练速度，但这通常会导致准确率下降。

本文介绍了《Centralized Feature Pyramid for Object Detection》论文中的内容，该论文提出了一种用于目标检测的中心化特征金字塔（CFP）网络。该网络基于全局显式中心化调控方案，旨在解决现有目标检测方法中过度关注层间特征交互而忽略层内特征调节的问题。论文通过提出空间显式视觉中心方案和全局集中调控方法，实现了对特征金字塔的全面和差异化特征表示，从而在目标检测任务中取得了性能提升。

视觉识别领域多年来一直被卷积神经网络（CNNs）所主导。尽管最近流行的视觉转换器（ViTs）在ImageNet分类任务中展示了基于自注意力模型的巨大潜力，但如果不提供额外数据，其性能仍然落后于最新的最优卷积神经网络（SOTA CNNs）。在本文中，我们试图缩小性能差距，并证明基于注意力的模型确实能够超越卷积神经网络。我们发现，限制ViTs在ImageNet分类任务中性能的一个主要因素是它们将精细特征编码到标记表示中的效率较低。

https://arxiv.org/pdf/2105.14447最近，研究表明通过在深度卷积神经网络中嵌入注意力模块可以有效提升其性能。本文提出了一种新颖、轻量且有效的注意力方法，即金字塔挤压注意力（PSA）模块。通过将ResNet的瓶颈块中的3×33 \times 33×3卷积替换为PSA模块，获得了一种名为高效金字塔挤压注意力（EPSA）的新型表示块。EPSA块可以轻松地作为即插即用组件添加到已建立的主干网络中，并能显著提升模型性能。因此，本文通过堆叠这些ResNet风格的EPSA块，开发了一种简单且高

本文介绍的论文是“EPSANet：卷积神经网络上的高效金字塔挤压注意力块”，该论文提出了一种新颖、轻量且有效的注意力方法，即金字塔挤压注意力（PSA）模块。论文通过替换ResNet瓶颈块中的。

Aeroscapes 是一个专注于空中语义分割的数据集，它由一组从商业无人机上拍摄的图像组成，涵盖了从5到50米不等的高度范围。此数据集提供了3269张720p分辨率的图片以及相应的地面真实度（ground-truth）标记，涵盖11种不同的类别。

https://arxiv.org/pdf/1905.02188特征上采样是许多现代卷积网络架构（例如特征金字塔）中的关键操作。其设计对于诸如目标检测和语义/实例分割等密集预测任务至关重要。在本文中，我们提出了内容感知特征重组（CARAFE），这是一种通用、轻量级且高度有效的算子，以实现这一目标。CARAFE具有几个吸引人的特性：（1）大视野。与仅利用子像素邻域的前期工作（例如双线性插值）不同，CARAFE可以在大感受野内聚合上下文信息。（2）内容感知处理。与对所有样本使用固定核（例如反卷积）不同，CAR

本文参考了“YOLO-FaceV2：A Scale and Occlusion Aware Face Detector”的研究内容，该论文提出了一种基于YOLOv5的人脸检测方法，即YOLO-FaceV2，以解决人脸尺度变化、简单与困难样本不平衡以及人脸遮挡等问题。受到该论文的启发，本文将SEAM模块（遮挡感知注意力网络）及其扩展形式MultiSEAM模块引入到YoloV8中，旨在提升物体遮挡检测精度以及小目标的检测性能。

本文介绍了一种基于YOLOv5的人脸检测方法，命名为YOLO-FaceV2。该方法旨在解决人脸检测中的尺度变化、简单与困难样本不平衡以及人脸遮挡等问题。通过引入一系列创新模块和损失函数，YOLO-FaceV2在WiderFace数据集上取得了优异的表现，特别是在小物体、遮挡和困难样本的检测上。

通过百度网盘分享的文件：YoloV8改进策略：卷积篇大感受野的小波卷积即插即用链接：https://pan.baidu.com/s/1dtVD6zkg7EIQuScnz2N7_Q?

