文章 2024-07-27 来自:开发者社区

【YOLOv8改进 - 注意力机制】c2f结合CBAM:针对卷积神经网络(CNN)设计的新型注意力机制

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录: YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 我们提出了卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),这是一种简单但有...

【YOLOv8改进 - 注意力机制】c2f结合CBAM:针对卷积神经网络(CNN)设计的新型注意力机制
文章 2024-07-27 来自:开发者社区

【YOLOv8改进 - Backbone主干】ShuffleNet V2:卷积神经网络(CNN)架构

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录: YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 在ShuffleNet v2的文章中作者指出现在普遍采用的FLOPs评估模型性能是非常不合理的,因为一批样本的训练时间除了看FLOP...

【YOLOv8改进 - Backbone主干】ShuffleNet V2:卷积神经网络(CNN)架构
文章 2024-07-27 来自:开发者社区

【YOLOv8改进 - Backbone主干】FasterNet:基于PConv(部分卷积)的神经网络,提升精度与速度,降低参数量。

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录: YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 为了设计快速的神经网络,许多研究工作集中在减少浮点运算次数(FLOPs)。我们观察到,尽管减少FLOPs确实带来了一定的性能提升,但...

【YOLOv8改进 - Backbone主干】FasterNet:基于PConv(部分卷积)的神经网络,提升精度与速度,降低参数量。
文章 2024-07-27 来自:开发者社区

【YOLOv8改进 - Backbone主干】EfficientRep:一种旨在提高硬件效率的RepVGG风格卷积神经网络架构

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录: YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 摘要——我们提出了一种硬件高效的卷积神经网络架构,具有类似 RepVGG 的架构。FLOPs 或参数是传统的评估网络效率的指标,但它们对...

【YOLOv8改进 - Backbone主干】EfficientRep:一种旨在提高硬件效率的RepVGG风格卷积神经网络架构
文章 2024-07-24 来自:开发者社区

【YOLOv8改进- Backbone主干】BoTNet:基于Transformer,结合自注意力机制和卷积神经网络的骨干网络

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录: YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 我们提出了BoTNet,这是一种概念上简单但功能强大的骨干架构,结合了自注意力机制,用于图像分类、目标检测和实例分割等多个计算机视...

【YOLOv8改进- Backbone主干】BoTNet:基于Transformer,结合自注意力机制和卷积神经网络的骨干网络
文章 2024-07-19 来自:开发者社区

【YOLOv8改进 - 卷积Conv】DWRSeg:扩张式残差分割网络,提高特征提取效率和多尺度信息获取能力,助力小目标检测

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录: YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 许多当前的研究直接采用多速率深度扩张卷积,以同时从一个输入特征图中捕获多尺度上下文信息,从而提高实时语义分割的特征提取效率。然而,由于不合理的...

【YOLOv8改进 - 卷积Conv】DWRSeg:扩张式残差分割网络,提高特征提取效率和多尺度信息获取能力,助力小目标检测
文章 2024-06-30 来自:开发者社区

【YOLOv8改进 - 注意力机制】SimAM:轻量级注意力机制,解锁卷积神经网络新潜力

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录: YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 在本文中,我们提出了一种概念上简单但非常有效的卷积神经网络(ConvNets)注意力模块。与现有的通道注意力和空间注意力模块不同,我们的模块为特征图推断3D...

【YOLOv8改进 - 注意力机制】SimAM:轻量级注意力机制,解锁卷积神经网络新潜力
文章 2024-06-29 来自:开发者社区

【YOLOv8改进-卷积Conv】DualConv( Dual Convolutional):用于轻量级深度神经网络的双卷积核

摘要CNN架构通常对内存和计算资源的要求较高,这使得它们在硬件资源有限的嵌入式系统中难以实现。我们提出了一种用于构建轻量级深度神经网络的双卷积核(DualConv)方法。DualConv结合了$3 \times 3$和$1 \times 1$的卷积核,同时处理相同的输入特征图通道,并利用组卷积技术高效地排列卷积滤波器。DualConv可以应用于任何CNN模型,例如用于图像分类的VGG-16和Re....

【YOLOv8改进-卷积Conv】DualConv( Dual Convolutional):用于轻量级深度神经网络的双卷积核
文章 2024-06-11 来自:开发者社区

YOLOv8改进 | 卷积模块 | 在主干网络中添加/替换蛇形卷积Dynamic Snake Convolution

本专栏所有程序均经过测试,可成功执行 蛇形动态卷积是一种新型的卷积操作,旨在提高对细长和弯曲的管状结构的特征提取能力。它通过自适应地调整卷积核的权重,使得网络能够更加关注管状结构的局部特征,如血管的分叉和弯曲部分。这种卷积操作的设计灵感来源于蛇形曲线,它能够在不同尺度上捕捉到管状结构的细节信息,从而提高准确性。通过在卷积过程中引入这种动态性,DSCNet能够更有效地处理管状结构的复杂性和变异性.....

YOLOv8改进 | 卷积模块 | 在主干网络中添加/替换蛇形卷积Dynamic Snake Convolution
文章 2024-05-31 来自:开发者社区

【YOLOv8改进】MCA:用于图像识别的深度卷积神经网络中的多维协作注意力 (论文笔记+引入代码)

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录: YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 先前的大量研究表明,注意力机制在提高深度卷积神经网络(CNN)的性能方...

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