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  改進YOLOv5:添加EMA注意力機制

  提示：文章寫完后，目錄可以自動生成，如何生成可參考右邊的幫助文檔 本文主要介紹一種在YOLOv5-7.0中添加EMA注意力機制的方法。EMA注意力機制原論文地址，有關EMA注意力機制的解讀可參考文章。 在yolov5的models文件中新建一個名為EMA.py文件，將下述代碼復制到EMA.py文件中并

  2024年02月09日

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  YOLOv5獨家改進：多層次特征融合（SDI）結合PConv、DualConv、GSConv，實現(xiàn)二次創(chuàng)新 | UNet v2最新論文

  ?????? 本文獨家改進： 多層次特征融合（SDI）高效結合DualConv、PConv、GSConv等實現(xiàn)二次創(chuàng)新 1)替代原始的Concat； ?? ? 收錄 YOLOv5原創(chuàng)自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html ??????全網(wǎng)獨家首發(fā)創(chuàng)新（原創(chuàng)），適合paper ！??！ ?????? 2024年計算機視覺頂會創(chuàng)新

  2024年01月20日

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• YoloV8改進策略：Block改進|Mamba-UNet改進YoloV8，打造全新的Yolo-Mamba網(wǎng)絡

  本文嘗試使用Mamba的VSSBlock替換YoloV8的Bottleneck，打造最新的Yolo-Mamba網(wǎng)絡。 在醫(yī)學圖像分析的最新進展中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和視覺轉(zhuǎn)換器（ViT）都取得了顯著的基準成績。前者通過其卷積操作在捕獲局部特征方面表現(xiàn)出色，而后者則通過利用自注意力機制實現(xiàn)了出色的全局

  2024年02月20日

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  改進YOLO系列：改進YOLOv8，教你YOLOv8如何添加20多種注意力機制，并實驗不同位置。

  注意力機制（Attention Mechanism）是深度學習中一種重要的技術，它可以幫助模型更好地關注輸入數(shù)據(jù)中的關鍵信息，從而提高模型的性能。注意力機制最早在自然語言處理領域的序列到序列（seq2seq）模型中得到廣泛應用，后來逐漸擴展到了計算機視覺、語音識別等多個領域。

  2024年02月16日

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• YOLOV8改進系列指南

  二次創(chuàng)新系列 ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-RevCol.yaml 使用(ICLR2023)Reversible Column Networks對yolov8主干進行重設計,里面的支持更換不同的C2f-Block. EMASlideLoss 使用EMA思想與SlideLoss進行相結合. ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-dyhead-DCNV3.yaml 使用DCNV3替換DyHead中的DCNV2. ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-C2f-E

  2024年02月21日

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  YOLOv8改進后效果

  數(shù)據(jù)集 ? ? ? ? 自建鐵路障礙數(shù)據(jù)集-包含路障，人等少數(shù)標簽。其中百分之八十作為訓練集，百分之二十作為測試集 ???????? 第一次部署 ? ? ? ? 版本：YOLOv5 ? ????????訓練50epoch后精度可達0.94 mAP可達0.95.此時未包含任何改進操作 第二次部署 ? ? ? ? 版本：YOLOv8改

  2024年02月12日

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• YoloV8改進策略：FastVit與YoloV8完美融合，重參數(shù)重構YoloV8網(wǎng)絡（全網(wǎng)首發(fā)）

  2023年10月31日

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• yolov8改進之FasterBlock

  本文詳細介紹了如何使用FasterNet中的FasterBlock替換YOLOv8的C2f中Bottleneck模塊，并且使用修改后的yolov8進行目標檢測訓練與推理。 同樣操作，也可替換yolov5中的C2f中的Bottleneck模塊。 github地址：https://github.com/JierunChen/FasterNet paper地址：https://arxiv.org/abs/2303.03667 1、定義C2f_Faster類 在

  2024年01月23日

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  YOLOv8改進 | 主干篇 | 輕量級的低照度圖像增強網(wǎng)絡IAT改進YOLOv8暗光檢測（全網(wǎng)獨家首發(fā)）

  本文給大家?guī)淼母倪M機制是輕量級的變換器模型： Illumination Adaptive Transformer (IAT) ，用于圖像增強和曝光校正。其基本原理是通過 分解圖像信號處理器（ISP）管道到局部和全局圖像組件 ，從而 恢復在低光或過/欠曝光條件下的正常光照sRGB圖像 。具體來說，IAT使用注意力查

  2024年04月26日

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• YOLOv8芒果獨家首發(fā) | 改進新主干：改進版目標檢測新范式骨干PPHGNetv2，百度出品，提升YOLOv8檢測能力

  ?? 本篇內(nèi)容 ：YOLOv8改進新主干：目標檢測新范式骨干PPHGNetv2改進版，百度出品，提升YOLOv8檢測能力 ????????本博客 改進源代碼改進 適用于 YOLOv8 按步驟操作運行改進后的代碼即可 ??本文提出改進 原創(chuàng) 方式：二次創(chuàng)新，YOLOv8專屬，充分結合YOLOv8和 PPHGNetv2網(wǎng)絡 本改進結

  2024年02月06日

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