论文介绍ContraNorm提出背景：过平滑是图神经网络（GNNs）和Transformer中普遍存在的一种现象，随着层数的增加，性能会恶化。现有方法多从表征完全收敛到单一点的视角来刻画过平滑，但论文深入到一个更一般的维度坍缩视角，其中表征位于一个狭窄的锥体中。ContraNorm的提出：受对比学习在防止维度坍缩方面有效性的启发，论文提出了一种新的归一化层，称为ContraNorm。该层在嵌入空间中隐式地分散表征，导致更均匀的分布和更轻微的维度坍缩。实验验证：论文在各种真实数据集上的实验证明了Con

本次改进的核心在于将DeBiLevelRoutingAttention模块嵌入到YoloV8的主干网络中，具体位置是在SPPF（Spatial Pyramid Pooling Fast）模块之后。这一设计充分利用了DBRA模块在捕获长距离依赖关系和语义信息方面的优势，使得YoloV8在保持高效推理速度的同时，显著提升了目标检测的准确性和鲁棒性。

在目标检测领域，YoloV8以其高效和准确的性能而闻名。然而，为了进一步提升其检测能力，我们引入了DeBiFormer作为YoloV8的主干网络。这个主干网络的计算量比较大，不过，上篇双级路由注意力的论文受到很大的关注，所以我也将这篇论文中的主干网络用来改进YoloV8，卡多的同学可以试试。DeBiFormer是一种新型的视觉转换器，它结合了可变形注意力和双级路由注意力的优点。通过引入可变形双级路由注意力（DBRA）机制，DeBiFormer能够灵活且语义化地获取数据依赖的注意力模式。这种注意力中注意力的架

完整代码通过百度网盘分享的文件：YoloV8改进：Block改进使用ContextAggregatio...链接：

给定一张图像。

在实时目标检测领域，Yolo系列模型一直以其高效和准确而著称。近日，我们成功将Efficient-RepGFPN模块引入YoloV8中，实现了显著的涨点效果。这一改进不仅进一步提升了YoloV8的检测精度，还保留了其原有的高效性能，为实时目标检测领域带来了新的突破。Efficient-RepGFPN模块是DAMO-YOLO中提出的一种高效重参数化广义特征金字塔网络。它充分借鉴了广义特征金字塔网络（GFPN）的优点，并在此基础上进行了多项创新，以满足实时目标检测的设计要求。

摘要在目标检测领域，模型性能的提升一直是研究者和开发者们关注的重点。近期，我们尝试将CAFormer模块引入YoloV8模型中，以替换其原有的主干网络，这一创新性的改进带来了显著的性能提升。CAFormer，作为MetaFormer框架下的一个变体，结合了深度可分离卷积和普通自注意力机制的优势。在底层阶段，CAFormer采用深度可分离卷积作为令牌混合器，有效降低了计算复杂度并保持了良好的性能；而在顶层阶段，则引入普通的自注意力机制，以更好地捕获长距离依赖性。这种设计使得CAFormer在图像分类任务上

RIFormer是一种经过精心设计的视觉骨干网络，其核心在于去除了传统视觉Transformer（ViTs）中的复杂令牌混合器（token mixer），如自注意力机制，转而采用一种简化的恒等映射结构。这一设计极大地降低了模型的计算复杂度，同时保留了足够的建模能力。通过结合知识蒸馏和结构重参数化技术，RIFormer能够在保持高效率的同时，实现与复杂模型相媲美的性能，为边缘设备上的视觉任务提供了理想选择。

在深度学习的广阔领域中，目标检测作为计算机视觉的基石任务之一，始终吸引着研究者的广泛关注。近期，我们大胆尝试将前沿的PoolFormer主干网络引入经典的目标检测框架YoloV8中，这一创新性融合不仅为YoloV8注入了新的活力，更在检测精度与效率上实现了双重飞跃，成为目标检测领域的一股强劲新风。PoolFormer，作为MetaFormer家族的一员，以其独特的池化注意力机制脱颖而出。

我们展示了如图2所示的Next-ViT。按照惯例，Next-ViT遵循带有补丁嵌入层和每个阶段一系列卷积或Transformer块的层次金字塔架构。空间分辨率将通过每个阶段减少32倍，而通道维度将在不同阶段扩展。在本章中，我们首先深入设计信息交互的核心块，并分别开发了强大的NCB和NTB来模拟视觉数据中的短期和长期依赖性。局部和全局信息的融合也在NTB中执行，这进一步增强了建模能力。最后，我们系统地研究了集成卷积和Transformer块的方式。

计算机视觉建模长期以来一直由卷积神经网络 (CNN) 主导。从 AlexNet [38] 及其在 ImageNet 图像分类挑战中的革命性表现开始，CNN 架构通过更大的规模 [29, 73]、更广泛的连接 [33] 和更复杂的卷积形式 [67, 17, 81]。随着 CNN 作为各种视觉任务的骨干网络，这些架构的进步导致了性能改进，从而广泛提升了整个领域。另一方面，自然语言处理 (NLP) 中网络架构的演变采取了不同的路径，如今流行的架构是 Transformer [61]。

