YOLOv8改进策略|YOLO模型优化|使⽤ YOLOv8 算法检测⼉童⼿腕外伤 X 射线图像中的⻣折、骨折检测、骨科检测

最新推荐文章于 2025-03-10 17:47:31 发布
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分类专栏： YOLO实战项目模型改进 2025年机器学习&深度学习千例 文章标签： YOLO 深度学习 目标检测 人工智能 骨折检测 计算机视觉 YOLOv8
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YOLOv8-AM：具有注意力机制的小儿腕部骨折检测YOLOv8
m0_47867638的博客
02-19 2093
在日常生活中，手腕创伤甚至骨折的情况经常发生，特别是在儿童中，他们占骨折病例的很大一部分。在进行手术之前，外科医生通常要求患者首先进行X射线成像，并根据放射科医生的分析进行准备。随着神经网络的发展，You Only Look Once（YOLO）系列模型已广泛用于骨折检测的计算机辅助诊断（CAD）中。2023年，Ultralytics推出了YOLO模型的最新版本，该模型已用于检测身体各部位的骨折。注意力机制是提高模型性能的最热门方法之一。
YOLOv8改进涨点，添加GSConv+Slim Neck，有效提升目标检测效果，代码改进（超详细）
kay_545
02-28 3474
目标检测是计算机视觉中重要的下游任务。对于车载边缘计算平台来说，巨大的模型很难达到实时检测的要求。而且，由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的精度。我们引入了一种新的轻量级卷积技术 GSConv，以减轻模型重量但保持准确性。GSConv 在模型的准确性和速度之间实现了出色的权衡。并且，我们提供了一种设计范例，细颈，以实现探测器更高的计算成本效益。我们的方法的有效性在二十多组比较实验中得到了强有力的证明。
如何使用深度学习框架目标检测YOLOv8训练骨折检测模型涉及到准备数据集、设置环境、预处理数据、定义模型、训练模型、评估模型性能、分析结果和可视化，以及开发用户界面识别骨折X光检测数据集
2401_88440984的博客
01-17 1148
如何使用深度学习框架目标检测YOLOv8训练骨折检测模型涉及到准备数据集、设置环境、预处理数据、定义模型、训练模型、评估模型性能、分析结果和可视化，以及开发用户界面识别骨折X光检测数据集
YOLOv8 的部署与优化
weixin_52603404的博客
03-07 1275
YOLOv8 作为当前先进的目标检测、实例分割和分类模型，不仅在训练和推理方面表现出色，还支持多种部署平台和优化方法，以满足不同的应用场景。本文将详细介绍 YOLOv8 的部署方式，包括 OpenVINO、ONNX Runtime、TensorRT，以及如何进行模型优化，以实现更快的推理速度和更低的计算资源占用。一、YOLOv8 模型导出（Export）在部署之前，需要先将 YOLOv8 训练得到的模型转换为适用于不同推理框架的格式。ONNX（适用于 ONNX Runtime、TensorRT）
YOLOv8的改进的方法
2401_88440984的博客
02-04 1320
YOLOv8的改进的方法
YOLOv8相较于YOLOv5有哪些改进？
千天夜的博客
11-07 2143
综上所述，YOLOv8相比YOLOv5在算法上进行了多项改进，这些改进使得YOLOv8在目标检测任务中表现出更高的性能和准确性。
YOLOv8改进（一）-- 轻量化模型ShuffleNetV2
qq_44231797的博客
06-02 4765
YOLOv8；ShuffleNetV2
YOLOv9 用于儿童手腕创伤 X 射线图像中的骨折检测
Z1986185459的博客
05-13 1311
Moon提出了基于YOLOX模型的计算机辅助面部骨折诊断（CA-FBFD）系统，有效减少了医生在面部CT扫描中诊断面部骨折的工作量，虽然YOLO系列模型在医学图像识别上面是一个热门的研究话题，但是没有人将YOLOv9用在骨折检测方面。深度学习技术在医学图像中的应用[1-4]已经取得了越来越令人满意的结果，使其成为流行的研究热点，特别是在骨折检测方面[5-7]。2.本文采用YOLOv9算法解决X射线图像断裂检测中的信息丢失问题，旨在在低特征X射线图像的模型训练过程中保留更多信息，提高模型的性能。
YOLOv10改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
Limiiiing的博客
10-11 6534
如何寻找创新点？为什么要使用这个模块？如何才能提升模型的精度？这是贯穿我们研究始终的问题。创新点在这个专栏中我已经整理好了，这已经省去了大部分时间，但是当我们使用这些新的模块去优化已有的模型，如何才能提升模型的精度，才是我们要达到的最终目标。当然我们可以使用传统的A+B+C的方法去堆积模块，然后是进行大量的实验去排列组合以实现最终的精度提升，这无可厚非。
