YOLOv8、v11网络改进--发paper版目录

Angel-gong

已于 2025-04-15 17:31:06 修改

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分类专栏： YOLOv8、v11网络改进--发paper版文章标签： YOLO python 目标检测机器学习计算机视觉自动驾驶 pytorch

于 2025-04-15 17:28:35 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_52537264/article/details/147253919

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YOLOv8深度解析：【前言】- 【安装环境及用法】-【原始YOLOv8模型：各部分详细介绍】-【总结】

【魔改Backbone篇】

Ghost：轻量化的同时实现涨点

RepGhost：结构重参数化实现特征重用

GSConv：多尺度轻量化特征提取网络

【魔改Neck篇】

CARAFE：轻量化上采样算子助力特征融合

Ghost：轻量化的同时实现涨点

RepGhost：结构重参数化实现特征重用

GSConv：多尺度轻量化特征提取网络

【魔改Head篇】

【魔改优化器、损失函数等训练篇】

【总结】

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YOLOv8网络轻量化改进原创思路及代码，结合CVPR最新Idea

crasher123的博客

08-06

3832

近年来，轻量化目标检测一直是计算机视觉领域的研究热点。在CVPR 2023会议上，许多研究者提出了一些有效的方法来改进YOLOv8目标检测的精度和效率。结合这些最新成果，我们可以从以下几个方面来进行改进。首先，我们可以考虑使用更紧凑的网络结构来减少模型的参数数量和计算量；其次，我们可以引入一些注意力机制来提升模型对重要区域的关注程度；最后，我们可以通过增强数据增强策略和使用更先进的训练技巧来提升模型的准确性。下面将详细介绍这些改进思路以及对应的网络修改代码。

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

11-05

4万+

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YOLOv8原理深度解读,超级详细【未完待续】

最新发布

qq_62844104的博客

02-10

4195

此外，以开发人员为中心的工具（包括统一的 Python 包和 CLI）的引入简化了模型的可用性，扩大了其在各种硬件平台上的适用性。它引入了增强的空间金字塔池和改进的路径聚合网络（PANet），从而实现了更好的特征融合和更高的检测精度，特别是对于小目标 [ 18， 22]。在同类产品中，它实现了最高的 mAP（平均精度），使其成为精度不能受到影响的应用的首选，例如监控系统或详细的工业检查。它采用更复杂的特征提取过程，具有额外的层和精细的注意力机制，从而改进了对高分辨率图像中更小、更复杂的对象的检测。

YOLOv8优化：注意力系列篇 | SEAttention注意力，效果秒杀CBAM

会AI的学姐

10-21

8332

本文改进：SEAttention注意力，引入到YOLOv8，多种实现方式

基于YOLOv8，YOLO新作来了！

啥都生的博客

02-21

1328

我们知道传统的对象检测模型，如 Faster R-CNN、SSD 和 YOLO（老演员了），旨在识别其预定义好的数据集内的对象，如PASCAL、COCO等，，在 LVIS 数据集上对模型进行了基准测试，在没有任何性能加速机制（如量化或 TensorRT）的情况下基于 V100 测试了性能。YOLO-World 引入了 "先提示后检测 "模式，一种避免实时文本编码的新方法，允许用户生成提示，然后将其编码为离线词汇。，模型学会了如何接受任意提示，例如“穿白衬衫的人”，并将其用于检测。我是啥都生，下次再见~

涨点技巧：注意力机制---Yolov8引入CBAM、GAM、Resnet_CBAM

03-30

1万+

yolov8引入经典注意力，CBAM、GAM、Resnet_CBAM

【YOLOv11改进[Backbone]】使用ConvNeXtV2替换Backbone

静谧、淡雅

01-22

205

使用ConvNeXtV2替换Backbone

【YOLOv11改进[Conv]】引入GSConv和VoVGSCSPC模块 + 模型轻量化和保持精度

静谧、淡雅

11-20

522

引入GSConv和VoVGSCSPC模块 + 模型轻量化和保持精度

YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| MLLA：Mamba-Like Linear Attention，融合Mamba设计优势的注意力机制