Segment Anything Model 2（SAM 2）作为Meta公司发布的Segment Anything Model（SAM）的升级版本，在图像和视频分割领域展现出了显著的优点和特性。论文连接：https://arxiv.org/pdf/2408.00714。

Unified-Unified-IoU（UIoU）是一种新的边界框回归损失函数，旨在改进目标检测任务中的预测框质量，特别是在高IoU阈值和IoU（UIoU）是一种新的边界框回归损失函数，旨在改进目标检测任务中的预测框质量，特别是在高IoU阈值和密集型数据集上表现出色。密集型数据集上表现出色。

使用定向边界框（OBB）训练精确的物体检测模型需要一个全面的数据集。本文解释了与Ultralytics YOLO 模型兼容的各种 OBB 数据集格式，深入介绍了这些格式的结构、应用和格式转换方法。数据集使用DOTA。

在自动驾驶领域，高精度、轻量级和实时响应是三个至关重要的要求。本文介绍了一种基于MobileNetV4的改进版A-YOLOM（Adaptive YOLO Multi-task）模型，该模型旨在进一步提升实时性能，同时保持对目标检测、可行驶区域分割和车道线分割任务的高精度处理能力。通过替换原A-YOLOM模型中的YOLOv8骨干网络为MobileNetV4，我们成功降低了模型复杂度，显著提升了推理速度，同时保持了良好的检测与分割性能。

在深度学习与计算机视觉领域，模型效率与性能之间的平衡一直是研究者和开发者关注的焦点。特别是在实时检测与识别任务中，如YoloV8这类高效的目标检测模型，其主干网络的选择对整体性能具有决定性作用。近期，我们通过将CAS-ViT（卷积加性自注意力视觉Transformer）创新性地引入到YoloV8中，替换其原有的主干网络，实现了令人瞩目的性能提升，这一改进不仅彰显了CAS-ViT的强大潜力，也为YoloV8的进一步优化开辟了新路径。

这一创新不仅增强了模型的特征提取能力，还通过引入分组卷积的策略进一步降低了运算量，从而在保证模型精度的同时，提升了运行效率。综上所述，ACConv2d模块在YoloV8中的创新应用不仅显著提升了模型的检测精度和计算效率，还增强了模型的鲁棒性，为目标检测领域的研究和应用提供了新的思路和方法。：我们直接替换YoloV8中的所有标准Conv卷积层为ACConv2d模块。：通过引入分组卷积策略，我们在提升模型精度的同时，有效降低了运算量，使得模型在保持高性能的同时，能够更快地进行推理，适应于实时检测等应用场景。

随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，目标检测任务成为了研究热点之一。YoloV8作为实时目标检测领域的领先模型，凭借其高效性与准确性赢得了广泛的关注。然而，为了进一步提升YoloV8的性能，特别是在特征提取与下采样过程中的信息保留能力，我们引入了来自GCViT（Global Context Vision Transformers）模型中的Downsampler模块。本文将详细阐述这一改进方法，并探讨其带来的显著优势。

河流冰语义分割是一项关键任务，它可以为我们提供河流监测、灾害预测和交通管理所需的信息。以往的工作主要集中在提高准确性上，但对于实际应用而言，效率也同样重要。在本文中，我们提出了一种实时且准确的河流冰语义分割网络，命名为FastICENet。该网络架构主要由两个分支组成，即一个浅层高分辨率空间分支和一个深层上下文语义分支，这两个分支都是为了应对遥感图像中河流冰的尺度多样性和不规则形状而精心设计的。然后，在上下文分支中采用了基于轻量级Ghost模块的新型下采样模块和密集连接块，以降低计算成本。

是一种在传统长短期记忆网络（LSTM）基础上进行改进和扩展的循环神经网络（RNN）变体。LSTM作为处理序列数据（如时间序列分析、自然语言处理等）的强大工具，通过引入“门”机制（遗忘门、输入门、输出门）有效缓解了梯度消失和梯度爆炸的问题。

在各种计算机视觉任务中，通道或空间注意力机制在产生更清晰的特征表示方面的显著有效性得到了证明。然而，通过通道降维来建模跨通道关系可能会给提取深度视觉表示带来副作用。提出了一种新的高效的多尺度注意力(EMA)模块。以保留每个通道上的信息和降低计算开销为目标，将部分通道重塑为批量维度，并将通道维度分组为多个子特征，使空间语义特征在每个特征组中均匀分布。具体来说，除了对全局信息进行编码以重新校准每个并行分支中的通道权重外，还通过跨维度交互进一步聚合两个并行分支的输出特征，以捕获像素级成对关系。