YOLOv8算法的改进模块
weixin_38353277的博客
02-08 6748
YOLOv8的改进模块
YOLOv8改进 | 融合篇，YOLOv8添加CA注意力机制+新增小目标检测头，助力涨点
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
07-02 3872
小目标检测难点众多，导致很多算法对小目标的检测效果远不如大中型目标。影响算法性能的主要原因如下:第一，小目标分辨率低、信息量不足，导致神经网络提取到的有效特征较少。第二，小目标在图像中所占的区域较小，易受背景干扰，这对算法的定位性能要求较高。第三，小物体标注困难，训练数据有限，导致模型泛化能力差。例如多尺度学习、无锚机制和生成对抗学习等方法，都能提高小目标检测的准确性和鲁棒性。为了改善小目标漏检现象严重的问题，我在 YOLOv8 中增加了 P2 检测头，相当于有四个检测头，使网络能检测到更小的目标。
YOLOv8最新改进系列：主干网络改进-YOLOv8+EfficientNetV2，引入渐进式学习策略、自适应正则强度调整机制，提升模型检测效果！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
09-14 5719
YOLOv8最新改进系列：主干网络改进-YOLOv8+EfficientNetV2，引入渐进式学习策略、自适应正则强度调整机制，提升模型检测效果！
YOLOV8改进-添加Dynamic Snake Convolution-动态蛇形卷积
qq_69854365的博客
10-18 1万+
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。
《YOLOv8改进有效涨点》专栏介绍 & 专栏目录 | 目前已有110+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进
kay_545
06-17 5943
yolov8改进机制，上百种创新技巧详细介绍
YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进【NO.72】注意力机制Linear Context Transform Block（LCT模块）
m0_70388905的博客
07-09 1129
注意力机制Linear Context Transform Block（LCT模块）
基于ContextGuided方法的YOLOv8改进：提升小物体检测精度
最新发布
shrgegrb的博客
03-10 1181
具体来说，在每个下采样阶段，网络不仅考虑局部区域的信息，还考虑周围区域的上下文信息。这可以通过设计一个“上下文感知模块”来实现，该模块能够在下采样过程中动态调整卷积核的选择和位置，从而在保持下采样效率的同时，最大限度地保留图像中的关键信息。不过，我们在训练过程中需要对上下文感知模块进行适当的调优，特别是在多尺度建模部分，可能需要适应不同的数据集来调整上下文感知层的权重。通过引入上下文信息来指导不同层次特征图的融合，能够显著提升模型的特征表达能力，尤其是在处理复杂场景时，能够有效提高模型的稳定性和准确性。
YOLOv8最新改进系列：YOLOv8融合BiFPN网络，亲测显著涨点！
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B站 Ai学术叫叫兽的文案地
08-31 3万+
提示：文章写完后，目YOLOv8最新改进系列：YOLOv8融合BiFPN网络，亲测显著涨点！
速递 | YOLOv8模型改进的N种方法
小白学视觉
09-04 8247
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识YOLOv8源码到底在哪?很多人也想跟修改YOLOv5源码一样的方式去修改YOLOv8的源码，但是在github上面却发现找到的YOLOv8项目下面TAG分支是空的，然后就直接从master/main下面把源码克隆出来一通修改了，其实这种方式风险很高，而且也不是正确...
YOLOv8改进策略|实战应用案例|YOLOv8坑洼检测，危险路段检测
sybh的博客
05-30 1072
在交通系统不断发展的时代，加强交通基础设施的安全性 和效率已成为⾸要⽬标。强降⾬、道路维护不⾜以及发⽣⾃ 然灾害的可能性等因素凸显了快速有效的道路危险检测的迫 切需要。坑洼、下⽔道盖和⼈孔对驾⻋者和⾏⼈构成重⼤威 胁，每年导致约 4,800 起 [1] 事故，并因⻋辆损坏和相关费⽤ 给公共资源带来巨⼤的经济负担。坑洼的崎岖轮廓有可能造 成⼀系列损坏，从轮胎撕裂到撞击时轮辋完整性受损，从⽽ 带来可能导致致命后果的⻛险。
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