Limiiiing的博客

11-15

1591

本文记录的是利用模块优化的目标检测网络模型。模块具有独特优势。它不同于传统模块，能同时兼顾局部特征高效建模与长距离交互学习。常见模块要么在局部特征处理上有优势但长距离交互能力弱，要么反之，而模块克服了此问题。它融合了Mamba模型和线性注意力机制的优势，通过独特的结构设计，能够在保持计算效率的同时，精准地建模局部特征并学习长距离交互信息。本文将其用于的模型改进和二次创新，能够更加关注图像中的重要特征区域，抑制背景等无关信息的干扰，从而突出目标物体的关键特征。Demystify Mamba in Vision

Yolov8的详解与实战-深度学习目标检测

2401_86822270的博客

02-06

1400

Yolov8的详解与实战-

【深度学习目标检测】二十六、基于深度学习的垃圾检测系统-含数据集、GUI和源码（python，yolov8）

AI爱好者的博客，分享计算机领域相关知识

05-13

1434

设计垃圾检测系统的意义在于多个方面，这些方面不仅关乎环境保护和城市管理，还涉及到技术进步和社会效益。综上所述，设计垃圾检测系统具有重要意义，不仅有助于环境保护和资源回收，还能提高城市管理和卫生水平，推动技术创新和应用拓展，产生经济效益和社会效益。同时，系统还能够应对垃圾处理挑战并符合政策和法规的要求。本文介绍了基于yolov8的行人检测计数系统，包括训练过程和数据准备过程，同时提供了推理的代码和GUI。

YOLOv8详解代码实战，附有效果图

githubcurry

04-17

1万+

是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务，鉴于Yolov5的良好表现，Yolov8在还没有开源时就收到了用户的广泛关注。

【保姆级教程|YOLOv8改进】【5】精度与速度双提升，使用FasterNet替换主干网络

阿旭的博客

02-05

1万+

【保姆级教程|YOLOv8改进】【5】精度与速度双提升，使用FasterNet替换主干网络

YOLOv8 深度解析！一文看懂，快速上手实操（附实践代码）

gzq0723的博客

05-12

2万+

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式开源地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics计算机视觉研究院专栏作者：Edison_GYOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实...

Beyond YOLOv8！| YOLOv6 v3.0 is coming!

CV_Autobot的博客

02-04

342

作者|派派星编辑| CVHub点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标检测】技术交流群后台回复【2D检测综述】获取鱼眼检测、实时检测、通用2D检测等近5年内所有综述！Paper:https://arxiv.org/pdf/2301.05586.pdfCode:https://github.com/meituan/YOLOv6引言没...

YOLOv8第Y7周：训练自己的数据集

geo436872的博客

01-19

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在paper_data文件夹下创建一个包含main空文件夹的ImageSets文件夹。（注：环境有些小异常，没有调用GPU，所以使用cpu时epoch数设的较小，见谅。在主目录下创建paper_data文件夹，将自己的数据集放入此文件夹。运行后生成.txt文件。

目标检测——YOLOv8算法解读

lishanlu136的博客

04-25

5357

YOLOv8算法解读

yolov1-v11 发展历程的介绍

12-11

YOLO（You Only Look Once，一次看遍）是一个著名的实时物体检测算法系列，从最早的v1到最新的v11，其发展历程可以概括如下： 1. YOLOv1 (2016)：由Joseph Redmon等人开发，首次提出了单阶段目标检测的概念，它直接预测每个网格单元中的目标类别和边界框，整体上显著提高了检测速度。 2. YOLOv2 (2017)：改进了v1的网络结构，引入了锚点（anchor boxes）、多尺度训练、跳跃连接等技术，进一步提升了精度并减小了计算量。 3. YOLOv3 (2018)：增加了更多的特征层次信息，并使用金字塔结构处理不同尺寸的目标，同时优化了损失函数，性能得到了显著提升。 4. YOLOv4 (2020)：采用更大规模的预训练模型、跨尺度融合和更多元化的数据增强，使得YOLOv4在多个指标上超过了当时的SOTA。 5. YOLOv5 (2020-2021)：YOLO团队发布了一系列版本（v5s、v5m、v5l、v5x），通过Mosaic数据增强、混合批大小等技术改进，实现了更高效的实时检测。 6. YOLOv6 (2022)：引入了Transformer架构，结合卷积神经网络，实现了更深层次的学习和特征交互，同时保持了较好的速度与精度平衡。 7. YOLOv11 (2023+)：YOLov11作为最新版本，可能会在前者的基础上继续优化网络结构、训练策略以及集成更多先进的检测技术和算法，以应对更复杂和多样化的场景需求。