YOLOv8v10涨点改进 | YOLO联合Mamba火热发论文改进篇 | AAAI 2025| Mamba-YOLO-T,利用 SSM 的高效全局建模能力,面向轻量级、实时性极强的目标检测

一、本文介绍

本文给大家介绍一种Mamba-YOLO-T适合于轻量级实时目标检测。Mamba YOLO 的创新在于优雅地结合了 SSM 的高效全局建模与 YOLO 架构的实时检测能力,通过 ODSSBlock、RG Block 等模块提升局部和全局信息融合,使模型在精度、速度、训练便捷性与资源效率方面取得显著突破。

 

二、Mamba-YOLO模块介绍

摘要: 受深度学习技术快速发展的推动,YOLO 系列为实时目标检测器设定了新的基准。此外,基于变压器的结构作为该领域最强大的解决方案应运而生,极大地扩展了模型的感受野,并取得了显著的性能提升。然而,这一改进是有代价的,

YOLOv8目标检测领域中的一种经典算法,其以速度快和准确性高而受到广泛关注。在YOLOv8的主干网络上,我们可以进行一些改进来提升其在低照度环境下的性能。 低照度条件下,图像通常会受到噪声的影响,目标的细节和边缘信息可能会被模糊或者丢失,导致目标检测精度受到影响。为了克服这个问题,我们可以引入低照度增强网络来对输入图像进行预处理。低照度增强网络可以根据图像的特对其进行自适应地增强,提升图像的亮度和对比度,减少噪声的干扰。这样可以使得图像中的目标更加清晰可见,有助于提高YOLOv8检测精度。 在主干网络的选择方面,我们可以考虑使用Pe-YOLO来替代YOLOv8原有的主干网络。Pe-YOLO是一种经过优化的主干网络,其在保持YOLOv8原有速度优势的同时,能够提升在低照度环境下目标检测的性能。Pe-YOLO采用了一些先进的网络结构和设计技巧,例如注意力机制和残差连接,使得主干网络具有更好的图像特征提取能力和抗干扰能力。 通过将Pe-YOLO用于YOLOv8的主干网络,可以加强对低照度环境下目标的探测能力,提升检测的准确率和鲁棒性。此外,我们还可以对Pe-YOLO进行训练,使其能够更好地适应低照度条件下目标的特征,进一步加强目标检测的效果。 总结而言,yolov8改进中的主干,我们可以通过引入低照度增强网络和选择Pe-YOLO作为主干网络来提升在低照度环境下的目标检测性能。这些改进可以有效地减少噪声干扰,提高目标的可见性,在大幅度提升速度的同时,保证准确率和鲁棒性,使得yolov8在低照度条件下仍能取得出色的检测效果。
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